特開2026-163199IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

パレート解の探索技術

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】Hypervolume増加量の計算量を削減して効率的にパレート解を探索すること。
【解決手段】複数の評価項目に関する最適化問題の解を探索する計算機システムは、Hypervolume増加量の算出に用いるパレート解の数を削減して、Hypervolume増加量を近似計算することで、パレート解探索の計算時間を削減する。さらに、小さい変化に対して評価項目の特性値が大きく変化する、評価項目の特性値の頻度分布が一様でない等の特徴によりパレート解の空間が一様でない場合において、Hypervolume増加量の近似精度を向上させる。
【選択図】 図1C

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

非特許文献1では、複数の新規の解を扱う際に発生する各新規の解の体積の重複除去計算を省略する目的で、新規の解1つずつについて、体積計算とパレート解への追加を繰り返すことで逐次的に計算を行う。ここで、既存のパレート解をn個、新規解をq個、目的数Mとし、既にパレート解に追加した新規の解の数をiとすると、最大(n+i)のM乗個の超直方体のM次元の体積計算が発生するため、Hypervolume増加量の計算量は以下の式(1)のようになる。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、複数の評価項目に関する最適化問題の解を探索する計算機システムであって、プロセッサ及び前記プロセッサに接続される記憶装置を有し、前記記憶装置は、解を生成する解探索モデルと、前記解探索モデルを用いて生成された解から特定されたパレート解を管理するパレート解情報と、格納し、前記プロセッサは、前記解探索モデルを用いて新規解を生・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明により、Hypervolume増加量の計算時間並びにパレート解探索の計算時間を削減可能となる。した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1A】 パレート解の選択とHypervolume増加量の近似精度を説明する図である。
【図1B】 パレート解の選択とHypervolume増加量の近似精度を説明する図である。
【図1C】 パレート解の選択とHypervolume増加量の近似精度を説明する図である。
【図2A】 実施例1の解探索システムにおけるパレート解の選択アルゴリズムを説明する図である。
【図2B】 実施例1の解探索システムにおけるパレート解の選択アルゴリズムを説明する図である。
【図3】 実施例1の解探索システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図4】 実施例1の学習前生成解情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図5】 実施例1のパレート解情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図6】 実施例1の選択パレート解情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図7】 実施例1のHypervolume増加量情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図8】 実施例1の学習後生成解情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図9】 実施例1の解探索システムが実行する解探索処理を説明するフローチャートである。
【図10】 実施例1の解探索システムが実行する学習前の解生成処理を説明するフローチャートである。
【図11】 実施例1の解探索システムが実行するパレート解削減処理を説明するフローチャートである。
【図12】 実施例1の解探索システムが実行するHypervolume増加量算出処理を説明するフローチャートである。
【図13】 実施例1のHypervolume増加量の算出方法の一例を示す図である。
【図14】 実施例1の解探索システムが実行する生成モデル学習処理を説明するフローチャートである。
【図15】 実施例1の解探索システムが実行する学習後の解生成処理を説明するフローチャートである。
【図16】 実施例1の解探索システムが表示するパレート解削減目標設定画面の一例を示す図である。
【図17】 実施例1の解探索システムが表示する探索結果表示画面の一例を示す図である。

選択図 図1C出願人が指定した本件の代表的な図

300 解探索システム 301 制御装置 302 メモリ 303 記憶装置 304 表示装置 305 入力装置 310 学習前解生成部 311 パレート解削減部 312 領域増加量算出部 313 生成モデル学習部 314 学習後解生成部 315 評価部 320 学習前生成モデル 321 学習前生成解情報 322 パレート解情報 323 選択パレート解情報 324 Hypervolume増加量情報 325 学習後生成モデル 326 学習後生成解情報 1600 パレート解削減目標設定画面 1700 探索結果表示画面

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