JP7391213B2 - 最適化問題の最適解演算装置及び最適化問題の最適解演算方法 - Google Patents
最適化問題の最適解演算装置及び最適化問題の最適解演算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7391213B2 JP7391213B2 JP2022529241A JP2022529241A JP7391213B2 JP 7391213 B2 JP7391213 B2 JP 7391213B2 JP 2022529241 A JP2022529241 A JP 2022529241A JP 2022529241 A JP2022529241 A JP 2022529241A JP 7391213 B2 JP7391213 B2 JP 7391213B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- solution
- calculation
- iterative
- evaluation
- optimal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims description 408
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims description 210
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 164
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 105
- 230000006870 function Effects 0.000 description 27
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 9
- 102100036848 C-C motif chemokine 20 Human genes 0.000 description 6
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 3
- 238000002939 conjugate gradient method Methods 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
- G06F17/12—Simultaneous equations, e.g. systems of linear equations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
図1は実施の形態1に係る最適化問題の最適解演算装置における機能ブロックを示す図であり、図2は実施の形態1に係る最適化問題の最適解演算装置のハードウェア構成例を示す図である。図3は、図1の評価解演算部の機能ブロックを示す図である。図4は図1の最適化問題の最適解演算装置の動作フローを示す図であり、図5は図1の初期条件生成部の動作フローを示す図であり、図6は図1の最適化演算部の動作フローを示す図である。図7は図3の評価解演算部の動作フローを示す図であり、図8は図1の更新部における動作フローの第一例を示す図である。図9は図1の更新部における動作フローの第二例を示す図であり、図10は図1の更新部における動作フローの第三例を示す図である。実施の形態1に係る最適化問題の最適解演算装置81は、最適化問題を解く必要がある装置に内蔵したコントロールユニットによって実現される。例えば、車両を目標経路に追従させる最適化問題を解く場合、燃費を最適化させる問題を解く場合等の車両に関する最適化問題を解く場合は、車両に搭載したコントロールユニットに実装する。工場の運用を最適化する最適化問題を解く場合は、工場の管制装置に搭載したコントロールユニットに実装される。このように、本願明細書に開示される一例の最適化問題の最適解演算装置81は、最適化問題の対象は限定せず、種々の最適化問題が与えられた場合に、その最適化問題の解を演算する装置である。
ステップST31にてデータ更新部31は、最適化演算部200により得られた評価解yが不等式制約集合S1を1つ以上満たさない場合、更新部300により出力される解wk+1を式(10)で定める。ただし、αは、0<α<1、かつ、wk+1が不等式制約集合S1を満たす条件のもと、最も大きい値に設定する。また、ステップST31にてデータ更新部31は、wk+1に関して新たに等式制約を満たす制約を等式制約集合S2kに追加して、更新された等式制約集合S2k+1を生成する。
ステップST31にてデータ更新部31は、最適化演算部200により得られた評価解yが不等式制約集合S1をすべて満たす場合、更新部300により出力される解wk+1を式(11)で定める。また、ステップST31にてデータ更新部31は、最適化演算部200により得られた評価解yについて、ラグランジュ乗数λ<0を満たすものが存在する場合、その中で最も絶対値の大きなものに対応する制約を等式制約集合S2kから取り除いて、更新された等式制約集合S2k+1を生成する。
図11は実施の形態2に係る最適化問題の最適解演算装置における機能ブロックの第一例を示す図であり、図12は実施の形態2に係る最適化問題の最適解演算装置における機能ブロックの第二例を示す図である。実施の形態1の最適解演算装置81では、ステップST35の中間判定フラグ判定工程にて、ステップST33の更新回数判定工程から進んできた場合に、結果出力部35は中間判定フラグfg1の情報を判定しない例を説明した。実施の形態2の最適解演算装置81は、ステップST33の更新回数判定工程から進んできた場合にも、結果出力部35が中間判定フラグfg1の情報を判定して反復上限に達した解を示す出力解waを出力する例である。図11に示した実施の形態2の最適化問題の最適解演算装置81の第一例では、出力解waとして、最適解wg1、準最適解wg2以外に第一反復上限解wu1、第二反復上限解wu2が出力される。図12に示した実施の形態2の最適化問題の最適解演算装置81の第二例では、出力解waとして、最適解wg1、準最適解wg2以外に反復上限解wuが出力される。実施の形態2の最適解演算装置81は、実施の形態1の最適解演算装置81とは更新部300の結果出力部35の動作が異なる。実施の形態1の最適解演算装置81と異なる部分を主に説明する。
