特許ウォッチ

公開番号2025153177
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-10
出願番号2024055513
出願日2024-03-29
発明の名称情報処理装置、推論モデルの生成方法、推論方法、及び推論プログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06N 99/00 20190101AFI20251002BHJP(計算;計数)
要約【課題】組組み合わせ最適化問題の解の推論について改善をもたらすことを可能にする。
【解決手段】情報処理装置は、解を求める対象となる組み合わせ最適化問題に関する入力データを取得するデータ取得部と、強化学習により生成された、前記最適化問題の解を推論するための推論モデルであって、前記入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を用いて前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
解を求める対象となる組み合わせ最適化問題に関する入力データを取得するデータ取得手段と、
強化学習により生成された、前記最適化問題の解を推論するための推論モデルであって、前記入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を用いて前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論手段と、を備える情報処理装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記データ取得手段は、前記最適化問題について自然言語で記述したテキストデータ、および、前記最適化問題に関する画像データの少なくとも何れかを含む前記入力データを取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記デコーダは、前記最適化問題の解を示す画像データおよび前記最適化問題の解を示すテキストデータの少なくとも何れかを生成するように学習されている、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推論モデルは、対象となる複数の地点と当該地点間の各ルートについて学習することにより生成された、所定の条件を満たしつつ前記地点のそれぞれを通る最適なルートを推論するモデルである、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推論モデルは、トランスフォーマーモデルであり、
前記トランスフォーマーモデルは、前記複数の地点のそれぞれを示すデータを埋め込みベクトルとしてアテンション層に入力し、前記複数の地点を結ぶ各ルートを通るためのコストを示すデータを前記アテンション層に入力して学習されたモデルである、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推論モデルは、前記各ルートについて、当該ルートを第１の方向に進むときのコストと、第１の方向とは逆向きの第２の方向に進むときのコストのそれぞれについて学習したモデルである、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
少なくとも１つのプロセッサが、
組み合わせ最適化問題の解を推論する推論モデルであって、当該推論モデルに入力される入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論処理と、
前記推論処理で得られた解の評価結果に基づく強化学習により前記推論モデルを更新する更新処理と、を含む推論モデルの生成方法。
【請求項８】
前記エンコーダに抽出させる特徴量の一部を変更するか、または前記エンコーダに抽出させる特徴量を追加する調整処理と、
前記調整処理後の前記推論モデルを追加学習する追加学習処理と、を含む請求項７に記載の推論モデルの生成方法。
【請求項９】
少なくとも１つのプロセッサが、
解を求める対象となる組み合わせ最適化問題に関する入力データを取得するデータ取得処理と、
強化学習により生成された、前記最適化問題の解を推論するための推論モデルであって、前記入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を用いて前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論処理と、を含む推論方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
解を求める対象となる組み合わせ最適化問題に関する入力データを取得するデータ取得手段、および
強化学習により生成された、前記最適化問題の解を推論するための推論モデルであって、前記入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を用いて前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論手段、として機能させる推論プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、推論モデルの生成方法、推論方法、及び推論プログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
配送計画問題等の各種の組み合わせ最適化問題をビジネス等に応用し、ビジネス上の課題を解決する技術が知られている。例えば、下記の特許文献１には、複数の配送車両がそれらの配送業務を種々の制約条件を満たしつつ行う輸送計画において、最適な輸送計画の作成を支援する輸送計画作成支援方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２４－１７９５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の輸送計画作成支援方法は、最適な輸送計画を作成するために入力する必要のある入力データと、最適化計算により出力される出力データが何れも固定的であるという点で改善の余地がある。これは、輸送計画に限られず、任意の組み合わせ最適化問題を扱う場合に共通していえることである。
【０００５】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、組み合わせ最適化問題の解の推論について改善をもたらすことを可能にする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、解を求める対象となる組み合わせ最適化問題に関する入力データを取得するデータ取得手段と、強化学習により生成された、前記最適化問題の解を推論するための推論モデルであって、前記入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を用いて前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論手段と、を備える。
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る推論モデルの生成方法は、少なくとも１つのプロセッサが、組み合わせ最適化問題の解を推論する推論モデルであって、当該推論モデルに入力される入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論処理と、前記推論処理で得られた解の評価結果に基づく強化学習により前記推論モデルを更新する更新処理と、を含む。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る推論方法は、少なくとも１つのプロセッサが、解を求める対象となる組み合わせ最適化問題に関する入力データを取得するデータ取得処理と、強化学習により生成された、前記最適化問題の解を推論するための推論モデルであって、前記入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を用いて前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論処理と、を含む。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係る推論プログラムは、コンピュータを、解を求める対象となる組み合わせ最適化問題に関する入力データを取得するデータ取得手段、および強化学習により生成された、前記最適化問題の解を推論するための推論モデルであって、前記入力データの特徴量を抽出するエンコーダと、該エンコーダが抽出した特徴量を用いて前記最適化問題の解を示す情報を生成するデコーダとを含む推論モデルを用いて、前記入力データに応じた解を推論する推論手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の一例示的側面によれば、組み合わせ最適化問題の解の推論について改善をもたらすことを可能にする技術を提供することができるという一例示的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許