(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセス制御の設定値の最適点が負荷変化，外乱，プラントや燃料特性の変化等の要因によって移動したり、極値が複数ある系に対して、最適点を探索すると共に常に設定値を最適点近傍に維持する目的を持つ最適化探索部を有する最適化制御装置において、
親株の廻りに複数の配偶株を配置するかもしくはそれらに加えて配偶株群の内部に複数の混合遺伝子株群を配置するかもしくはそれらに加えて配偶株群の外部に複数の優性遺伝子株群を配置する植物配置モデルに基づいて、配偶株選定オペレータ，混合遺伝オペレータ，優性遺伝オペレータ，評価オペレータ，親株選定オペレータ等の演算要素を組み合わせ利用することによって、探索評価のための適合度に応じて親株を配偶株もしくは子株に変更する世代交番を繰り返し、探索空間内を植物集団が移動して、前記目的を達成させるための最適設定値を探索もしくは維持する手段を前記最適化探索部に持たせたことを特徴とする最適化制御装置。
【請求項２】
前記配偶株選定オペレータによって親株を中心とした複数個の所定の位置に配偶株を配置し、前記混合遺伝オペレータによって配偶株達の内側に親株を中心として固定距離か地形もしくは探索状況に応じて変わりうる距離の位置に複数個の混合遺伝子株を配置し、前記優性遺伝オペレータによって配偶株達の外側に親株を中心として固定距離か地形もしくは探索状況に応じて変わりうる距離の位置に複数個の優性遺伝子株を配置し、前記評価オペレータによって当該株出現時にプラントもしくはプラントモデルにその位置を出力し、プラントの特性によって定まる一定時間後に損失もしくは効率評価を計算し、前記親株選択オペレータによって所定の植物集団の中でその適合度を最も良くする株を次の親株として選び出す機能を持ち、さらに世代交番停止スイッチがオンである適合度の改善が小さい場合には世代交番を停止する機能を持つことを特徴とする請求項１記載の最適化制御装置。
【請求項３】
２〜３の植物集団グループ毎に纏って、制約内もしくは制約上のいくつかの初期着床点から同時もしくは順次に並列探索を行って、複数もしくはあるグループが到達もしくは通過した複数極値の中から最も適合度の良い点を最適極値として選び出す機能を持つことを特徴とする請求項１もしくは請求項２いずれか記載の最適化制御装置。
【請求項４】
親株と配偶株達のみの一重配置の場合にはそれらの間の距離を、子株達を含む二重もしくは三重配置の場合には親株からの混合遺伝子株群もしくは優性遺伝子株群までの距離を探索空間の地形に応じてもしくは収束状況に応じて自動的に変更または補正したり、極値近傍での内側の混合遺伝子株群の閉塞動作によって探索の精度と安定性を向上させるかもしくはより良い極値を求める優性遺伝子株群の開放動作によって探索の信頼性を向上させうる機能を持つことを特徴とする請求項１もしくは請求項２に記載の最適化制御装置。
【請求項５】
ある不等式条件によって作意的に生成される適合度関数における特殊地形の外側にあるために探索領域内では最適設定値がその特殊地形に生じるか、もしくは探索途中でそれらにぶつかったために、通常の探索ルールかもしくはある特定の方向にスライドするルールに従って、その特殊地形における適合度を評価していく植物集団の親株の世代交番系譜の記憶と、制約領域内での並列探索を行った植物集団が発見した極値とを合わせて最適点を判断する機能を持つことを特徴とする請求項１もしくは請求項２もしくは請求項３いずれか記載の最適化制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は最適化制御装置に関し、主として多炭種石炭燃焼ボイラ，流動床燃焼ボイラ，ガス混焼ボイラ，ソーダ回収ボイラ等、燃料組成の変化もしくは負荷の変化によって最適空気化の設定値が移動することのある系の最適化制御装置に関する。また、本発明は、その他にもある種のプロセス制御において操作可能な設定値の最適点が何らかの要因によって時々移動し、かつ最適点の探索の精度をそれ程必要としないプロセス量の設定値最適化制御装置への応用が可能である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ボイラの燃焼空気比は固定値設定であった。この種の空気比を最適化する最適燃焼制御としては、石炭燃焼ボイラにおける“Ａn Ｅxample of Ｅxpert Ｓystems for  Ｃoal-fired Ｐower  Ｐlant”，ＥＰＲＩ  Ｄecision ＳupportＭethods for the  Ｅlectric Ｐower  Ｉndustry ，Ｃambridge，Ｍay，1990に示すような発見的探索法がある。最近、微生物の世代交番を模倣したＧＡ（Ｇenetics Ａlgorithm：遺伝的アルゴリズム）法が大域的探索手法として注目されている。
