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公開番号2025090365
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-17
出願番号2023205562
出願日2023-12-05
発明の名称計画分析方法及び計画分析システム
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250610BHJP(計算;計数)
要約【課題】最適計画を分析する際の処理負荷を抑制する。
【解決手段】計画分析方法では、計画説明部3は、目的関数及び制約条件を含む最適化問題の最適化の結果である最適計画の説明を生成する際、第1の入力情報の摂動対象を複数の摂動パターンで摂動させた第2の入力情報を、目的関数及び制約条件に基づく所定関数へ入力して評価値を取得する。そして、この評価値が、最適化処理のスキップ条件に該当するか否かを判定する。スキップ条件に該当する場合に、最適化処理を実行する代わりに、スキップ条件に対応付けられた判定結果を取得する。そして、摂動パターン毎の判定結果から、注目状態に対するの貢献度を算出する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
複数のエンティティのそれぞれの特徴量を含む入力情報を目的関数及び制約条件を含む最適化問題へ入力して最適化処理を実行し、該エンティティが該エンティティの該特徴量に基づいて離散値でラベル付けされる複数の状態の中の何れの状態に分類されるかの状態判定結果を含む最適計画を分析する計画分析システムが実行する計画分析方法であって、
前記計画分析システムは、プロセッサと記憶部とを有し、
前記記憶部は、
注目対象の前記エンティティが該エンティティの前記特徴量に基づいて分類される前記状態である注目状態を示す注目状態情報と、前記目的関数及び前記制約条件に基づく評価関数へ該エンティティの該特徴量及び該注目状態に基づく摂動値を入力した場合の評価値が充足する条件と、該エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態と、の対応関係を含むスキップ条件を管理し、
前記プロセッサが、
前記注目状態情報と、前記複数のエンティティのそれぞれの前記特徴量を含む第１の入力情報と、該第１の入力情報において摂動する摂動対象を指定する摂動対象情報と、の入力を受付け、
前記第１の入力情報に含まれる前記特徴量に基づいて前記摂動値を算出し、
前記注目状態情報及び前記摂動対象情報に基づいて、前記第１の入力情報における該摂動対象情報が示す前記摂動対象を複数の摂動パターンで前記摂動値へ摂動させて第２の入力情報を生成し、
前記摂動パターン毎に、前記注目状態情報が示す前記注目状態において前記第２の入力情報に係る前記摂動値が前記スキップ条件における前記条件を充足するか否かを判定し、
前記摂動値が前記条件を充足する場合に、前記最適化処理をスキップして、前記スキップ条件に基づいて前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記摂動値が前記条件を充足しない場合に、該摂動値を入力として前記最適化処理を実行して、前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記複数の摂動パターンに係る前記状態判定結果を含む最適計画に基づいて、前記注目状態に対する前記摂動対象の貢献度を算出する
各処理を有することを特徴とする計画分析方法。
続きを表示（約 4,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の計画分析方法であって、
前記摂動対象は、前記注目状態情報が示す前記注目状態に該当する前記エンティティの前記特徴量であり、
前記プロセッサが、
前記注目状態情報及び前記摂動対象情報に基づいて、前記第１の入力情報における前記エンティティの前記特徴量を複数の摂動パターンで前記摂動値へ摂動させて前記第２の入力情報を生成する
ことを特徴とする計画分析方法。
【請求項３】
請求項２に記載の計画分析方法であって、
前記スキップ条件は、前記条件に前記評価値の閾値を含み、
前記プロセッサが、
前記閾値を、前記第２の入力情報に係る前記エンティティが前記摂動値に基づいて分類される前記状態に基づいて更新する
ことを特徴とする計画分析方法。
【請求項４】
請求項１に記載の計画分析方法であって、
前記摂動対象は、前記第１の入力情報において前記注目状態情報が示す前記注目状態に該当する前記エンティティと該エンティティ以外の他のエンティティであり、
前記プロセッサが、
前記注目状態情報及び前記摂動対象情報に基づいて、前記第１の入力情報における対象の前記エンティティと前記他のエンティティの複数の組合せを前記複数の摂動パターンとして、エンティティ単位で前記特徴量を前記摂動値へ摂動させて前記第２の入力情報を生成する
ことを特徴とする計画分析方法。
【請求項５】
複数のエンティティのそれぞれの特徴量を含む入力情報を目的関数及び制約条件を含む最適化問題へ入力して最適化処理を実行し、該エンティティが該エンティティの該特徴量に基づいて離散値でラベル付けされる複数の状態の中の何れの状態に分類されるかの状態判定結果を含む最適計画を分析する計画分析システムが実行する計画分析方法であって、
前記計画分析システムは、プロセッサと記憶部とを有し、
前記プロセッサが、
注目対象の前記エンティティが該エンティティの前記特徴量に基づいて分類される前記状態である注目状態を示す注目状態情報と、前記複数のエンティティのそれぞれの前記特徴量を含む第１の入力情報と、該第１の入力情報において摂動する摂動対象を指定する摂動対象情報と、の入力を受付け、
前記第１の入力情報に含まれる前記特徴量に基づいて摂動値を算出し、