Claims (10)
- 入力された最適化問題に対する解を更新部による処理を経由して演算する最適化問題の最適解演算装置であって、
前記最適化問題に関する不等式制約の集合である不等式制約集合、評価関数、初期解を入力として取得し、前記初期解に基づいて前記不等式制約集合の不等式制約をすべて満たす実行可能初期解を生成し、前記実行可能初期解に対して、前記不等式制約集合から等号が成立している等式制約の集合である等式制約集合を生成する初期条件生成部と、
初回の場合は前記実行可能初期解であり、次回以降の場合は前記更新部により更新された解である入力解に対して、前記等式制約集合と前記評価関数から生成される連立一次方程式の求解演算を行い、前記評価関数を最小化又は最大化する解である評価解を演算する最適化演算部と、
前記最適化演算部により出力された前記評価解を判定すると共に、前記等式制約集合から前記評価解が満たすべき制約を更新して更新された前記等式制約集合と、前回の前記入力解及び前記評価解に基づいて更新された前記入力解とを生成する前記更新部と、を備え、
前記最適化演算部は、
前記入力解に対する前記連立一次方程式の左辺のベクトルと前記連立一次方程式の右辺のベクトルとの差である初期残差ベクトルから初期残差ノルムを計算する初期ノルム計算部と、
反復法を実行し、前記連立一次方程式の反復回数毎の解である反復解を演算する反復解演算部と、
前記反復解演算部にて演算された前記反復解に対する前記連立一次方程式の左辺のベクトルと前記連立一次方程式の右辺のベクトルとの差である残差ベクトルから残差ノルムを計算するノルム計算部と、
予め設定された第一閾値と、緩和パラメータ及び前記初期残差ノルムに基づいて設定される第二閾値とのいずれかであって大きい方である収束判定閾値以下に前記残差ノルムがなった場合に前記反復解が収束したと判定し、収束したと判定された前記反復解を前記評価解として出力する収束判定部と、を備え、
前記更新部は、
前記等式制約集合の更新が不要と判定し、かつ前記収束判定閾値が前記第一閾値である場合に前記評価解を最適解と決定し、
前記最適解を前記最適化問題に対する解である出力解として出力する、
最適化問題の最適解演算装置。 - 前記最適化問題に対する解を演算する際に単精度型変数を用いて演算する場合に、前記緩和パラメータの値は予め定められた102から104の値であり、
前記最適化問題に対する解を演算する際に倍精度型変数を用いて演算する場合に、前記緩和パラメータの値は予め定められた108から1012の値である、
請求項1記載の最適化問題の最適解演算装置。 - 前記更新部は、
前記等式制約集合の更新が不要と判定し、かつ前記収束判定閾値が前記第二閾値である場合に前記評価解を準最適解と決定し、
前記評価解が前記最適解と決定されない場合に前記準最適解を前記最適化問題に対する解である出力解として出力する、
請求項1又は2に記載の最適化問題の最適解演算装置。 - 前記更新部は、
前記等式制約集合の更新した回数が上限値に達した場合に、
前記収束判定閾値が前記第一閾値である場合に前記評価解を第一反復上限解と決定し、
前記収束判定閾値が前記第二閾値である場合に前記評価解を第二反復上限解と決定し、
前記評価解が前記最適解又は前記準最適解と決定されない場合に、前記第一反復上限解、前記第二反復上限解のいずれかを前記最適化問題に対する解である出力解として出力する、
請求項3記載の最適化問題の最適解演算装置。 - 前記更新部は、
前記等式制約集合の更新した回数が上限値に達した場合に、
前記収束判定閾値が前記第一閾値又は前記第二閾値である場合に前記評価解を反復上限解と決定し、
前記評価解が前記最適解又は前記準最適解と決定されない場合に、前記反復上限解を前記最適化問題に対する解である出力解として出力する、
請求項3記載の最適化問題の最適解演算装置。 - 前記更新部は、
前記出力解が、前記最適解、前記準最適解のいずれかを示す判定フラグを出力する結果出力部を備える、
請求項3記載の最適化問題の最適解演算装置。 - 前記更新部は、
前記出力解が、前記最適解、前記準最適解、前記第一反復上限解、前記第二反復上限解のいずれかを示す判定フラグを出力する結果出力部を備える、
請求項4記載の最適化問題の最適解演算装置。 - 前記更新部は、
前記出力解が、前記最適解、前記準最適解、前記反復上限解のいずれかを示す判定フラグを出力する結果出力部を備える、
請求項5記載の最適化問題の最適解演算装置。 - 最適解演算装置が、入力された最適化問題に対する解を更新工程による処理を経由して演算する最適化問題の最適解演算方法であって、
前記最適化問題に関する不等式制約の集合である不等式制約集合、評価関数、初期解を入力として取得し、前記初期解に基づいて前記不等式制約集合の不等式制約をすべて満たす実行可能初期解を生成し、前記実行可能初期解に対して、前記不等式制約集合から等号が成立している等式制約の集合である等式制約集合を生成する初期条件生成工程と、
初回の場合は前記実行可能初期解であり、次回以降の場合は前記更新工程により更新された解である入力解に対して、前記等式制約集合と前記評価関数から生成される連立一次方程式の求解演算を行い、前記評価関数を最小化又は最大化する解である評価解を演算する最適化演算工程と、
前記最適化演算工程により出力された前記評価解を判定すると共に、前記等式制約集合から前記評価解が満たすべき制約を更新して更新された前記等式制約集合と、前回の前記入力解及び前記評価解に基づいて更新された前記入力解とを生成する前記更新工程と、を含み、
前記最適化演算工程は、
前記入力解に対する前記連立一次方程式の左辺のベクトルと前記連立一次方程式の右辺のベクトルとの差である初期残差ベクトルから初期残差ノルムを計算する初期ノルム計算工程と、
反復法を実行し、前記連立一次方程式の反復回数毎の解である反復解を演算する反復解演算工程と、
前記反復解演算工程にて演算された前記反復解に対する前記連立一次方程式の左辺のベクトルと前記連立一次方程式の右辺のベクトルとの差である残差ベクトルから残差ノルムを計算するノルム計算工程と、