【０００３】
しかしながら、一般的なＧＡ法は探索点がランダムに配置されるため、全体の状況をつかむには適しているが、一端到達した最適化が移動する系に対する適応探索問題に適用するには探索点が多くなりすぎて効率が悪い。
【０００４】
このような適応探索問題の場合には微生物のようにランダムに交差するＧＡ法のみを用いるよりも、生育場所を移動しながら世代交番することによって極致探索する機能をもった生物集団モデルをいくつか用意した並列探索法を用いて探索を行い、最適化到達後は代表集団が移動する最適点をフォローする方式が効率がよいと考えられる。そのためには従来のＧＡ法を次のように改良すべきである。
【０００５】
(1) 配偶株の選定はランダムではなく、ある程度の固定的な距離内で見つけること。しかも、その数は適合度の形状に応じてできるだけ削減すること。
(2) 一点交叉のように親子の関係が親の組み合わせによって大きく変わるのではなく、かなり厳格なルールを導入すること。
【０００６】
(3) 突然変異はまず起こらないと仮定すること。起こったとしてもわずかな変化にとどめること。
従来の燃焼制御は、図２に示すようになっている。即ち、運転員が日報等の出力による性能データやＮＯx やＳＯx 等の発生状況を見ながら手動でＯ2 設定器を操作してＯ2 設定値１を変更するか燃焼量指令２の関数として定まるＯ2 設定値３とＥＣＯ出口Ｏ2 濃度４との差信号５をＰＩフィードバックした信号６に燃焼量指令の関数として定まるフィードフォワード信号７を加算した信号８にさらにボイラ入力９を加算して空燃比設定信号10を構成し、燃料流量11を掛けて、空気流量設定信号12を作成する。
【０００７】
更に、最低空気流量設定以上の設定となるように補正した空気流量設定信号13の関数として構成したＦＤＦ動翼コントロールドライブ開度のフィードバック信号14に、実空気流量信号15との差信号16のフィードバック信号17との加算とした構成したＦＤＦ動翼コントロールドライブ開度指令18を、Ａ／Ｍステーションに発信する。
【０００８】
Ａ／Ｍステーションでは自動モードのときにはＦＤＦ動翼コントロールドライブ開度指令信号18を用い、手動モードのときには手動設定値を用いてＦＤＦ動翼コントロールドライブに開度バイアス指令信号20を発信することによって、カスケード制御を行なっている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
多炭種燃料ボイラ等の燃料混焼ボイラにおいては、燃料の組成が変化して発熱量が変化すると炉内温度が変化し、燃焼特性が変動し、損失の最小化や効率の最大化という意味での最適な燃焼を行うための空気比の最適設定値が移動することが多い。
【００１０】
このようにボイラプラントでは安定燃焼を確保し、環境規制値を遵守し、設備の保全を図るという制限を満たす範囲において、負荷や状況の変化に応じて空気比設定をわずかずつ変化させることによって移動した最適点に追従させた方が所定の適合度がよくなることが多い。
【００１１】
しかしながら、ボイラプラントのように燃焼状況が常に変動するプラントにおける最適化制御に、従来の非線形探索法を用いると、細かなローカルミニマムトラップ（小さな波）につかまって、大きな極値（大きな波）に到達できないという不適合が発生することがあった。また、このような問題が発生した場合にアルゴリズムが難解で保守が難しいという問題もあった。このような系に対してはある程度の曖昧さを許容しながら次のような特徴をもった探索法が必要となる。
【００１２】
(1) 極値近傍に到達するまでは細かなローカルミニマムトラップ（小さな波）にはまらないような、あるいははまったとしても脱出できる構造をもつこと。従って、探索経路はできるだけ短かくすること。
【００１３】
(2) 極値近傍に到達しても回りの状況を新たに監視して適合度を評価し、極値が移動した場合には探索を再開する構造をもつこと。
