特許 7455769 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および情報処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-15

(45)【発行日】2024-03-26

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および情報処理システム

(51)【国際特許分類】

   G06N 99/00 20190101AFI20240318BHJP

   G06N 7/00 20230101ALI20240318BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20240318BHJP

【ＦＩ】

G06N99/00 180

G06N7/00

G06N20/00

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2021015257

(22)【出願日】2021-02-02

(65)【公開番号】P2022118610

(43)【公開日】2022-08-15

【審査請求日】2023-04-03

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】318010018

【氏名又は名称】キオクシア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100091487

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 行孝

(74)【代理人】

【識別番号】100120031

【弁理士】

【氏名又は名称】宮嶋 学

(74)【代理人】

【識別番号】100107582

【弁理士】

【氏名又は名称】関根 毅

(74)【代理人】

【識別番号】100118876

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 順生

(74)【代理人】

【識別番号】100206243

【弁理士】

【氏名又は名称】片桐 貴士

(72)【発明者】

【氏名】冨田 将嗣

(72)【発明者】

【氏名】桐淵 大貴

(72)【発明者】

【氏名】横田 怜

(72)【発明者】

【氏名】小池 聡

【審査官】佐藤 実

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１８１３１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１１３３７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１５９９３３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｎ ９９／００

Ｇ０６Ｎ ７／００

Ｇ０６Ｎ ２０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１入力パラメータを用いる第１処理と、第２入力パラメータを用いる第２処理と、を少なくとも含む一連処理の出力パラメータに対する評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づき、複数の前記出力パラメータから少なくとも一部を選出する選出部と、
選出された前記出力パラメータに対応する第１入力パラメータおよび第２入力パラメータに基づき、前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを再生成するパラメータ生成部と、
を備え、
前記パラメータ生成部は、前記一連処理の１回分の前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを生成し、
前記第１処理および前記第２処理の処理時間の短いほうの処理のために生成された入力パラメータの数が、前記第１処理および前記第２処理の処理時間の長いほうの処理のために生成された入力パラメータの数よりも多い、
情報処理装置。

【請求項2】

前記パラメータ生成部は、前記第１処理の１回あたりの実行時間と、前記第２処理の１回あたりの実行時間と、に基づき、再生成される前記第２入力パラメータの数を決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記第１処理の１回あたりの実行時間に対する前記第２処理の１回あたりの実行時間の比を、再生成される前記第２入力パラメータの数とする、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記第２処理が、前記第１処理の出力パラメータをさらに用い、
前記パラメータ生成部は、前記一連処理の１回分の前記第１入力パラメータを複数生成する場合に、前記第１入力パラメータごとに対応する前記第２入力パラメータを生成する、
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

所定の条件に基づいて前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータの再生成の実行是非を判定し、前記再生成を実行しないと判定された場合に、前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータの少なくともいずれかの推奨値を決定する判定部
をさらに備える請求項１ないし４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータの少なくともいずれかの推奨値を出力する出力部
をさらに備える請求項１ないし５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記パラメータ生成部は、前記第１入力パラメータまたは前記第２入力パラメータの値が所定範囲内に含まれるように、前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを再生成する、
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記評価値算出部は、前記一連処理の前記出力パラメータに含まれる２以上の要素に対して前記評価値を算出し、
前記選出部は、所定の前記要素に対応する前記評価値に基づき、選出する出力パラメータを決定する、
請求項１ないし７のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記評価値算出部は、所定の評価関数に基づいて前記評価値を算出する、
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記パラメータ生成部は、
少なくとも、前記第１入力パラメータと、前記評価値と、に基づき、少なくとも、前記第１入力パラメータと、前記評価値と、の関係を表す関係式のパラメータを更新し、
更新された前記パラメータを含む前記関係式に基づき、少なくとも前記第１入力パラメータを再生成する、
請求項１ないし９のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記評価値算出部、前記選出部、または前記パラメータ生成部の処理に用いられる所定事項の変更に関する情報を受け付ける入力部をさらに備え、
前記評価値算出部、前記選出部、または前記パラメータ生成部の処理が、前記入力部を介して受け付けた情報に基づいて変更された所定事項を用いて実行される、
請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項12】

前記第２入力パラメータはランダムに生成される、
請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項13】

第１入力パラメータを用いる第１処理と、第２入力パラメータを用いる第２処理と、を少なくとも含む一連処理の出力パラメータに対する評価値を算出するステップと、
前記評価値に基づき、複数の前記出力パラメータから少なくとも一部を選出するステップと、
選出された前記出力パラメータに対応する第１入力パラメータおよび第２入力パラメータに基づき、前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを再生成するステップと、
を備え、
前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを再生成するステップにおいて、前記一連処理の１回分の前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータが生成され、
前記第１処理および前記第２処理の処理時間の短いほうの処理のために生成された入力パラメータの数が、前記第１処理および前記第２処理の処理時間の長いほうの処理のために生成された入力パラメータの数よりも多い、
情報処理方法。

【請求項14】

第１入力パラメータを用いる第１処理と、第２入力パラメータを用いる第２処理と、を少なくとも含む一連処理の出力パラメータに対する評価値を算出するステップと、
前記評価値に基づき、複数の前記出力パラメータから少なくとも一部を選出するステップと、
選出された前記出力パラメータに対応する第１入力パラメータおよび第２入力パラメータに基づき、前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを再生成するステップと、
を備え、
前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを再生成するステップにおいて、前記一連処理の１回分の前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータが生成され、
前記第１処理および前記第２処理の処理時間の短いほうの処理のために生成された入力パラメータの数が、前記第１処理および前記第２処理の処理時間の長いほうの処理のために生成された入力パラメータの数よりも多い、
コンピュータによって実行されるプログラム。

【請求項15】

第１入力パラメータを用いる第１処理と、第２入力パラメータを用いる第２処理と、を少なくとも含む一連処理に含まれる各処理を実行する１以上の処理実行装置と、
前記第１入力パラメータおよび第２入力パラメータを生成する情報処理装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
前記一連処理の出力パラメータに対する評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づき、複数の前記出力パラメータから少なくとも一部を選出する選出部と、
選出された前記出力パラメータに対応する第１入力パラメータおよび第２入力パラメータに基づき、前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを再生成するパラメータ生成部と、
を備え、
前記パラメータ生成部は、前記一連処理の１回分の前記第１入力パラメータおよび前記第２入力パラメータを生成し、
前記第１処理および前記第２処理の処理時間の短いほうの処理のために生成された入力パラメータの数が、前記第１処理および前記第２処理の処理時間の長いほうの処理のために生成された入力パラメータの数よりも多く、 前記１以上の処理実行装置は、前記一連処理を１回実行する際に、前記一連処理の１回分の前記第１入力パラメータごとに前記第１処理を実行し、前記一連処理の１回分の前記第２入力パラメータごとに前記第２処理を実行し、
前記一連処理の１回分とされた前記第２入力パラメータごとに前記出力パラメータが生成される、
情報処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および情報処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