予め設定された第一閾値と、緩和パラメータ及び前記初期残差ノルムに基づいて設定される第二閾値とのいずれかであって大きい方である収束判定閾値以下に前記残差ノルムがなった場合に前記反復解が収束したと判定し、収束したと判定された前記反復解を前記評価解として出力する収束判定工程と、を含み、
前記更新工程は、
前記等式制約集合の更新が不要と判定し、かつ前記収束判定閾値が前記第一閾値である場合に前記評価解を最適解と決定し、
前記最適解を前記最適化問題に対する解である出力解として出力する、
最適化問題の最適解演算方法。 - 前記更新工程は、
前記等式制約集合の更新が不要と判定し、かつ前記収束判定閾値が前記第二閾値である場合に前記評価解を準最適解と決定し、
前記評価解が前記最適解と決定されない場合に前記準最適解を前記最適化問題に対する解である出力解として出力する、
請求項9記載の最適化問題の最適解演算方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/022063 WO2021245866A1 (ja) | 2020-06-04 | 2020-06-04 | 最適化問題の最適解演算装置及び最適化問題の最適解演算方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2021245866A1 JPWO2021245866A1 (ja) | 2021-12-09 |
JPWO2021245866A5 JPWO2021245866A5 (ja) | 2022-10-17 |
JP7391213B2 true JP7391213B2 (ja) | 2023-12-04 |
Family
ID=78830174
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022529241A Active JP7391213B2 (ja) | 2020-06-04 | 2020-06-04 | 最適化問題の最適解演算装置及び最適化問題の最適解演算方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230169142A1 (ja) |
JP (1) | JP7391213B2 (ja) |
CN (1) | CN115701294A (ja) |
DE (1) | DE112020007291T5 (ja) |
WO (1) | WO2021245866A1 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7398401B2 (ja) * | 2021-03-25 | 2023-12-14 | 株式会社日立製作所 | 最適化方法、情報処理装置及びそれを用いたシステム |
US20230096384A1 (en) * | 2021-09-29 | 2023-03-30 | Mitsubishi Electric Corporation | Computing device and computing method |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080077361A1 (en) | 2006-09-26 | 2008-03-27 | Strider Labs, Inc. | Method for fast computation of optimal contact forces |
JP2010155546A (ja) | 2008-12-26 | 2010-07-15 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置および車両制御方法 |
WO2015184729A1 (en) | 2014-06-05 | 2015-12-10 | Tsinghua University | Method and system for hyper-parameter optimization and feature tuning of machine learning algorithms |
JP2017223229A (ja) | 2016-06-17 | 2017-12-21 | トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ,インコーポレイティド | ディーゼルエンジンの空気経路フローのモデル予測制御のためのハイブリッド型パーシャル及びフルステップ二次ソルバ及び使用方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4095484B2 (ja) | 2003-04-04 | 2008-06-04 | キヤノン株式会社 | 構造最適設計方法及びプログラム、記憶媒体 |
-
2020
- 2020-06-04 JP JP2022529241A patent/JP7391213B2/ja active Active
- 2020-06-04 WO PCT/JP2020/022063 patent/WO2021245866A1/ja active Application Filing
- 2020-06-04 DE DE112020007291.6T patent/DE112020007291T5/de active Pending
- 2020-06-04 US US17/919,432 patent/US20230169142A1/en active Pending
- 2020-06-04 CN CN202080101526.2A patent/CN115701294A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080077361A1 (en) | 2006-09-26 | 2008-03-27 | Strider Labs, Inc. | Method for fast computation of optimal contact forces |