(3) 保守性を良くするためにわかりやすいモデルを作成し、モデルの機能毎にモジュール化を図ること。
【００１４】
(4) 事前に単峰であることが評価できている場合を除いて、複数の極値に到達できるように並列探索の機能と最適極値を判定する機能をもつこと。
(5) 極値到達直後は曖昧であった探索精度ではあっても極値移動が長時間無ければ、探索精度を上げる機能をもつこと。
【００１５】
本発明はこうした事情を考慮してなされたもので、夫々特有の作用を持つオペレータを適切に組み合わせるとともに，植物の世代交番パターンを模倣した配置モデルを用いることにより初期着床点から漸次極値を探索することができ、また一旦最適点に到達した後も負荷もしくは状況の変化による適合度の移動に適応して設定値が漸次追従でき、更に適合度関数の形状に応じて配偶株及び子株の配置を適切に選択して適合度計算回数をかなり削減できる等様々な効果が得られる最適化制御装置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本願第１の発明は、プロセス制御の設定値の最適点が負荷変化，外乱，プラントや燃料特性の変化等の要因によって移動したり、極値が複数ある系に対して、最適点を探索すると共に常に設定値を最適点近傍に維持する目的を持つ最適化探索部を有する最適化制御装置において、親株の廻りに複数の配偶株を配置するかもしくはそれらに加えて配偶株群の内部に複数の混合遺伝子株群を配置するかもしくはそれらに加えて配偶株群の外部に複数の優性遺伝子株群を配置する植物配置モデルに基づいて、配偶株選定オペレータ，混合遺伝オペレータ，優性遺伝オペレータ，評価オペレータ，親株選定オペレータ等の演算要素を組み合わせ利用することによって、探索評価のための適合度に応じて親株を配偶株もしくは子株に変更する世代交番を繰り返し、探索空間内を植物集団が移動して、前記目的を達成するための最適設定値を探索もしくは維持する手段を前記最適化探索部に持たせたことを特徴とする最適化制御装置である。
【００１７】
本願第１の発明において、下記の機能を持つ場合が挙げられる。
(1) 前記配偶株選定オペレータによって親株を中心とした複数個の所定の位置に配偶株を配置し、前記混合遺伝オペレータによって配偶株達の内側に親株を中心として固定距離か地形もしくは探索状況に応じて変わりうる距離の位置に複数個の混合遺伝子株を配置し、前記優性遺伝オペレータによって配偶株達の外側に親株を中心として固定距離か地形もしくは探索状況に応じて変わりうる距離の位置に複数個の優性遺伝子株を配置し、前記評価オペレータによって当該株出現時にプラントもしくはプラントモデルにその位置を出力し、プラントの特性によって定まる一定時間後に損失もしくは効率評価を計算し、前記親株選択オペレータによって所定の植物集団の中でその適合度を最も良くする株を次の親株として選び出す機能を持ち、さらに世代交番停止スイッチがオンであると適合度の改善が小さい場合には世代交番を停止する機能。
【００１８】
(2) ２〜３の植物集団グループ毎に纏って、制約内もしくは制約上のいくつかの初期着床点から同時もしくは順次に並列探索を行って、複数もしくはあるグループが到達もしくは通過した複数極値の中から最も適合度の良い点を最適極値として選びだす機能。
【００１９】
(3) 親株と配偶株達のみの一重配置の場合にはそれらの間の距離を、子株達を含む二重もしくは三重配置の場合には親株からの混合遺伝子株群もしくは優性遺伝子株群までの距離を探索空間の地形に応じてもしくは収束状況に応じて自動的に変更または補正したり、極値近傍での内側の混合遺伝子株群の閉塞動作によって探索の精度と安定性を向上させるかもしくはより良い極値を求める優性遺伝子株群の開放動作によって探索の信頼性を向上させうる機能。ここで、「地形」とは、適合度の大きさや傾き等をいう。また、「収束状況」とは、次世代親株が優性遺伝子株か配偶株か混合遺伝子株か等をいう。
【００２０】
(4) ある不等式条件によって作意的に生成される適合度関数における特殊地形の外側にあるために探索領域内では最適設定値がその特殊地形に生じるか、もしくは探索途中でそれらにぶつかったために、通常の探索ルールかもしくはある特定の方向にスライドするルールに従って、その特殊地形における適合度を評価していく植物集団の親株の世代交番系譜の記憶と、制約領域内での並列探索を行った植物集団が発見した極値とを合わせて最適点を判断する機能。ここで、「特殊地形」とは、断層，壁，堀，溝，堤等をいう。また、探索領域内では最適設定値は、その特殊地形の例えば断層際，壁際，堀内，溝内，堤上等に生じる。