目的関数を最大または最小とするような好ましい入力パラメータを効率的に探索するための手法として、ベイズ最適化手法が知られている。ベイズ最適化手法では、シミュレーションなどの結果に基づいて獲得関数を作成し、現時点の獲得関数が最大となる入力パラメータを、次の入力パラメータとして決定する。時間を要するシミュレーションにベイズ最適化手法を用いることにより、技術者知見を必須としないため効率的に入力パラメータを探索する時間を削減できることが知られている。

【0003】

しかし、ベイズ最適化を用いても、当該時間を短縮しにくい場合もあり得る。例えば、複数のサブシミュレーションを順番に実行する一連のシミュレーションの各サブシミュレーションに用いられる入力パラメータを探索する場合がある。この場合、一連のシミュレーションに対してベイズ最適化を行うと、計算時間を多大に要すため探索時間をあまり短縮できない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１８－７３３６０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明の一実施形態は、所要時間の異なる複数の処理を含む一連処理に対する入力パラメータを探索する場合に、一連処理の総所要時間を抑えつつ探索結果の精度の低下を抑える装置などを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一実施形態である装置は、算出部と生成部を備える。算出部は、第１入力パラメータを用いる第１処理と、第２入力パラメータを用いる第２処理と、を含む一連処理の出力パラメータに対する評価値を算出する。生成部は、選出された出力パラメータに対応する第１および第２入力パラメータに基づき、一連処理の１回分の第１および第２入力パラメータを再生成する。また、第１および第２処理の処理時間の短いほうの処理のために生成された入力パラメータの数が、第１および第２処理の処理時間の長いほうの処理のために生成された入力パラメータの数よりも多い。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】本発明の一実施形態に係わる情報処理システムを示すブロック図。

【図2】従来手法のシミュレーションの流れを示す図。

【図3】本実施形態のシミュレーションの流れを示す図（1試行あたりの図）。

【図4】１番目の第１入力パラメータＸ１の一例を示す図。

【図5】パラメータＵの一例を示す図。

【図6】パラメータＺの一例を示す図。

【図7】パラメータＹの一例を示す図。

【図8】算出される評価値の一例を示す図。

【図9】選出について説明する図。

【図10】記憶部に記憶される選出されたパラメータに関するデータの一例を示す図。

【図11】出力の一例を示す図。

【図12】情報処理システムの一連処理の概略フローチャート。

【図13】本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

【0009】

（本発明の一実施形態）
図１は、本発明の一実施形態に係るパラメータ提供装置（情報処理装置）を含む情報処理システムを示すブロック図である。本実施形態に関する情報処理システム１は、パラメータ提供装置（情報処理装置）１１と、第１処理装置１２Ａと、第２処理装置１２Ｂと、管理装置１３と、を備える。パラメータ提供装置１１は、パラメータ生成部１１１と、評価値算出部１１２と、選出部１１３と、記憶部１１４と、判定部１１５と、入出力部１１６と、を備える。

【0010】

なお、本実施形態の構成は、一例であり、その他の装置および構成要素が存在していてもよい。また、各装置および構成要素は細分化されてもよいし、集約されてもよい。情報処理システムにおいて、各処理を複数の装置に分担させることは、処理負荷の分散、可用性の維持などのためによくあることである。例えば、パラメータ生成部１１１は、第１処理装置１２Ａと、第２処理装置１２Ｂと、によって用いられるパラメータを生成するが、第１処理装置１２Ａに用いられるパラメータを生成する第１パラメータ生成部と、第２処理装置１２Ｂに用いられるパラメータを生成する第２パラメータ生成部と、に分かれていてもよい。また、入出力部１１６が入力部と出力部とに分かれていてもよい。また、情報処理装置が、パラメータ生成部１１１を含む装置と、その他の構成要素を含む装置と、に分かれていてもよい。また、第１処理装置１２Ａと、第２処理装置１２Ｂと、が別れておらず、一つの装置であってもよい。

【0011】

本実施形態の情報処理システム１は、シミュレーションなどの処理に必要とされる入力パラメータの好ましい値を探索する。例えば、入力パラメータに基づくシミュレーションを実行し、実行結果である出力パラメータを評価し、当該評価が高くなるような入力パラメータの値を再決定する。なお、最終的に最も評価の高い入力パラメータの値を最適値として選出してもよい。なお、最適として選出された値よりも適切な値が実在してもよい。また、以降の説明において、パラメータの決定や生成は、シミュレーションなどに用いられるパラメータの種類を決めることではなく、パラメータの値を決めることを意味する。

【0012】

なお、入力パラメータが提供される処理は、入力パラメータを受け取って出力パラメータを返すものであればよく、例えば、ある条件で実行されると、当該条件に対応する結果を出力するといった実験でもよい。なお、化学実験でも物理実験でもよい。

【0013】

なお、入力パラメータおよび出力パラメータの数は特に限られるものではない。そのため、以降においては、入力パラメータおよび出力パラメータを１以上の要素を含むベクトルとして扱う。また、入力パラメータおよび出力パラメータが示す内容は、特に限られるものではない。例えば、一連処理が実験の場合に、実験の際の条件の値を入力パラメータの値にしてもよい。また、出力パラメータの値は、実験に用いられた各種センサによる測定値でもよいし、実験結果から出力された物理的な特性値や測定値でもよい。各パラメータの各要素の値は、例えば、連続値、離散値、またはカテゴリ変数でもよい。

【0014】

また、情報処理システム１において実行されるシミュレーションなどは、少なくとも二つのシミュレーションなどによって一つの全体的なシミュレーションなどが構成されているとする。そのため、以降においては、シミュレーション全体、実験全体などを「一連処理」と記載し、一連処理を構成する部分的なシミュレーション、部分的な実験などといった処理を「サブ処理」と記載する。なお、サブ処理の中に、さらに複数の部分的な処理が含まれていてもよい。

【0015】

本実施形態では、第１サブ処理と、第２サブ処理と、が一連処理に含まれ、パラメータ提供装置１１は、第１サブ処理と、第２サブ処理と、に対し、入力パラメータを提供する。第１サブ処理は、第１サブ処理用の入力パラメータに基づいて実行され、出力パラメータを出力する。第２サブ処理は、第２サブ処理用の入力パラメータと、第１サブ処理の出力パラメータと、に基づいて実行される。そのため、第２サブ処理は、第１サブ処理の出力パラメータに依存する。

【0016】

また、サブ処理は、実行に要する時間が異なるものとする。本実施形態では、各サブ処理と比較して所要時間が比較的長いサブ処理に対しては、一連処理１回につき行う実行回数を少なくし、各サブ処理と比較して所要時間が比較的短いサブ処理に対しては一連処理１回につき行う実行回数を多くする。これにより、情報処理システムによって実行される一連処理の総実行時間を短縮する。