前記注目状態情報及び前記摂動対象情報に基づいて、前記第１の入力情報における該摂動対象情報が示す前記摂動対象を複数の摂動パターンで前記摂動値へ摂動させて第２の入力情報を生成し、
前記摂動パターン毎に、前記摂動値を入力として前記最適化処理を実行して、前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記摂動値及び前記状態判定結果のデータを蓄積し、
蓄積された前記摂動値及び前記状態判定結果を学習して該摂動値を入力として該状態判定結果を予測して出力する予測モデルを生成する
各処理を有することを特徴とする計画分析方法。
【請求項６】
請求項５に記載の計画分析方法であって、
前記プロセッサが、
蓄積された前記摂動値及び前記状態判定結果のデータ量を判定し、
前記データ量が閾値以上である場合に、蓄積された前記摂動値及び前記状態判定結果を学習して前記予測モデルを生成する
ことを特徴とする計画分析方法。
【請求項７】
請求項６に記載の計画分析方法であって、
前記プロセッサが、
前記予測モデルの予測精度を評価し、
前記予測精度が閾値以上である場合に、前記摂動パターン毎に、前記摂動値を前記予測モデルへの入力として前記状態判定結果を出力として取得し、
前記複数の摂動パターンに係る前記状態判定結果を含む最適計画に基づいて、前記注目状態に対する前記摂動対象の貢献度を算出する
各処理を有することを特徴とする計画分析方法。
【請求項８】
請求項７に記載の計画分析方法であって、
前記記憶部は、
注目対象の前記エンティティが該エンティティの前記特徴量に基づいて分類される前記状態である前記注目状態を示す注目状態情報と、前記目的関数及び前記制約条件に基づく評価関数へ該エンティティの該特徴量及び該注目状態に基づく前記摂動値を入力した場合の評価値が充足する条件と、該エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態と、の対応関係を含むスキップ条件を管理し、
前記プロセッサが、
前記注目状態情報と、前記第１の入力情報と、前記摂動対象情報と、の入力を受付け、
前記第１の入力情報に含まれる前記特徴量に基づいて前記摂動値を算出し、
前記注目状態情報、前記摂動対象情報、及び前記摂動値に基づいて、前記第１の入力情報から前記第２の入力情報を生成し、
前記摂動値及び前記状態判定結果の蓄積されたデータ量が閾値未満である、又は、前記予測精度が閾値未満である場合に、
前記摂動パターン毎に、前記注目状態において前記第２の入力情報に係る前記摂動値が前記スキップ条件における前記条件を充足するか否かを判定し、
前記摂動値が前記条件を充足する場合に、前記最適化処理をスキップして、前記スキップ条件に基づいて前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記摂動値が前記条件を充足しない場合に、該摂動値を入力として前記最適化処理を実行して、前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記複数の摂動パターンに係る前記状態判定結果を含む最適計画に基づいて、前記注目状態に対する前記摂動対象の貢献度を算出する
各処理を有することを特徴とする計画分析方法。
【請求項９】
複数のエンティティのそれぞれの特徴量を含む入力情報を目的関数及び制約条件を含む最適化問題へ入力して最適化処理を実行し、該エンティティが該エンティティの該特徴量に基づいて離散値でラベル付けされる複数の状態の中の何れの状態に分類されるかの状態判定結果を含む最適計画を分析する計画分析システムであって、
前記計画分析システムは、プロセッサと記憶部とを有し、
前記記憶部は、
注目対象の前記エンティティが該エンティティの前記特徴量に基づいて分類される前記状態である注目状態を示す注目状態情報と、前記目的関数及び前記制約条件に基づく評価関数へ該エンティティの該特徴量及び該注目状態に基づく摂動値を入力した場合の評価値が充足する条件と、該エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態と、の対応関係を含むスキップ条件を管理し、
前記プロセッサは、
前記注目状態情報と、前記複数のエンティティのそれぞれの前記特徴量を含む第１の入力情報と、該第１の入力情報において摂動する摂動対象を指定する摂動対象情報と、の入力を受付け、
前記第１の入力情報に含まれる前記特徴量に基づいて前記摂動値を算出し、
前記注目状態情報及び前記摂動対象情報に基づいて、前記第１の入力情報における該摂動対象情報が示す前記摂動対象を複数の摂動パターンで前記摂動値へ摂動させて第２の入力情報を生成し、
前記摂動パターン毎に、前記注目状態情報が示す前記注目状態において前記第２の入力情報に係る前記摂動値が前記スキップ条件における前記条件を充足するか否かを判定し、
前記摂動値が前記条件を充足する場合に、前記最適化処理をスキップして、前記スキップ条件に基づいて前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記摂動値が前記条件を充足しない場合に、該摂動値を入力として前記最適化処理を実行して、前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記複数の摂動パターンに係る前記状態判定結果を含む最適計画に基づいて、前記注目状態に対する前記摂動対象の貢献度を算出する
ことを特徴とする計画分析システム。
【請求項１０】
複数のエンティティのそれぞれの特徴量を含む入力情報を目的関数及び制約条件を含む最適化問題へ入力して最適化処理を実行し、該エンティティが該エンティティの該特徴量に基づいて離散値でラベル付けされる複数の状態の中の何れの状態に分類されるかの状態判定結果を含む最適計画を分析する計画分析システムであって、
前記計画分析システムは、プロセッサと記憶部とを有し、