【００２２】
図１は、植物配置モデルの世代交番フローダイヤグラムを示す。植物の世代交番モデルを模倣して、下記表１のＡ列の２−１２行に示す評価オペレータ，配偶選定オペレータ，混合遺伝オペレータ，優性遺伝オペレータ，親株選定オペレータ等を準備して、それぞれの入力を表１のＢ列〜Ｅ列に示す番号のオペレータから接続し、それぞれの出力を表１のＦ列に示す番号のオペレータに接続する。なお、表１は一次元探索の基本オペレータの入出力表を示す。
【００２３】
【表１】
0003708581.tif 000002
【００２４】
このような接続によって構成した探索システム（表１を参照）を第１世代は初期株から第２世代は以降は親株の循環によってドライブするようにスイッチで切り替えて、何世代も移動しつつ世代交番を繰り返す。
【００２５】
このように、生育場所を徐々に変えながら移動と世代交番を繰り返すことによって極値を探索する機能をもった自立並列植物集団モデルを複数準備して同時もしくは順次起動させて、探索を行う。
各グループの移動の収束状況から複数極値を発見し、それらの中から適合度の最も良くなる極値を最適点と判定する。
【００２６】
【作用】
本発明に係る最適化制御装置の必要な主なオペレータの作用は下記の通りである。
(1) 配偶株選定オペレータ
初期値設定もしくは親株選択オペレータによって選ばれた親株（一次試行点）を入力し、ある距離パラメータＨを定めると、パラメータＨによって定まる適切な配偶株達（二次試行点）を探索して出力する。
【００２７】
(2) 評価（経過）オペレータ
親株や配偶株達及びその子株達のような試行点を与えると、実プラントもしくはそのモデルを用いて所定の時間後の試行点に応じた適合度を求める。
【００２８】
(3) 優性遺伝オペレータ
親株（一次試行点）とその配偶株達（二次試行点）の位置またはそれに追加することの適合度の値を与えると、所定の配置計画に従って、配偶株群の外側に子株群（三次試行点）を作り出す。
【００２９】
(4) 混合遺伝オペレータ
親株（一次試行点）とその配偶株達（二次試行点）の位置またはそれに追加することの適合度の値を与えると、所定の配置計画に従って、配偶株群の内側に子株達（四次試行点）を作り出す。
【００３０】
(5) 親株選択オペレータ
同一世代の植物集団の中で所定の適合度が最も良くなる株を親株（次世代一次試行点）として選択し、次の世代の親株とする。
【００３１】
(6) 世代交番停止オペレータ
どの子株達の適合度も親株もしくはその配偶株の適合度と大差がない時には、世代交番を停止して、親株を変更しない。
【００３２】
【実施例】
以下、この発明の一実施例を図面を参照して説明する。
本発明に係る最適化制御装置は、図３に示すようにプラントコンピュータ31と下位制御装置32とを備えている。前記プラントコンピュータ31は、ボイラ・タービンプラント33からデータが入力される知識・データ収集更新部34と、可変データベース部35と、固定データベース部36と、適合度（ボイラ損失，補機損失，未燃損失，ＮＯx ，ＳＯx 予測計算，Ｏ2 下限値から構成される）を計算する評価部37と、この評価部37より適合度，ＮＯx ，ＳＯx が入力され前記更新部34からはＯ2 下限が入力される最適化探索部38とを備えている。前記下位制御装置32は、出力設定用可変ファンクション部39と、制御ロジック部40を備えている。なお、図中の符番41はＤＲＴモニタである。
【００３３】
本実施例においては、図３に示すように、最適燃焼制御のための一般的ないくつかの操作量候補（ＦＤＦ動翼開度，ＯＦＡダンパ開度，ＧＭダンパ開度，ＧＲＦ入口ダンパ開度，風箱ダンパ開度，アンモニア注入弁開度等）の中から量も重要な２つの操作端としてＦＤＦ動翼開度とＯＦＡダンパ開度を選択し、自動制御可能なＦＤＦ動翼については下位制御装置32におけるＥＣＯ出口Ｏ2 制御の設定値制御として、手動捜査のＯＦＡダンパ開度についてはプリントコンピューター31のＣＲＴモニア４への捜査ガイダンスとして実現する構成としている。
【００３４】