【0017】

なお、実行回数を少なくするサブ処理を少実行サブ処理とも記載する。実行回数を多くするサブ処理を多実行サブ処理とも記載する。本実施形態では、第１サブ処理が少実行サブ処理であり、第２サブ処理が多実行サブ処理であるとする。

【0018】

図２と図３は、従来手法と本実施形態での一連処理の流れの違いを説明する図である。図２は、従来手法の一連処理の流れを示す図である。図２に示されたアルファベットＸは、パラメータ提供装置１１によって生成された、第１サブ処理に対する入力パラメータである。パラメータＸは、第１入力パラメータとも記載される。図２のアルファベットＵは、第１サブ処理の出力パラメータであり、第２サブ処理に対する入力パラメータでもある。パラメータＵは、第１出力パラメータとも記載される。図２のアルファベットＺは、パラメータ提供装置１１によって生成された、第２サブ処理に対する入力パラメータである。パラメータＺは、第２入力パラメータとも記載される。図２のアルファベットＹは、第２サブ処理の出力パラメータである。パラメータＹは、第２出力パラメータとも記載される。なお、図２および図３の例では、第１入力パラメータＸおよびＺが一連処理の入力パラメータとも言え、第２出力パラメータＹが一連処理の出力パラメータとも言える。

【0019】

また、図２の各パラメータには数字の１が付与されているが、これは１番目のパラメータであることを示しており、ｐ（ｐは１以上の整数）番目のパラメータは、例えば、Ｘｐ、Ｕｐなどと記載する。第１サブ処理に対する１番目の第１入力パラメータＸ１がパラメータ提供装置１１から第１処理装置１２Ａに送信されており、第１処理装置１２Ａは入力パラメータＸ１に基づいて第１サブ処理を行う。入力パラメータＸ１に基づく第１サブ処理によって、第１処理装置１２ＡからパラメータＵ１が出力される。また、第２処理装置１２Ｂに対する１回目の入力パラメータＺ１がパラメータ提供装置１１から第２処理装置１２Ｂに送信されており、第２処理装置１２Ｂは、パラメータＺ１およびＵ１に基づいて第２サブ処理を行う。パラメータＺ１およびパラメータＵに基づく第２サブ処理によって、第２処理装置１２Ｂから出力パラメータＹ１が出力される。出力パラメータＹ１は、パラメータ提供装置１１に送信され、パラメータ提供装置１１が出力パラメータＹ１に基づいて２回目の入力パラメータＸ２およびＺ２を決定する。このように、一連処理が１回行われる度に入力パラメータを変更する。これを繰り返して、入力パラメータの好ましい値を探索する。

【0020】

探索結果の精度をある程度担保するためには、一連処理の実行回数が、ある程度求められる。例えば、一連処理の実行回数は１００回と決定され得る。また、例えば、第１処理装置１２Ａによる第１サブ処理の実行時間は１００秒であり、第２処理装置１２Ｂによる第２サブ処理の実行時間は１秒であるとする。この場合において、一連処理の総所要時間は、一連処理１回あたり１０１秒（第１サブ処理の１００秒＋第２サブ処理の１秒）かかるため、１０１００秒（１回につき１０１秒×１００回）となる。

【0021】

一方、本実施形態では、一連処理の実行回数を削減する。前述の従来例の場合においては、一連処理の実行回数を１００回としたが、本実施形態では、一連処理の実行回数を減らし、例えば１０回とする。１０回の実行回数では探索の精度が低くなるが、探索の精度をなるべく維持するために、一連処理において、短時間で終了する第２サブ処理を複数回実行する。例えば、一連処理１回につき、第２サブ処理を１００回行うとする。この場合、１回の一連処理において、第１サブ処理の実行時間１００秒と、第２サブ処理の総実行時間１００秒（１秒×１００回）と、の合計２００秒かかることになる。１回の一連処理の所要時間は長くなるが、実行回数が１０回に減少しているため、一連処理の総所要時間は、２０００秒（２００×１０）となり、従来手法よりも削減される。

【0022】

図３は、本実施形態の一連処理の流れを示す図である。第１処理装置１２Ａによる第１サブ処理は図２と同じである。一方、パラメータ提供装置１１は、第２サブ処理に対する１回目の入力パラメータとして、Ｚ１からＺ１００まで（図３では｛Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，・・・,Ｚ１００｝と表されている）の１００個のパラメータを第２処理装置１２Ｂに送信している。第２処理装置１２Ｂは、Ｚ１からＺ１００までの１００個のパラメータごとに第２サブ処理を実行する。すなわち、第２処理装置１２Ｂは、パラメータＵ１およびＺ１に基づいて第２サブ処理を実行し、その次に、パラメータＵ１およびＺ２に基づいて第２サブ処理を実行し、その次に、パラメータＵ１およびＺ３に基づいて第２サブ処理を実行していくことになる。こうして、Ｚ１からＺ１００までの１００個分の第２サブ処理が実行される。そして、各第２サブ処理の出力パラメータＹ１からＹ１００がパラメータ提供装置１１に送信される。なお、図３では、パラメータＹｐ（ｐは１以上の整数）の後ろの括弧内に、パラメータＹｐの生成に用いられたパラメータＵおよびＺを示している。例えば、Ｙ２（Ｕ１，Ｚ２）は、パラメータＵ１およびＺ２に基づいてパラメータＹ２が生成されたことを示す。

【0023】

パラメータ提供装置１１は、出力パラメータＹ１からＹ１００に基づいて、２回目の一連処理に用いる、入力パラメータＵ２と、入力パラメータＺ１０１からＺ２００と、を決定する。このように、１回の一連処理につき、各サブ処理を１回ずつ行うのではなく、少なくとも短時間のサブ処理を複数回実行させる。これにより、シミュレーション実行回数を減らしても、探索の能力低下をなるべく抑える。そのため、一連処理の１回分の第１入力パラメータおよび第２入力パラメータの数は、第１サブ処理および第２サブ処理の実行時間の短いほうを多くする。

