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公開番号2025072794
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-12
出願番号2023183130
出願日2023-10-25
発明の名称最適化装置、最適化方法およびプログラム
出願人三菱重工業株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20250501BHJP(計算;計数)
要約【課題】計算時間を小さくする。
【解決手段】最適化装置は、選択対象とする複数種類の機器のなかから選択した複数の機器の組み合わせを表す変数を第1決定変数とし、選択した組み合わせの導入コストと運用コストとの合計値を算出する関数を第1目的関数とし、所定の第1制約条件を満たし、かつ、第1目的関数の値を最小化する第1決定変数の値を算出する第1算出部と、第1決定変数が表す組み合わせに含まれる各機器の動作状態を表す変数を第2決定変数とし、各機器の運用に関する制約条件である第2制約条件を定式化し、運用コストを算出する関数を第2目的関数とし、数理最適化問題として第2目的関数を最小化する第2決定変数の値を算出する第2算出部と、を備え、第1算出部は、第2算出部が第2決定変数の最適解を算出したときの第2目的関数の値を運用コストとして、第1目的関数の値を算出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
選択対象とする複数種類の機器のなかから選択した複数の前記機器の組み合わせを表す変数を第１決定変数とし、前記選択した組み合わせの導入コストと運用コストとの合計値を算出する関数を第１目的関数とし、所定の第１制約条件を満たし、かつ、前記第１目的関数の値を最小化する前記第１決定変数の値を算出する第１算出部と、
前記第１決定変数が表す前記組み合わせに含まれる各前記機器の動作状態を表す変数を第２決定変数とし、前記各機器の運用に関する制約条件である第２制約条件を定式化し、前記運用コストを算出する関数を第２目的関数とし、数理最適化問題として前記第２目的関数を最小化する前記第２決定変数の値を算出する第２算出部と、
を備え、
前記第１算出部は、前記第２算出部が前記第２決定変数の最適解を算出したときの前記第２目的関数の値を前記運用コストとして、前記第１目的関数の値を算出する
最適化装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記第１制約条件は、前記選択した組み合わせに含まれる少なくとも１台の前記機器が故障した場合でも前記運用を継続することができるという制約条件を含む
請求項１に記載の最適化装置。
【請求項３】
前記第２決定変数は、前記機器の起動または停止を表す変数と、前記機器の出力を表す変数とを含み、
前記複数種類の機器は、主機と前記主機と連動させて使用される補機とを含み、
前記第２制約条件は、前記主機が起動している場合にのみ当該主機に連動させて使用される前記補機を起動するという制約条件、および／または、前記主機の出力の変化に応じて当該主機に連動させて使用される前記補機の出力を変化させるという制約条件を含む
請求項２に記載の最適化装置。
【請求項４】
前記第１算出部が、前記機器の組み合わせに対する所定の要求条件が所定の範囲内で一致する場合の過去の前記第１決定変数の最適解に基づいて初期解を設定し、
および／または、
前記第２算出部が、前記機器の組み合わせが所定の範囲内で一致するとともに、当該組み合わせに対する所定の要求条件が所定の範囲内で一致する場合の過去の前記第２決定変数の最適解に基づいて初期解を設定する
請求項３に記載の最適化装置。
【請求項５】
前記第１算出部は、ブラックボックス最適化アルゴリズムを用いて前記第１決定変数の値を複数、並列的に算出し、
前記第２算出部は、並列的に算出された複数の前記第１決定変数に対応させて、前記第２決定変数の値を複数、並列的に算出する
請求項４に記載の最適化装置。
【請求項６】
選択対象とする複数種類の機器のなかから選択した複数の前記機器の組み合わせを表す変数を第１決定変数とし、前記選択した組み合わせの導入コストと運用コストとの合計値を算出する関数を第１目的関数とし、所定の第１制約条件を満たし、かつ、前記第１目的関数の値を最小化する前記第１決定変数の値を算出する第１ステップと、
前記第１決定変数が表す前記組み合わせに含まれる各前記機器の動作状態を表す変数を第２決定変数とし、前記各機器の運用に関する制約条件である第２制約条件を定式化し、前記運用コストを算出する関数を第２目的関数とし、数理最適化問題として前記第２目的関数を最小化する前記第２決定変数の値を算出する第２ステップと、
を含み、
前記第１ステップでは、前記第２ステップで前記第２決定変数の最適解を算出したときの前記第２目的関数の値を前記運用コストとして、前記第１目的関数の値を算出する
最適化方法。
【請求項７】
選択対象とする複数種類の機器のなかから選択した複数の前記機器の組み合わせを表す変数を第１決定変数とし、前記選択した組み合わせの導入コストと運用コストとの合計値を算出する関数を第１目的関数とし、所定の第１制約条件を満たし、かつ、前記第１目的関数の値を最小化する前記第１決定変数の値を算出する第１ステップと、
前記第１決定変数が表す前記組み合わせに含まれる各前記機器の動作状態を表す変数を第２決定変数とし、前記各機器の運用に関する制約条件である第２制約条件を定式化し、前記運用コストを算出する関数を第２目的関数とし、数理最適化問題として前記第２目的関数を最小化する前記第２決定変数の値を算出する第２ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記第１ステップでは、前記第２ステップで前記第２決定変数の最適解を算出したときの前記第２目的関数の値を前記運用コストとして、前記第１目的関数の値を算出する、
