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公開番号2024171517
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-12
出願番号2023088567
出願日2023-05-30
発明の名称情報処理システム及び情報処理方法
出願人株式会社日立製作所
代理人青稜弁理士法人
主分類G06N 99/00 20190101AFI20241205BHJP(計算;計数)
要約【課題】計画を立案するための大規模な最適化問題を解く場合に、精度の良い解を短時間で得られる可能性を向上できる情報処理システム及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】情報処理システムは、計画を立案するための最適化問題である原問題に対する第1制約条件に含まれない、ハイパパラメータを含む第2制約条件を設定し、第2制約条件の下で原問題を簡易化した数理モデルの最適化を実行したときの評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する推定処理を行い、推定したハイパパラメータの値を用いて原問題の解を計算し、原問題の解を適用した計画案を出力する。
【選択図】図1A
特許請求の範囲【請求項１】
計画を立案するための最適化問題を処理する演算装置を含む計算機を含む情報処理システムであって、
前記演算装置は、
前記最適化問題である原問題に対する第１制約条件に含まれない、ハイパパラメータを含む第２制約条件を設定し、
前記第２制約条件の下で前記原問題を簡易化した数理モデルの最適化を実行したときの評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する推定処理を行い、推定した前記ハイパパラメータの値を用いて前記原問題の解を計算し、前記原問題の解を適用した計画案を出力する、
ように構成された、
情報処理システム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
制約条件と、当該制約条件を前記原問題及び前記数理モデルの最適化の何れかに適用するか否かを示す情報と、を含む制約管理情報が格納された記憶装置を備え、
前記演算装置は、
前記制約管理情報に基づいて、前記原問題に適用する前記第１制約条件の一部又は全部を設定し、前記数理モデルの最適化に適用する前記第２制約条件を設定する、
ように構成された、
情報処理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
制約条件と、当該制約条件を前記原問題及び前記数理モデルの最適化の何れかに適用するか否かを示すフラグ情報と、を含む制約管理情報が格納された記憶装置と、
前記演算装置に情報を入力可能な情報入力装置と、
を備え、
前記演算装置は、
前記情報入力装置によって入力されたフラグ情報を設定するための情報に基づいて、前記フラグ情報が前記制約条件を前記原問題及び前記数理モデルの最適化の何れかに適用するかを示すように設定し、
設定した前記フラグ情報に基づいて、前記原問題に適用する前記第１制約条件の一部又は全部を設定し、前記数理モデルに適用する前記第２制約条件を設定する、
ように構成された、
情報処理システム。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記演算装置は、
前記数理モデルは、バイナリ変数を用いて定式化した前記原問題のバイナリ変数を実数に変えることにより簡易化した数理モデルである、
情報処理システム。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記演算装置は、
前記推定処理を、前記ハイパパラメータの値と前記ハイパパラメータの値が設定された第２制約条件下で前記数理モデルの最適化を実行することにより計算される評価値との複数のデータセットを計算し、前記複数のデータセットに基づいて、前記評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定することにより、行う、
ように構成された、
情報処理システム。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
前記演算装置は、
機会学習及びカーブフィッティングの何れかを用いて、前記評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する、
ように構成された、
情報処理システム。
【請求項７】
請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
前記演算装置は、
ブラックボックス最適化を用いることで、前記評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する、
ように構成された、
情報処理システム。
【請求項８】
請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
前記演算装置は、ベイズ最適化によって、前記複数のデータセットを取得し、前記評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する、
ように構成された、
情報処理システム。
【請求項９】
請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
前記演算装置は、
前記複数のデータセットに基づいて、カーブフィッティングを行うことにより得た曲線に基づいて、前記評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する、
ように構成された、
情報処理システム。
【請求項１０】
計画を立案するための最適化問題を処理する演算装置を含む計算機を用いた情報処理方法であって、
前記演算装置によって、
前記最適化問題である原問題に対する第１制約条件に含まれない、ハイパパラメータを含む第２制約条件を設定し、
前記第２制約条件の下で前記原問題を簡易化した数理モデルの最適化を実行したときの評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する推定処理を行い、推定した前記ハイパパラメータの値を用いて前記原問題の解を計算し、前記原問題の解を適用した計画案を出力する、
情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
公共交通機関では、計画されたタイムテーブルを遂行するために、人員や機材などを運用するためのルートを事前に計画し、それに沿って運行している。計画立案作業は手動で行われていることが多いが、機械的な処理が可能になれば、脱属人的かつ客観的指標に基づいた計画立案を行うことができるため、自動化のニーズが高まっている。
【０００３】
実社会の大規模な最適化問題を高速で解くには、例えばイジングモデルなどの「相互作用モデル」で問題を記述し、ＣＭＯＳアニーリングのような「最適化問題専用計算技術」を用いて計算を実行する方法が考えられる。しかし、公共交通機関の最適化問題では膨大な規模の変数を扱うことになり、真の最適解を得るのは難しく、できる限り真の最適解に近づけるためにモデルの作り方や解き方をある程度工夫しなければならない。例えば、公共交通機関の業務遂行のための計画立案技術として、特許文献１の技術がある。
【０００４】
この特許文献１の技術は、ソフト制約条件の設定と優先度及び各制約条件の重みのチューニングを行うための情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２２－４５１７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の技術は、適用対象やパラメータチューニングに関して明示された制約間の重みのチューニングを行うことができる。しかし、与えられた制約条件間の重みのチューニングだけでは公共交通機関のような問題規模が膨らみやすい問題の精度を上げるには不十分であり、問題そのものの難易度を下げていくような施策が必要となる。
【０００７】
本発明は上記課題を解決するためになされた。即ち、本発明の目的の一つは、計画を立案するための大規模な最適化問題を解く場合に、精度の良い解を短時間で得られる可能性を向上できる情報処理システム及び情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の情報処理システムは、計画を立案するための最適化問題を処理する演算装置を含む計算機を含む情報処理システムであって、前記演算装置は、前記最適化問題である原問題に対する第１制約条件に含まれない、ハイパパラメータを含む第２制約条件を設定し、前記第２制約条件の下で前記原問題を簡易化した数理モデルの最適化を実行したときの評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する推定処理を行い、推定した前記ハイパパラメータの値を用いて前記原問題の解を計算し、前記原問題の解を適用した計画案を出力するように構成される。
【０００９】
本発明の情報処理方法は、計画を立案するための最適化問題を処理する演算装置を含む計算機を用いた情報処理方法であって、前記演算装置によって、前記最適化問題である原問題に対する第１制約条件に含まれない、ハイパパラメータを含む第２制約条件を設定し、前記第２制約条件の下で前記原問題を簡易化した数理モデルの最適化を実行したときの評価値をより良くするハイパパラメータの値を推定する推定処理を行い、推定した前記ハイパパラメータの値を用いて前記原問題の解を計算し、前記原問題の解を適用した計画案を出力する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、計画を立案するための大規模な最適化問題を解く場合に、精度の良い解を短時間で得られる可能性を向上できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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