最適なＥＣＯ出口Ｏ2 濃度とＯＦＡダンパ開度は、最適化探索部38から渡される負荷，Ｏ2 ，ＯＦＡ探索値毎にプラントコンピュータ31の評価部37で計算される適合度（ボイラ損失，補機損失，未燃損失，ＮＯx ，ＳＯx 予測計算，Ｏ2 下限値から構成される）を各負荷毎（１／４，２／４，３／４，４／４）に最小化するように探索された結果が、下位制御装置32とプラントコンピュータ31のＣＲＴモニタ41へ出力される。
【００３５】
前記下位制御装置32で受け取った各負荷毎の最適Ｏ2 値は出力設定用の可変ファンクションを更新し、現状負荷に対して補間された最適設定値はバイアス加算前のＯ2 設定値と比較されて、ＥＣＯ出口Ｏ2 設定値バイアスとして制御ロジック部へ渡されて、上下限リミット後にＥＣＯ出口Ｏ2 設定値に加算される。この設定値に基づくＥＣＯ出口Ｏ2 濃度のフィードバック制御演算の結果がＦＤＦ動翼開度指令として、操作端に出力される。
【００３６】
前記評価部37で計算される適合度はいつも固定的な結果を出力するのではなく、ボイラ・タービンプラント33から入力された排ガスＯ2 濃度，ＯＦＡ開度，排ガスＮＯx 濃度，排ガスＳＯx 濃度，石炭湿分，石炭流量，空気流量，発電機出力，ＡＨ出口ガス温度，各種補機電流，点火バーナ段等を適切に入力処理した結果を用いて、知識・データ収集更新部34が定期的に少しづつ更新した可変データベース35と固定データベース36からデータを呼び出すことによって、常にプラント状況の変化を系統的に処理したデータにより、燃料性状や石炭湿分の変化に起因するＯ2 濃度，ＯＦＡ開度に対するＮＯx 濃度，ＳＯx 濃度特性の変化や伝熱面の汚れや機器の劣化に起因するボイラ効率，タービン効率特性の変化に適応して適合度を計算するようになっている。
【００３７】
下位のＯ2 制御との取り合いとしては、図１においてＯ2 設定値３´を出力設定用可変ファンクション部に戻してＥＣＯ出口Ｏ2 設定バイアス値を構成してＯ2 設定値３´に加算する方式としている。
【００３８】
この実施例における最適化探索は事前に等高線評価を行い、単峰性を確認しているので、多くの植物集団は不要であるか不等式制約上に最適点がくることがあるため、制約内と制約上の２グループの一重４配偶株型植物集団による並列探索とすることによって探索回数を削減する方式としている。制約上に配置された集団はさらに効率を上げるために４つの配偶株が制約の内か外かのパターンによって構成されたルールに従って、制約上を単一方向にスライドする方式としている。更に、両集団の親株の世代交番の系譜は適合度と共に記憶されて、最終ステージで最適点を判断する方式としている。
【００３９】
(1) 図４に示すように放物線状の適合度をもつ一次元探索問題において、第７世代目で最適点が１から０．８に移動する場合に、初期着床点０．２から世代交番を開始すると、第６世代目で最初の最適値１に到達し、その後、第８世代目で新たな最適値０．８に到達した（図５参照）。なお、図４は最適点の移動する放物線の例であり、右側の放物線ａ→左側の放物線ｂへ評価関数が移動する様子を示している。また、図５は最適点の移動する放物線に対する一次元探索結果の例であり、線ａは最適値の移動を表した線であり、線ｂは探索値の移動を表した線を示す。
【００４０】
(2) 図６に示すように１００％点に第１峰，７５％点に第２峰を持つ一次元探索問題において、５つのグループ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ）の植物集団によって並列探索を行った結果、２つの極値を発見した。この例では第１グループは所定の世代数移動しても収束せず、探索を打ち切った。第２グループ〜第４グループは７５％点の第２峰に収束し、第５グループは１００％点の第１峰に収束した。
【００４１】
(3) 親株の回りに４株の配偶株を配置し、それぞれの配偶株毎に２株づつの子株を配置した場合の２次元探索に拡張した場合のアルゴリズムのブロックダイヤグラフを図７に示す。この他にも親株の回りに６株〜８株の配偶株を配置したり、子株を省略するなどの様々な配置のバリエーションがありうる。このような２次元探索の概念図を図８（一重の場合），図９（二重の場合）に示し、探索アルゴリズムの一例を下記表２に示す。図８において、図８（Ａ）は口型配置，図８（Ｂ）は日型配置，図８（Ｃ）は田型配置であり、その他、図８（Ｄ）〜（Ｆ）のような配置がある。図９において、図９（Ａ）は井型配置，図９（Ｂ）は因型配置，図９（Ｃ）は国型配置，図９（Ｄ）は回型配置を示す。また、図１０は探索経緯例を示す。
【００４２】
【表２】
0003708581.tif 000003
【００４３】
このアルゴリズムを用いて、次式及び図示しないが最適点が探索途中で移送する放物面に対して探索を追従させた結果の探索軌道を示したのが図１１（Ａ），（Ｂ）である。
【００４４】
初期着床点
（ｘ，ｙ）＝（２．０，１．５）
第１評価（第１世代から第１２世代まで）
ｆ1 （ｘ，ｙ）＝（ｘ1 −１．０）2 ＋（ｙ1 −１．０）2
第２評価（第１３世代から第１６世代まで）
ｆ2 （ｘ，ｙ）＝（ｘ1 −１．２）2 ＋（ｙ1 −０．８）2
【００４５】
【発明の効果】
本発明によれば、以下に述べる効果を有する。
(1) それぞれ特有の作用を持つ前述のオペレータを組み合わせて最適化制御装置を構成し、植物の世代交番パターンを模倣して配置モデルを用いることによって、前述の実施例に示す如く、初期着床点から漸次極値を探索することができる。また、一旦最適点に到達した後も、親株のまわりの配偶株や優性遺伝子株がある程度の距離を保って、その評価を継続するため負荷もしくは状況の変化による適合度すなわち最適点の移動に適応して、設定値が漸次追従する効果が生まれる。さらに、この効果に付随して探索経路が短くなり、細かなローカルミニマムや平坦地で探索が停止する確率が減少する効果もある。
【００４６】
(2) 適合度関数の形状に応じて配偶株及び子株の配置を適切に選択することによって適合度計算回数をかなり削減する効果が得られる。配偶株４株の四方型や配偶株６株の六方型や配偶株８株の八方型など多様な選択が可能であり、子株の数と配置の位置によって図８（Ａ）〜（Ｆ），図９（Ａ）〜（Ｄ）に示すような様々なバリエーションが可能である。単峰でなめらかな実施例のようなケースでは４株で充分であるが、特殊地形（溝や堤等）を含む場合には８株以上必要な場合があるので、適合度の形状と必要精度及び計算機能力に応じて適切な配置を決めておく必要がある。
【００４７】
(3) 複数の植物集団グループを探索領域内に格子状もしくはランダムに配置して、同時もしくは順次移動を行わせることによって、複数の極値を発見でき、探索システムが局所的極値を最適と判断することを防ぐ効果が得られる。
【００４８】
また、ＧＡ手法などを用いて初期着床点をランダムに選んだり、順次増殖によって極値に到達できない初期着床点グループを削除するなどの方式をとることは探索を効率的に行う効果があり、同時移動方式はアルゴリズムが単純で探索速度を向上させ得る効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の燃料制御ロジックのフローダイヤグラム。
【図２】植物配置モデルの世代交番フローダイヤグラム。
【図３】本発明に係る最適化制御装置の説明図。
【図４】本発明に係る最適点の移動する放物線の例を示す特性図。
【図５】本発明に係る最適点の移動する放物線に対する一次元探索結果の例を示す特性図。
【図６】本発明に係る多峰極値探索結果の例を示す特性図。
【図７】本発明に係る二次元探索アルゴリズムのブロック図。
【図８】植物集団の一重の場合の株配置例の説明図。
【図９】植物集団の二重の場合の株配置例の説明図。
【図１０】本発明に係る二次元探索の概念図。
【図１１】最適点が移動する放物面に対する二次元探索の例を示す説明図。
【図１２】二次元他峰極値の探索軌道の概念図。
【符号の説明】
31…プラントコンピュータ、          32…下位制御装置、
33…ボイラ・タービンプラント、      34…知識・データ収集更新部、
35…可変データベース、              36…固定データベース、
37…評価部、                        38…最適化探索部、
39…出力設定用可変ファンクション部、40…制御ロジック部、
41…ＣＲＴモニタ。
【図１】
0003708581.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
0003708581.tif 000012
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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