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公開番号2024050317
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-10
出願番号2022157119
出願日2022-09-29
発明の名称フロー生成プログラム、フロー生成方法および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06N 3/126 20230101AFI20240403BHJP(計算;計数)
要約【課題】最適な処理フローを効率的に得る。
【解決手段】実施形態のフロー生成プログラムは、選択する処理と、特定する処理とをコンピュータに実行させる。選択する処理は、処理フロー生成の対象問題に対応するメタ情報に基づき、問題ごとに、当該問題に対応するメタ情報と処理フローとを記憶する記憶部を参照して対象問題に対応するメタ情報と所定の類似度を有するメタ情報の問題に対応する処理フローを選択する。特定する処理は、選択した処理フローを初期個体とする遺伝的プログラミングをもとに対象問題に対応する処理の木構造を特定する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
処理フロー生成の対象問題に対応するメタ情報に基づき、問題ごとに、当該問題に対応するメタ情報と処理フローとを記憶する記憶部を参照して前記対象問題に対応するメタ情報と所定の類似度を有するメタ情報の問題に対応する処理フローを選択し、
選択した前記処理フローを初期個体とする遺伝的プログラミングをもとに前記対象問題に対応する処理の木構造を特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするフロー生成プログラム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
任意に作成した問題に対応するメタ情報に基づいて当該問題に対応する処理フロー作成の有無を判定し、
作成有りと判定した場合、作成した前記問題に対応する処理フローを遺伝的プログラミングをもとに求め、
作成した前記問題に対応するメタ情報とともに、求めた前記処理フローを前記記憶部に蓄積する、
処理をさらに前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のフロー生成プログラム。
【請求項３】
前記特定する処理により得られた木構造の処理フローに対して前記対象問題に対応するメタ情報を付与して前記記憶部に格納する、
処理をさらに前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のフロー生成プログラム。
【請求項４】
前記処理フローを選択する処理に先立って、メタ情報の種類の選択を受け付け、前記記憶部に記憶された処理フローの中から前記選択されたメタ情報の種類と一致する処理フローを絞り込む、
処理をさらに前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のフロー生成プログラム。
【請求項５】
前記絞り込む処理は、前記記憶部に記憶された処理フローの中で前記選択されたメタ情報の種類と一致度が所定値以上の処理フローについて、前記選択されたメタ情報の種類に対して不足する種類のメタ情報を補った上で前記一致する処理フローとする、
ことを特徴とする請求項４に記載のフロー生成プログラム。
【請求項６】
処理フロー生成の対象問題に対応するメタ情報に基づき、問題ごとに、当該問題に対応するメタ情報と処理フローとを記憶する記憶部を参照して前記対象問題に対応するメタ情報と所定の類似度を有するメタ情報の問題に対応する処理フローを選択し、
選択した前記処理フローを初期個体とする遺伝的プログラミングをもとに前記対象問題に対応する処理の木構造を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするフロー生成方法。
【請求項７】
処理フロー生成の対象問題に対応するメタ情報に基づき、問題ごとに、当該問題に対応するメタ情報と処理フローとを記憶する記憶部を参照して前記対象問題に対応するメタ情報と所定の類似度を有するメタ情報の問題に対応する処理フローを選択し、
選択した前記処理フローを初期個体とする遺伝的プログラミングをもとに前記対象問題に対応する処理の木構造を特定する、
処理を実行する制御部を含むことを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、フロー生成プログラム、フロー生成方法および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
電子回路の設計、ロボットの制御プログラミングの作成等における最適な処理フローの決定は、データ生成、データ補正などの処理の順番、各処理における適切なモデルの選択、パラメータ設定等の処理手順の試行錯誤に時間を要するため、専門家でも困難な作業となる。
【０００３】
このような処理フロー決定に関する従来技術としては、生物の進化の原理（交叉、突然変異）を木構造組み合わせ最適化に応用した遺伝的プログラミング（ＧＰ：Genetic Programming）を用いて最適な処理手順を探索する手法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０００－１３２２０４号公報
特開２００３－１０９１７０号公報
特開平１１－８５７２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術では、最適な処理フローの探索効率が悪く、探索に時間を要するという問題がある。例えば、遺伝的プログラミング（ＧＰ）では、初期の組み合わせ候補が多いと、交叉、突然変異を繰り返して最適な処理手順を探索するのに多大な時間を要することとなる。
【０００６】
１つの側面では、最適な処理フローを効率的に得ることができるフロー生成プログラム、フロー生成方法および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの案では、フロー生成プログラムは、選択する処理と、特定する処理とをコンピュータに実行させる。選択する処理は、処理フロー生成の対象問題に対応するメタ情報に基づき、問題ごとに、当該問題に対応するメタ情報と処理フローとを記憶する記憶部を参照して対象問題に対応するメタ情報と所定の類似度を有するメタ情報の問題に対応する処理フローを選択する。特定する処理は、選択した処理フローを初期個体とする遺伝的プログラミングをもとに対象問題に対応する処理の木構造を特定する。
【発明の効果】
【０００８】
最適な処理フローを効率的に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図２は、実施形態にかかる情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
図３は、実施形態にかかる情報処理装置における学習フェーズの概要を説明する説明図である。
図４は、実施形態にかかる情報処理装置における運用フェーズの概要を説明する説明図である。
図５は、実施形態にかかる情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
図６Ａは、実施形態にかかる情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
図６Ｂは、実施形態にかかる情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
図７は、実施例１にかかる仮想データの一例を説明する説明図である。
図８Ａは、実施例１にかかるフローＤＢの一例を説明する説明図である。
図８Ｂは、実施例１にかかるフローＤＢの一例を説明する説明図である。
図９は、実施例１にかかる処理対象データの一例を説明する説明図である。
図１０は、実施例１にかかる出力結果の一例を説明する説明図である。
図１１は、実施例１と従来例との比較を説明する説明図である。
図１２は、実施例２にかかるフローＤＢの調整を説明する説明図である。
図１３は、実施例３にかかるモジュールの概要を説明する説明図である。
図１４は、ハイパーボリュームの概要を説明する説明図である。
図１５は、実施例３にかかるフローＤＢの一例を説明する説明図である。
図１６は、実施例３にかかる処理対象データの一例を説明する説明図である。
図１７は、実施例３にかかるモデル化の概要を説明する説明図である。
図１８は、実施例３にかかる出力結果の一例を説明する説明図である。
図１９は、実施例３と従来例との解の比較を説明する説明図である。
図２０は、実施例３と従来例との初期個体と解の比較を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、実施形態にかかるフロー生成プログラム、フロー生成方法および情報処理装置を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明するフロー生成プログラム、フロー生成方法および情報処理装置は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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