【0024】

なお、説明の便宜上、図３の例では、第１パラメータＸは一つ生成されているが、パラメータ提供装置１１は、一度に、複数の第１パラメータＸを生成してもよい。例えば、パラメータ提供装置１１は、パラメータＸ１、Ｘ２およびＸ３を生成して第１処理装置１２Ａに送信してもよい。その場合、第１処理装置１２Ａは、パラメータＸ１、Ｘ２およびＸ３それぞれごとに第１サブ処理を実行して、第１出力パラメータＵ１、Ｕ２およびＵ３を出力する。そして、第２処理装置１２Ｂは、第１出力パラメータＵ１、Ｕ２およびＵ３それぞれごとに、第２サブ処理を実行する。なお、パラメータ提供装置１１は、第１出力パラメータＵ１、Ｕ２およびＵ３それぞれごとに、第２入力パラメータＺを生成してもよい。前回のように１回のシミュレーションで第２入力パラメータＺを１００個生成する場合は、第１出力パラメータＵ１のための第２入力パラメータＺ１からＺ１００を生成し、第１出力パラメータＵ２のための第２入力パラメータＺ１０１からＺ２００を生成し、第１出力パラメータＵ３のための第２入力パラメータＺ２０１からＺ３００を生成してもよい。あるいは、第２入力パラメータＺ１からＺ１００が、第１出力パラメータＵ１、Ｕ２およびＵ３それぞれと組み合わせされてもよい。なお、前述の通り、一連処理１回あたりの第１入力パラメータの数は、一連処理１回あたりの第２入力パラメータの数よりも少なくする。

【0025】

このような組み合わせ方は、予め指定されて記憶部１１４に記憶されていればよい。また、管理装置１３から、組み合わせ方についての情報を受信した場合に、記憶部１１４の情報を更新してもよい。

【0026】

なお、前述の通り、パラメータＸ、Ｕ、Ｚ、およびＹは、１以上の要素を含む。図４は、１番目の第１入力パラメータＸ１の一例を示す図である。図４にはパラメータＸの要素ごとの値が示されている。パラメータＸ１のｋ番目の要素はｘ_{１_ｋ}と表されており、小文字のアルファベットと、下付きの番号と、を用いて表している。図４の例では、入力パラメータＸ１はｘ_{１_１}、ｘ_{１_２}、…、ｘ_{１_５０}の５０個の要素を含んでいる。

【0027】

図５は、パラメータＵの一例を示す図である。図５には１番目の第１出力パラメータＵ１の要素ごとの値が示されている。パラメータＵ１のｋ番目の要素はｕ_{１_ｋ}と表されており、パラメータＸ１と同様に、小文字のアルファベットと、下付きの番号と、を用いて表されている。図５の例では、入力パラメータＵ１はｕ_{１_１}、ｕ_{１_２}、…、ｕ_{１_１０}の１０個の要素を含んでいる。

【0028】

図６は、パラメータＺの一例を示す図である。図６には１番目から１００番目の第２入力パラメータＺ１からＺ１００の要素ごとの値が示されている。図６の例では、パラメータＺの要素の数は２としている。例えば、パラメータＺ１の１番目の要素Ｚ_１－１の値は０．５であり、パラメータＺ１００の２番目の要素Ｚ_{１００－２}の値は１．２である。

【0029】

図７は、パラメータＹの一例を示す図である。図７には１番目から１００番目の第２出力パラメータＹ１からＹ１００の要素ごとの値が示されている。図７の例では、パラメータＹの要素の数は６としている。例えば、パラメータＹ１の１番目の要素Ｙ_１－１の値は１．８であり、パラメータＹ１００の６番目の要素Ｙ_{１００－６}の値は２．４である。

【0030】

なお、本実施形態では、パラメータ提供装置１１により生成された入力パラメータは各処理装置１２に送信されて、各処理装置１２が当該入力パラメータを用いてサブ処理を実行することを想定している。しかし、入力パラメータが管理装置１３に送信されてもよい。管理装置１３を介して入力パラメータを認識したユーザが、各処理装置１２に当該入力パラメータを設定してもよい。すなわち、パラメータ提供装置１１と各処理装置１２とが自動で連動しない場合もあり得る。

【0031】

また、パラメータ提供装置１１により生成された入力パラメータが全てサブ処理に用いられなくともよい。例えば、各処理装置１２は、受信した入力パラメータを全て用いるとサブ処理の総実行時間が上限値を超えてしまうと判定した場合に、受信した入力パラメータのうちから実際に使用する入力パラメータを選出し、選出された入力パラメータを用いてサブ処理を行ってもよい。

【0032】

なお、一連処理に含まれるサブ処理は、三つ以上であってもよい。その場合、３番目以降のサブ処理は、第２サブ処理同様、それよりも前のサブ処理の出力パラメータを、入力パラメータとして用いる。そのため、一連処理は、直列で実行される複数のサブ処理から構成されているとも言える。また、後続のサブ処理の出力パラメータは、先行のサブ処理の出力に依存する。なお、３番目以降のサブ処理は、第２サブ処理と同様に、パラメータ提供装置１１から入力パラメータの提供を受けてもよいし、それよりも前のサブ処理の出力パラメータのみを、入力パラメータとして用いてもよい。なお、サブ処理が三つ以上の場合は、最後のサブ処理が多実行サブ処理であることが好ましく、最後のサブ処理以外のサブ処理へ提供される入力パラメータを少なくし、最後のサブ処理へ提供される入力パラメータを多くすると、一連処理１回あたりの所要時間が膨大とならずに済む。

【0033】

パラメータ提供装置１１の処理の詳細を、その構成要素とともに説明する。

【0034】

パラメータ生成部１１１は、各サブ処理の入力パラメータを生成する。なお、入力パラメータは、１回あたり、一連処理の１回分が生成される。その際、多実行サブ処理の入力パラメータを、少実行サブ処理の入力パラメータよりも、多く生成する。なお、各入力パラメータの生成数は、予め定めておいてよい。なお、前述の通り、２番目以降のサブ処理は、それよりも前のサブ処理の出力パラメータを少なくとも用いるため、パラメータ生成部１１１が、各処理装置１２の全ての入力パラメータを生成するわけではない。

【0035】

パラメータ生成部１１１による新たな入力パラメータの生成は、前回の一連処理の結果に基づいて好ましいとされた入力パラメータに基づいて行われる。入力パラメータが好ましいか否かの判定は、後述の選出部１１３によって行われる。

【0036】

入力パラメータの生成方法は、従来手法を用いてよい。例えば、ベイズ最適化（ＢＯ）や、共分散行列適応進化戦略（ＣＭＡ－ＥＳ）、遺伝アルゴリズム（ＧＡ）などの進化戦略を用いてよい。例えば、これまでに選出された入力パラメータと、評価値と、の関係性を示す関数に含まれるパラメータを、ガウス過程などに基づいて更新し、更新された関数の出力が最大となるような入力パラメータの値を次回の入力パラメータの値としてもよい。

【0037】

例えばベイズ最適化を用いる場合、入力パラメータと、当該入力パラメータによって生成された出力パラメータに対する評価値と、の組み合わせを用いて、入力パラメータに対する評価値の事後確率を、ベイズルールに則って推定する。当該事後確率は、入力パラメータおよび評価値の平均値および分散の関係式として表されてもよい。平均値および分散の関係式の推定方法は、ガウス過程回帰、ランダムフォレスト回帰といった従来手法を用いてよい。