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、最適化装置、最適化方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には次のような組み合わせ解決定システムが記載されている。すなわち、特許文献１に記載されている組み合わせ解決定システムは、まず解候補生成部が機器組み合わせと、時系列データを生成する。時系列データは対象の時刻（２４時間／日×３６５日分）のようなデータである。必須系列データ抽出部は、時系列データの中からシミュレーション計算に必要なデータを抽出する機能と、時系列データが制約条件の適否を検証するために必要なデータ（必須系列データ）を抽出する。この必須系列データと機器組み合わせとを用いて、シミュレーション部において、時系列データよりも少ない必須系列データに基づいて、各時刻におけるシミュレーション結果（消費電力値）を計算する。評価指標算出部は、シミュレーション部が算出したシミュレーション結果（消費電力）に基づいて評価値を計算する。解決定部は、得られた複数の機器組み合わせから、評価指標が最良のものを解として決定する。特許文献１に記載されている組み合わせ解決定システムによれば、シミュレーションに必要な計算コストを削減することで、計算時間を削減して、ブラックボックス最適化問題の解を効率的に導出することができるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１２４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の組み合わせ解決定システムでは、計算量は削減されているものの、依然としてシミュレーションによってシミュレーション結果（消費電力値）が計算されているため、計算時間が大きくなりやすいという課題があった。
【０００５】
本開示は、上記課題を解決するためになされたものであって、計算時間を小さくすることができる最適化装置、最適化方法およびプログラム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】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示に係る最適化装置は、選択対象とする複数種類の機器のなかから選択した複数の前記機器の組み合わせを表す変数を第１決定変数とし、前記選択した組み合わせの導入コストと運用コストとの合計値を算出する関数を第１目的関数とし、所定の第１制約条件を満たし、かつ、前記第１目的関数の値を最小化する前記第１決定変数の値を算出する第１算出部と、前記第１決定変数が表す前記組み合わせに含まれる各前記機器の動作状態を表す変数を第２決定変数とし、前記各機器の運用に関する制約条件である第２制約条件を定式化し、前記運用コストを算出する関数を第２目的関数とし、数理最適化問題として前記第２目的関数を最小化する前記第２決定変数の値を算出する第２算出部と、を備え、前記第１算出部は、前記第２算出部が前記第２決定変数の最適解を算出したときの前記第２目的関数の値を前記運用コストとして、前記第１目的関数の値を算出する。
【０００７】
本開示に係る最適化方法は、選択対象とする複数種類の機器のなかから選択した複数の前記機器の組み合わせを表す変数を第１決定変数とし、前記選択した組み合わせの導入コストと運用コストとの合計値を算出する関数を第１目的関数とし、所定の第１制約条件を満たし、かつ、前記第１目的関数の値を最小化する前記第１決定変数の値を算出する第１ステップと、前記第１決定変数が表す前記組み合わせに含まれる各前記機器の動作状態を表す変数を第２決定変数とし、前記各機器の運用に関する制約条件である第２制約条件を定式化し、前記運用コストを算出する関数を第２目的関数とし、数理最適化問題として前記第２目的関数を最小化する前記第２決定変数の値を算出する第２ステップと、を含み、前記第１ステップでは、前記第２ステップで前記第２決定変数の最適解を算出したときの前記第２目的関数の値を前記運用コストとして、前記第１目的関数の値を算出する。
【０００８】
本開示に係るプログラムは、選択対象とする複数種類の機器のなかから選択した複数の前記機器の組み合わせを表す変数を第１決定変数とし、前記選択した組み合わせの導入コストと運用コストとの合計値を算出する関数を第１目的関数とし、所定の第１制約条件を満たし、かつ、前記第１目的関数の値を最小化する前記第１決定変数の値を算出する第１ステップと、前記第１決定変数が表す前記組み合わせに含まれる各前記機器の動作状態を表す変数を第２決定変数とし、前記各機器の運用に関する制約条件である第２制約条件を定式化し、前記運用コストを算出する関数を第２目的関数とし、数理最適化問題として前記第２目的関数を最小化する前記第２決定変数の値を算出する第２ステップと、をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記第１ステップでは、前記第２ステップで前記第２決定変数の最適解を算出したときの前記第２目的関数の値を前記運用コストとして、前記第１目的関数の値を算出する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の最適化装置、最適化方法およびプログラムによれば、計算時間を小さくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示の実施形態に係る最適化装置の構成例を示すブロック図である。
本開示の実施形態に係る入力データの例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る入力データの例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る入力データの例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る入力データの例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る第１算出部を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係るバックアップ機制約を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係るバックアップ機制約を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係るバックアップ機制約を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る第２算出部を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る消費電力の計算例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る消費電力の計算例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る最適化装置の動作例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る最適化装置の動作例を示すフローチャートである。
本開示の実施形態に係る最適化装置の変形例を説明するための模式図である。
本開示の実施形態に係る最適化装置の変形例を説明するための模式図である。
少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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