前記プロセッサは、
注目対象の前記エンティティが該エンティティの前記特徴量に基づいて分類される前記状態である注目状態を示す注目状態情報と、前記複数のエンティティのそれぞれの前記特徴量を含む第１の入力情報と、該第１の入力情報において摂動する摂動対象を指定する摂動対象情報と、の入力を受付け、
前記第１の入力情報に含まれる前記特徴量に基づいて摂動値を算出し、
前記注目状態情報及び前記摂動対象情報に基づいて、前記第１の入力情報における該摂動対象情報が示す前記摂動対象を複数の摂動パターンで前記摂動値へ摂動させて第２の入力情報を生成し、
前記摂動パターン毎に、前記摂動値を入力として前記最適化処理を実行して、前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、
前記摂動値及び前記状態判定結果のデータを蓄積し、
蓄積された前記摂動値及び前記状態判定結果を学習して該摂動値を入力として該状態判定結果を予測して出力する予測モデルを生成する
ことを特徴とする計画分析システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、計画分析方法及び計画分析システムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
数理最適化によって得られた計画の根拠を提示することは、計画に対する合意形成を促進するための有効な手段となり得る。
【０００３】
そのため例えば非特許文献１には、計画の変数となる入力因子に摂動を与えて最適化計算を複数回実行する感度解析の結果に基づいて計画の根拠を計算し提示する手法が開示されている。しかし最適化計算は、計算量が多く、処理負荷が大きい。
【０００４】
そこで例えば特許文献１には、最適化計算の計算量を削減するため、制約条件について緩和問題を定義し、緩和問題の評価値が過去に得られた実行可能解よりも劣るときに、該当する制約条件の枝をカットして計算をキャンセルする分枝限定法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２００８－１９９８２５号公報
【非特許文献】
【０００６】
Yuta Tsuchiya，Masaki Hamamoto，“Explanation Framework for Optimization-Based Scheduling：Evaluating Contributions of Constraints and Parameters by Shapley Value，” ICAPS’23 Workshop，2023.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし上述の非特許文献１に開示の従来技術では、入力因子に摂動を与える感度解析では緩和問題を定義できないため、特許文献１に開示の従来技術を適用して計算量を削減することはできない。このため非特許文献１に開示の従来技術は、計画の根拠の計算の際に依然として計算量が多く、処理負荷が大きいという問題があった。
【０００８】
本発明は、上述の事情を考慮してなされたものであり、最適計画の説明を分析する際の処理負荷を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様では、複数のエンティティのそれぞれの特徴量を含む入力情報を目的関数及び制約条件を含む最適化問題へ入力して最適化処理を実行し、該エンティティが該エンティティの該特徴量に基づいて離散値でラベル付けされる複数の状態の中の何れの状態に分類されるかの状態判定結果を含む最適計画を分析する計画分析システムが実行する計画分析方法であって、前記計画分析システムは、プロセッサと記憶部とを有し、前記記憶部は、注目対象の前記エンティティが該エンティティの前記特徴量に基づいて分類される前記状態である注目状態を示す注目状態情報と、前記目的関数及び前記制約条件に基づく評価関数へ該エンティティの該特徴量及び該注目状態に基づく摂動値を入力した場合の評価値が充足する条件と、該エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態と、の対応関係を含むスキップ条件を管理し、前記プロセッサが、前記注目状態情報と、前記複数のエンティティのそれぞれの前記特徴量を含む第１の入力情報と、該第１の入力情報において摂動する摂動対象を指定する摂動対象情報と、の入力を受付け、前記第１の入力情報に含まれる前記特徴量に基づいて前記摂動値を算出し、前記注目状態情報及び前記摂動対象情報に基づいて、前記第１の入力情報における該摂動対象情報が示す前記摂動対象を複数の摂動パターンで前記摂動値へ摂動させて第２の入力情報を生成し、前記摂動パターン毎に、前記注目状態情報が示す前記注目状態において前記第２の入力情報に係る前記摂動値が前記スキップ条件における前記条件を充足するか否かを判定し、前記摂動値が前記条件を充足する場合に、前記最適化処理をスキップして、前記スキップ条件に基づいて前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、前記摂動値が前記条件を充足しない場合に、該摂動値を入力として前記最適化処理を実行して、前記エンティティが該摂動値に基づいて分類される前記状態を前記状態判定結果として判定し、前記複数の摂動パターンに係る前記状態判定結果を含む最適計画に基づいて、前記注目状態に対する前記摂動対象の貢献度を算出する各処理を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、最適計画の説明を分析する際の処理負荷を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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