【0038】

例えば、ガウス過程回帰を用いる場合は、対象とする評価済みのｎ個のパラメータのｉ（ｉは１以上の整数）番目をａ_ｉとし、ｊ（ｊは１以上の整数）番目をａ_ｊとし、要素ａ_ｉに対応する評価値をｂ_ｉとする。また、評価値ｂ_ｉの平均値ｍ_ｉは関数μ₀（ａ_ｉ）で表され、ａ_ｉとａ_ｊの共分散Ｋ_ｉ,ｊは関数ｋ（ａ_ｉ，ａ_ｊ）で表されるとする。つまり、ｍ_ｉ＝μ₀（ａ_ｉ）と、Ｋ_ｉ,ｊ＝ｋ（ａ_ｉ，ａ_ｊ）と、が成り立つとする。なお、μ_０（ａ_ｉ）は任意の関数であり、ｋ（ａ_ｉ，ａ_ｊ）は任意のカーネル関数である。カーネル関数は、従来手法、例えば、指数二乗カーネル、マターンカーネル、線形カーネル、ガウスカーネルなどを用いてよい。このとき、パラメータａと、パラメータａに対する評価値ｂの平均値と、の関係式μ_ｎ（ａ）は、次式で表される。

【数1】

なお、ベクトルｍはｉ番目の要素がｍ_ｉのベクトル、行列Ｋはｉ，ｊ要素がＫ_ｉ,ｊの行列、ベクトルｋ（ａ）はｉ番目の要素がｋ_ｉ（ａ）のベクトルであり、ｋ_ｉ（ａ）＝ｋ（ａ，ａ_ｉ）であり、

は任意の定数である。また、パラメータａに対する評価値ｂの分散と、の関係式

は、次式で表される。

【数2】

【0039】

推定された事後確率は、獲得関数に用いられる。獲得関数は、ＰＩ（Ｐｒｏｂａｂ_ｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ）、ＥＩ（Ｅｘｐｅｃｔｅｄ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ）、ＥＨＶＩ（Ｅｘｐｅｃｔｅｄ ＨｙｐｅｒＶｏｌｕｍｅ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ）、ＵＣＢ（Ｕｐｐｅｒ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ Ｂｏｕｎｄ）、ＴＳ（Ｔｈｏｍｐｓｏｎ Ｓａｍｐｌｉｎｇ）、ＥＳ（Ｅｎｔｒｏｐｙ Ｓｅａｒｃｈ）、ＭＩ（Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）などといった従来手法を用いてよい。例えば、ＰＩを獲得関数の手法とする場合、パラメータＡに対する獲得関数α_ｎ（Ａ）は、任意の定数τ_ｎを用いて、下記の式にて算出することができる。

【数3】

【0040】

パラメータ生成部１１１は、上記のような獲得関数が最大となるように、入力パラメータを再生成する。この獲得関数の最大化は、従来手法を用いてよい。例えば、全探索、ランダム探索、グリッドサーチ、勾配法、Ｌ－ＢＦＧＳ（Ｌｉｍｉｔｅｄ ｍｅｍｏｒｙ ＢＦＧＳ Ｍｅｔｈｏｄ）、Ｄｉｖｉｄｉｎｇ ＲＥＣＴａｎｂｌｅ、ＣＭＡ－ＥＳ、多スタート局所法などを用いてもよい。

【0041】

なお、１回の一連処理につき、複数の第１入力パラメータを生成し、第１入力パラメータごとに第１サブ処理を実行させる場合もあり得るが、この場合において、ｌｏｃａｌ ｐｅｎａｌｉｚａｔｉｏｎを行ってもよい。つまり、いくつかの第１入力パラメータに対しては獲得関数が最大となるようにパラメータを再生成するが、残りの第１入力パラメータに対しては、その一つ前までのパラメータにおける獲得関数の値を悪化させることによって再生成を行ってもよい。

【0042】

なお、パラメータ生成部１１１は、正規分布、一様分布などに基づく乱数を生成し、生成された乱数を入力パラメータとする場合もあり得る。例えば、初めて入力パラメータを生成する場合、生成された入力パラメータが好ましくなく以前の入力パラメータに基づかずに入力パラメータを生成する場合などで行われる。また、ソボル列、ラテン超方格法などによって擬似乱数を生成して入力パラメータとしてもよい。また、進化戦略を用いて、入力パラメータの値を調整してもよい。また、予め記憶部１１４に記憶された所定の数式に基づいてパラメータの値が調整されてもよい。また、生成される入力パラメータの一部についてはランダムに生成するとしてもよい。少試行の入力パラメータは好ましい値に再作成し、多試行の入力パラメータはランダムに生成するとしてもよい。

【0043】

パラメータ生成部１１１は、生成したパラメータを、サブ処理を実行する各処理装置１２に送信する。本実施形態では、生成されたパラメータＸは第１処理装置１２Ａに送信され、生成されたパラメータＺは第２処理装置１２Ｂに送信される。なお、第１出力パラメータＵが第１処理装置１２Ａから第２処理装置１２Ｂに直接送信されない場合は、パラメータ生成部１１１が、第１出力パラメータＵを、第２処理装置１２Ｂに送信してもよい。

【0044】

また、前述の通り、第１処理装置１２Ａが一つのパラメータＸに基づいて第１サブ処理を複数回行い、それぞれ異なるパラメータＵを出力する場合もあり得る。例えば、パラメータＸ１に基づいて第１サブ処理を３回行い、パラメータＵ１、Ｕ２、およびＵ３を出力することもあり得る。この場合に、第１処理装置１２ＡからパラメータＵ１からＵ３を受け取ったパラメータ生成部１１１は、パラメータＵ１からＵ３を全て第２処理装置１２Ｂに送信せず、それらの一部を送信してもよい。例えば、パラメータＵおよびＺの組み合わせ数が所定の上限値を超える場合は、時間がかかり過ぎるとして、第２サブ処理の実行時間に応じて、パラメータＵを絞り込んでもよい。絞り込む方法は、適宜に定めてよい。ランダムに選択してもよいし、各要素の値に基づいて決定してもよい。

【0045】

なお、生成するパラメータの値の範囲、パラメータの生成方法などが、管理装置１３を介して指定されてもよい。これらの指定は記憶部１１４に記憶され、パラメータ生成時に読み込まれればよい。また、パラメータの各要素それぞれに対して指定が行われてもよいし、パラメータの全要素に対する指定が行われてもよい。

【0046】

また、パラメータ生成部１１１は、パラメータの生成のみならず、サブ処理に関する設定を決定してもよい。例えば、各処理装置１２のサブ処理の実行時間に基づき、１回の一連処理における各サブ処理の実行回数、言い換えれば、１回の一連処理における入力パラメータの数（本実施形態ではパラメータＺの数）を決定してもよい。例えば、第１サブ処理１回あたりの実行時間ｔ_１と、第２サブ処理１回あたりの実行時間ｔ_２と、に基づいて各サブ処理の入力パラメータの数を決定してもよい。より具体的には、第１サブ処理の１回あたりの実行時間に対する第２サブ処理の１回あたりの実行時間の比を、第２入力パラメータＺの数としてもよい。言い換えれば、一つの第１入力パラメータＸに対し、比ｔ_１／ｔ_２の数だけ第２入力パラメータＺを生成するとしてもよい。また、この比を上回らない閾値とするパラメータＺの数を適宜定めてもよい。このような場合、パラメータ生成部１１１は、サブ処理の設定を管理する管理部とも言える。

【0047】

評価値算出部１１２は、出力パラメータ引数とする評価関数に基づき、各出力パラメータに対して評価値を算出する。評価関数は、適宜に定めてよい。例えば、線形写像でもよいし、シグモイド関数のような非線形写像でもよいし、複数の手法の組み合わせであってもよい。例えば、予め理想の出力パラメータが判明している場合は、実際の出力パラメータと、理想の出力パラメータと、の差分を評価値としてもよい。また、出力パラメータの各要素の和、積、それらの組み合わせといった演算値を評価値としてもよい。

【0048】

また、評価値算出部１１２は、パラメータＹそれぞれに対して一つの評価値を算出してもよいし、複数の評価値を算出してもよい。例えば、評価関数を複数用意しておき、複数の評価関数それぞれに対して評価値を算出してもよい。また、パラメータＹの各要素に対する評価値を算出してもよい。パラメータＹの各要素に対しても、複数の評価関数を用いて複数の評価値を算出してもよい。

【0049】

図８は、算出される評価値の一例を示す図である。図８の例では、二つの評価関数を用い、パラメータＹに対する評価値を評価関数それぞれごとに算出している。

【0050】

選出部１１３は、評価値算出部１１２からの評価値に基づいて、各評価値に対応する入力パラメータの組み合わせのうちから、言い換えれば、前回の一連処理に用いられた入力パラメータの組み合わせのうちから、好ましい組み合わせを選出する。本実施形態では、第１入力パラメータＸと第２入力パラメータＺの好ましい組み合わせを選出する。好ましい組み合わせか否かは、評価値が選出のための条件（選出条件）を満たすかどうかに基づいて判定すればよい。すなわち、選出条件を満たす評価値に対応するパラメータＹを選出して、選出されたパラメータＹの生成に関わったパラメータＸおよびＺを選出する。

【0051】

選出条件は、適宜に定めてよい。例えば、評価値が小さいほど評価が高い場合には、最小の評価値に対応するパラメータＹを選出してもよい。評価値が大きいほど評価が高い場合は、最大の評価値に対応するパラメータＹを選出してもよい。また、各パラメータＹに対して複数の評価値が算出された場合は、例えば、複数のパラメータＹを二つずつ比較していき、優れた評価値を多く有するほうを残し、最後まで残ったパラメータＹを最も好ましい結果であると決定してもよい。あるいは、二つのパラメータＹの各評価値の差分の総和に基づいて優劣を決定していき、最後まで残ったパラメータＹを最適として決定してもよい。

【0052】

また、選出条件を満たす評価値が複数ある場合、当該評価値に対応するパラメータＹの全てが選出されてもよい。例えば、評価値が閾値以上であるパラメータＹを選出するという選出条件では、評価値が当該閾値以上の複数のパラメータＹが選出されてもよい。また、例えば、他のパラメータＹの支配下にあるパラメータＹだけを選出しないとしてもよい。言い換えれば、各要素の評価値全てが他のパラメータＹの評価値を下回るパラメータＹだけを選出しないとしてもよい。

【0053】

また、パラメータＹが複数の要素を含む場合、全ての要素に対する選出条件が非劣解であるパラメータＹを選出してもよい。なお、非劣解とは現在入手出来ている解集合の中でどの解と比較しても優越関係を満たさない解のことを指す。例えば、次元Ｌに対し、すべての次元Ｌで解Ａと解Ｂが

が成立するとき解Ａは解Ｂに支配される、と呼び、いずれの解にも支配されない解を非劣解と呼ぶ。

【0054】

また、パラメータＹが複数の要素を含む場合、選出条件がランクの高いものからパラメータＹを選出してもよい。ランクとは、下記の手順におおよそ従う解集合の優劣順位集合である。ある解集合が与えられたとして、その解集合から非劣解となる解集合をランク１とし、その解集合（ランク１）を除外した元の解集合から再度非劣解を求めそれをランク２とする。続いて非劣解（ランク２）を除去した元の解集合から再度非劣解を求めそれをランク３とする。このランク操作をすべての解集合に割り振った中で、選出数が既定数に満たすまでランクの数が小さい解集合を選出してもよい。

【0055】

また、評価値算出部１１２は、出力パラメータＹの複数の要素のうちの特定の要素に対する評価値に基づいて、出力パラメータＹを選出してもよい。また、評価値を算出する方法も、ＰａｒＥＧＯ（Ｐａｒｅｔｏ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｇｌｏｂａｌ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）、期待ハイパーボリューム改善量（ＥＨＶＩ）、リグレット、エントロピーなどが想定されるが、適宜に定めてよい。また、評価対象とする特定の要素は、一つでも複数でもよい。評価対象の要素が複数の場合は、二つ以上の値を入力として受け取って一つの値を出力する関数を評価関数として用いればよく、評価関数は、線形写像でもよいし、非線形写像でもよい。評価対象の要素が一つの場合、評価対象の要素の値をそのまま評価値としてもよい。

【0056】

例えば、ＰａｒＥＧＯを用いる場合を説明する。評価値の算出に用いられる出力パラメータＹの要素をｙ_０とｙ_１とし、重みパラメータＷのｉ番目の要素をｗ_ｉとすると、ＰａｒＥＧＯに基づく評価値ｇ_Ｔｃｈｅ（ｙ_０，ｙ_１，ｗ_ｉ）は、次式のように表される。

【数4】

なお、重みパラメータＷの各要素は次式を満たすようにサンプリングされる。

【数5】

なお、評価関数が加重線形和（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｓｕｍ）の場合、評価関数の各項の重みを設定する任意の実数を入力してもよい。この時、２つの要素ｙ_０およびｙ_１にかかる係数をα，βとすると、評価関数g_{weighted sum}は次式のように表される。

【数6】

このように、評価される出力パラメータの要素と、評価関数と、を、一連処理の内容に応じて設定することにより、パラメータの探索の精度が向上することが期待される。

【0057】

このように、選出に関連する要素、選出される数などが指定されることにより、次回の入力パラメータの数が爆発的に増加することを抑えてもよい。

【0058】

なお、選出条件を満たすパラメータがない場合は、入力パラメータが選出されなくともよい。その場合、パラメータ生成部１１１は、前回作成した入力パラメータを、進化戦略、乱数などを用いて調整してもよい。

【0059】

なお、前述の通り、第１サブ処理に複数の第１入力パラメータを１度に与える場合もあり得る。その場合は、第１入力パラメータごとに、好ましい入力パラメータの組み合わせが決定される。図９は、選出について説明する図である。図９の例では、第１入力パラメータＸ１、Ｘ２、およびＸ３が第１処理装置１２Ａに１度に与えられており、第１入力パラメータごとに第２出力パラメータＹが１００個ずつ生成されて評価値ＯＢＪ１からＯＢＪ３００まで算出されている。この場合、評価値ＯＢＪ１からＯＢＪ３００までを比較するのではなく、第１入力パラメータＸ１に対応する評価値ＯＢＪ１からＯＢＪ１００までが比較されて選出が行われ、第１入力パラメータＸ２に対応する評価値ＯＢＪ１０１からＯＢＪ２００までが比較されて選出が行われ、第１入力パラメータＸ３に対応する評価値ＯＢＪ２０１からＯＢＪ３００までが比較されて選出が行われる。図９の例では、図９に示される表の最も左側の列に「ＹＥＳ」と記載されているパラメータの組み合わせが好ましいものとして選出されたことを示している。つまり、図９の例では、（Ｘ１，Ｙ２）と、（Ｘ２，Ｙ１０１）と、（Ｘ３，Ｙ３００）と、が選出されている。このように、複数の第１入力パラメータが生成された場合は、第１入力パラメータごとに入力パラメータの組み合わせが選出される。

【0060】

記憶部１１４は、本実施形態の処理に必要なデータ、処理結果などを記憶する。記憶されるデータは特に限られるものではなく、例えば、各サブ処理に用いられる入力パラメータ、各サブ処理の出力パラメータなどが記憶される。また、各処理装置１２から、各サブ処理の実行時間などといった各サブ処理に関する情報を受信した場合に、それらの情報が記憶されてもよい。

【0061】

図１０は、記憶部１１４に記憶される選出されたパラメータに関するデータの一例を示す図である。図１０の例では、選出条件を満たすとして選出されたパラメータＸおよびＺの各要素の値が示されている。また、選出されたパラメータＸおよびＺに対応するパラメータＵおよびＹの各要素の値、評価値、各サブ処理に関する情報も含まれている。各サブ処理に関する情報を各処理装置１２から受信できる場合は、記憶部１１４は、このような情報も当該データに含めてよい。

【0062】

また、選出されたパラメータだけでなく各処理装置１２の出力パラメータをまとめたデータを記憶してもよい。当該データにも、各処理装置１２から受信した各サブ処理に関する情報、例えば、所要時間など、も含めてよい。

【0063】

判定部１１５は、所定の反復条件に基づいて、一連処理を反復するかどうかを判定する。例えば、一連処理の実行回数が閾値を超えるまで反復するとしてもよいし、一連処理の所要時間が閾値を超えるまで反復するとしてもよい。あるいは、評価値が高いほど良い場合において、選出されたパラメータＹの評価値が反復条件の閾値を上回ったときに、反復を停止するとしてもよい。また、選出されたパラメータＹの評価値の変動が所定範囲内であることが所定回数続いたときに、反復を停止するとしてもよい。また、複数の反復条件を有し、複数の反復条件のうちの所定数以上が満たされた場合に反復を実行または停止するとしてもよい。

【0064】

反復すると判定された場合、判定部１１５は、パラメータ生成部１１１に入力パラメータの再生成を指示し、前述の通り、パラメータ生成部１１１が、選出された入力パラメータに基づいて入力パラメータを再度生成する。ゆえに、判定部１１５が所定の条件に基づいて各入力パラメータの再生成の実行是非を判定するとも言える。

【0065】

反復しないと判定された場合、言い換えれば、入力パラメータの再生成を実行しないと判定された場合、判定部１１５は、推奨する入力パラメータを決定してもよい。推奨する入力パラメータとは、入力パラメータの推奨値である。推奨値は、判定部１１５によって最適と判定された値でよい。最良の評価値に対応する入力パラメータの値を最適とみなしてよいし、最良の評価値に対応する入力パラメータの値を調整して最適値を決定してもよい。例えば、ある評価値が閾値を上回ったために反復を停止した場合は、当該評価値に対応する入力パラメータを最適とみなしてよい。また、一連処理の所要時間が閾値を超えたために反復を停止した場合は、これまでの評価値のうち最も評価が高い入力パラメータを最適とみなしてよい。あるいは、単に、最後に選出された入力パラメータを最適とみなしてもよい。

【0066】

入出力部１１６は、管理装置１３との入出力を司る。例えば、入出力部１１６は、パラメータ提供装置１１の各処理に用いられる所定事項、例えば、前述の反復条件、選出条件、評価関数のパラメータ、評価する要素などに対する入力を受け付けてもよい。当該入力を受け付けた場合に記憶部１１４が記憶されている情報を更新することにより、当該入力を反映した処理を実行することができる。また、例えば、入出力部１１６は、記憶部１１４に記憶されたパラメータ提供装置１１の各処理結果を出力してもよい。例えば、推奨する入力パラメータ、現在の反復回数、一連処理の１回分の入力パラメータの数、各サブ処理および一連処理の実行回数などを出力してもよい。また、出力された設定などに対する修正を受け付けてもよい。当該修正も記憶部１１４が情報を更新することにより反映される。また、選出された入力パラメータが正しいかどうかの解答を受け付けてもよい。その場合は、評価関数に含まれる定数などの値を変更して、受け付けた解答に近づくようにしてもよい。

【0067】

また、入力および出力の形式は、特に限られるものではない。例えば、管理装置１３がディスプレイなどといった表示装置であり、処理結果のグラフなどを示す画像が出力されてもよい。グラフの生成方法などは、従来手法を用いればよい。

【0068】

図１１は、出力の一例を示す図である。図１１に示されたグラフは、一連処理の実行回数と、最適とされたパラメータＹの評価値と、の関係を示す。点線のグラフは、入力パラメータをランダムに生成した場合のグラフであり、実線のグラフは、ベイズ最適化を用いて入力パラメータを生成した場合のグラフである。このように、入力パラメータの生成方法ごとの結果を出力してもよい。これにより、ユーザがパラメータ生成の好ましい手法を認識することができる。

【0069】

なお、説明の便宜上、パラメータ生成部１１１が各処理装置１２にパラメータを送信するとしたが、各処理装置１２とのパラメータの入出力も入出力部１１６を介して行われてもよい。

【0070】

情報処理システムの処理の流れを説明する。図１２は、情報処理システムの一連処理の概略フローチャートである。

【0071】

パラメータ提供装置１１のパラメータ生成部１１１が、入力パラメータＸおよびＺを生成する（Ｓ１０１）。入力パラメータＸおよびＺは、以前に選出された入力パラメータＸおよびＺに基づいて生成される。入力パラメータＸおよびＺを最初に生成する場合など、選出されたパラメータがない場合は、前述のように乱数などに基づいて生成する。第１処理装置１２Ａは、第１入力パラメータＸをパラメータ提供装置１１から受け取り、第１入力パラメータＸに基づいて第１サブ処理を実行し、第１出力パラメータＵを出力する（Ｓ１０２）。そして、第２処理装置１２Ｂは、第２入力パラメータＺと、第１出力パラメータＵと、に基づいて第２サブ処理を実行し、第２出力パラメータＹを出力する（Ｓ１０３）。第２入力パラメータＺと、第１出力パラメータＵと、は、両方ともパラメータ提供装置１１から取得してもよいし、第１出力パラメータＵは、第１処理装置１２Ａから取得してもよい。

【0072】

パラメータ提供装置１１の評価値算出部１１２は、第２出力パラメータＹに対する評価値を算出し（Ｓ１０４）、選出部１１３は、当該評価値に基づいて、前回生成した入力パラメータＸおよびＺのうちから、好ましい入力パラメータＸおよびＺを選出する（Ｓ１０５）。

【0073】

判定部１１５は、所定の条件に基づいて、入力パラメータＸおよびＺの生成を反復するか否かを判定する（Ｓ１０６）。反復すると判定された場合（Ｓ１０７のＹＥＳ）は、Ｓ１０１の処理に戻り、パラメータ生成部１１１は、再度、新たな入力パラメータＸおよびＺを生成する（Ｓ１０１）。このようにして、反復しないと判定されるまで、Ｓ１０１からＳ１０６の処理が繰り返されて、生成される入力パラメータＸおよびＺが適切な値に近づくことになる。反復しないと判定された場合（Ｓ１０７のＮＯ）は、判定部１１５が最適とされる入力パラメータＸおよびＺを決定して（Ｓ１０８）、フローが終了する。

【0074】

なお、本説明でのフローチャートは一例であり、処理が実行可能であればフローの順番を入れ替えてもよいし、各処理が並行に行われてもよい。例えば、判定部１１５の反復判定（Ｓ１０６）は、評価値算出（Ｓ１０４）の前に行うようにすることも考えられる。また、最適とされる入力パラメータＸおよびＺが決定しなくともよい場合は、Ｓ１０８の処理は省略され得る。このように、フローは適宜調整されてよい。

【0075】

以上のように、本実施形態によれば、一連処理に含まれる複数のサブ処理のパラメータの値を決定する場合に、短時間のサブ処理のパラメータの値の候補を、長時間のサブ処理のパラメータの値の候補よりも多くする。そして、１回の一連処理において短時間のサブ処理を複数回実行し、一連処理の実行回数を抑える。このようにすることにより、一連処理の実行回数を抑えても、最終的に決定されたパラメータの値の精度の低下を抑えることができる。

【0076】

なお、上記の実施形態の少なくとも一部は、プロセッサ、メモリなどを実装しているＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：集積回路）などの専用の電子回路（すなわちハードウェア）により実現されてもよい。また、上記の実施形態の少なくとも一部は、ソフトウェア（プログラム）を実行することにより、実現されてもよい。例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、コンピュータ装置に搭載されたＣＰＵなどのプロセッサにプログラムを実行させることにより、上記の実施形態の処理を実現することが可能である。

【0077】

例えば、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶された専用のソフトウェアをコンピュータが読み出すことにより、コンピュータを上記の実施形態の装置とすることができる。記憶媒体の種類は特に限定されるものではない。また、通信ネットワークを介してダウンロードされた専用のソフトウェアをコンピュータがインストールすることにより、コンピュータを上記の実施形態の装置とすることができる。こうして、ソフトウェアによる情報処理が、ハードウェア資源を用いて、具体的に実装される。

【0078】

図１３は、本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。パラメータ提供装置１１は、プロセッサ２１と、主記憶装置２２と、補助記憶装置２３と、ネットワークインタフェース２４と、デバイスインタフェース２５と、を備え、これらがバス２６を介して接続されたコンピュータ装置２として実現できる。記憶部１１４は、主記憶装置２２または補助記憶装置２３により実現可能であり、ソフトウェア実行検知部など記憶部１１４以外の構成要素は、プロセッサ２１により実現可能である。

【0079】

なお、図１３のコンピュータ装置２は、各構成要素を一つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図１３は、１台のコンピュータ装置２が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされて、当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行してもよい。

【0080】

プロセッサ２１は、コンピュータの制御装置および演算装置を含む電子回路である。プロセッサ２１は、コンピュータ装置２の内部構成の各装置などから入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各装置などに出力する。具体的には、プロセッサ２１は、コンピュータ装置２のＯＳ（オペレーティングシステム）や、アプリケーションなどを実行し、コンピュータ装置２を構成する各装置を制御する。プロセッサ２１は、上記の処理を行うことができれば特に限られるものではない。

【0081】

主記憶装置２２は、プロセッサ２１が実行する命令および各種データなどを記憶する記憶装置であり、主記憶装置２２に記憶された情報がプロセッサ２１により直接読み出される。補助記憶装置２３は、主記憶装置２２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、メモリでもストレージでもよい。また、メモリには、揮発性メモリと、不揮発性メモリがあるが、いずれでもよい。

【0082】

ネットワークインタフェース２４は、無線または有線により、通信ネットワーク３に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース２４は、既存の通信規格に適合したものを用いればよい。ネットワークインタフェース２４により、通信ネットワーク３を介して通信接続された外部装置４Ａと情報のやり取りが行われてもよい。

【0083】

デバイスインタフェース２５は、外部装置４Ｂと直接接続するＵＳＢなどのインタフェースである。外部装置４Ｂは、外部記憶媒体でもよいし、データベースなどのストレージ装置でもよい。

【0084】

外部装置４Ａおよび４Ｂは出力装置でもよい。出力装置は、例えば、画像を表示するための表示装置でもよいし、音声などを出力する装置などでもよい。例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、スピーカなどがあるが、これらに限られるものではない。

【0085】

なお、外部装置４Ａおよび４Ｂは入力装置でもよい。入力装置は、キーボード、マウス、タッチパネルなどのデバイスを備え、これらのデバイスにより入力された情報をコンピュータ装置２に与える。入力装置からの信号はプロセッサ２１に出力される。

【0086】

上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、移行を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0087】

１ 情報処理システム
１１ パラメータ提供装置（情報処理装置）
１１１ パラメータ生成部
１１２ 評価値算出部
１１３ 選出部
１１４ 記憶部
１１５ 判定部
１１６ 入出力部
１２Ａ 第１処理装置
１２Ｂ 第２処理装置
１３ 管理装置
２ コンピュータ装置
２１ プロセッサ
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ ネットワークインタフェース
２５ デバイスインタフェース
２６ バス
３ 通信ネットワーク
４Ａおよび４Ｂ 外部装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】