JP2010155546A (ja) | 2008-12-26 | 2010-07-15 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置および車両制御方法 |
WO2015184729A1 (en) | 2014-06-05 | 2015-12-10 | Tsinghua University | Method and system for hyper-parameter optimization and feature tuning of machine learning algorithms |
JP2017223229A (ja) | 2016-06-17 | 2017-12-21 | トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ,インコーポレイティド | ディーゼルエンジンの空気経路フローのモデル予測制御のためのハイブリッド型パーシャル及びフルステップ二次ソルバ及び使用方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE112020007291T5 (de) | 2023-04-20 |
US20230169142A1 (en) | 2023-06-01 |
CN115701294A (zh) | 2023-02-07 |
WO2021245866A1 (ja) | 2021-12-09 |
JPWO2021245866A1 (ja) | 2021-12-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7391213B2 (ja) | 最適化問題の最適解演算装置及び最適化問題の最適解演算方法 | |
CN108304679A (zh) | 一种自适应可靠性分析方法 | |
JP2015170361A (ja) | システムの連続モデル予測制御のための方法およびシステムを制御するための連続モデル予測コントローラー | |
CN112154464B (zh) | 参数搜索方法、参数搜索装置以及参数搜索用程序 | |
Haddad Khodaparast et al. | Efficient worst case” 1-cosine” gust loads prediction | |
CN110309481B (zh) | 农田土壤反应动力学过程模型建模方法 | |
EP3816871A1 (en) | Information processing apparatus, method and program for generating an integrated model | |
JP2017084343A (ja) | システムのモデル予測制御の方法およびモデル予測コントローラー | |
US11715021B2 (en) | Variable embedding method and processing system | |
JPWO2021245866A5 (ja) | ||
EP3792748A1 (en) | Information processing device and method, and program | |
CN110705150B (zh) | 一类工程结构超高维大规模多约束非线性优化方法 | |
KR20230002856A (ko) | 강관 압궤 강도 예측 모델의 생성 방법, 강관의 압궤 강도 예측 방법, 강관의 제조 특성 결정 방법 및, 강관의 제조 방법 | |
KR101987475B1 (ko) | 하드웨어 구현에 적합한 신경망 파라미터 최적화 방법, 신경망 연산방법 및 그 장치 | |
CN112926147B (zh) | 含缺陷加筋柱壳的后验优化设计方法 | |
CN115933412A (zh) | 基于事件触发预测控制的航空发动机控制方法及装置 | |
EP3889845A1 (en) | Information process device, data decomposition method, and data decomposition program | |
EP3742283A1 (en) | Arithmetic processing device, method for controlling arithmetic processing device, and program for controlling arithmetic processing device | |
CN115048858A (zh) | 一种反向神经传播网络的核电材料寿命预测模型及方法 | |
WO2022230190A1 (ja) | プログラム生成装置、プログラム生成方法及びプログラム | |
Wang et al. | pCODE: Estimating Parameters of ODE Models. | |
Parkkali | Enhanced Policy Iteration Methods for Optimal Maintenance Scheduling | |
CN117349799A (zh) | 基于元素感知字典持续学习的多工况工业过程智能监测方法与系统 | |
CN118094776A (zh) | 非精确概率分布下飞机机翼结构的高效可靠性灵敏度分析方法 | |
KR20210144575A (ko) | 단조 감소하는 양자화 해상도를 기반으로 하는 기계 학습 장치 및 방법 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220817 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220817 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231024 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231121 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7391213 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |