(57)【要約】【課題】少ない評価回数で、パラメータの最適化を行うことができるようにする。【解決手段】パラメータ空間最適化部１２０が、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルに基づいて、パラメータ空間に対する第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータ空間を選択すること、パラメータ最適化部１４０が、選択されたパラメータ空間に含まれるパラメータのうち、過去に評価を行っていないパラメータの各々について、パラメータに対する指標を予測するためのモデルに基づいてパラメータに対する第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータを選択すること、評価部３００が、評価用データと、選択されたパラメータとに基づいて、出力を評価する指標を計算すること、を繰り返すことにより最適化されたパラメータを得る。【選択図】図１
2019082934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価用データを入力として計算するときに用いられるパラメータを最適化する最適化装置であって、
前記評価用データと、前記パラメータとに基づいて、前記計算の結果を評価する指標を計算する評価部と、
前記パラメータが取り得る空間を分割したパラメータ空間と、前記パラメータとを最適化する最適化部と、
前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力する出力部と、
を含み、
前記最適化部は、
前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータ空間を選択するパラメータ空間最適化部と、
前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータに対する指標を予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記パラメータの各々について、前記第２のモデルに基づいて前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した前記第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータを選択するパラメータ最適化部と、
を含む最適化装置。
【請求項２】
前記パラメータ空間最適化部は、前記第１のモデルを用いて、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記パラメータ空間に対する評価を予測し、前記パラメータ空間に対する評価の予測を変数とする第１の獲得関数を計算し、前記第１の獲得関数の値が最大となるパラメータ空間を、前記評価部が次に評価するパラメータ空間として選択し、
前記パラメータ最適化部は、
前記第２のモデルを用いて、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記パラメータの各々について、前記評価部が次に評価するパラメータ空間に対する評価を予測し、前記過去に評価を行っていないパラメータに対する評価の予測を変数とする第２の獲得関数を計算し、前記第２の獲得関数の値が最大となるパラメータを、前記評価部が次に評価するパラメータとして選択する
請求項１記載の最適化装置。
【請求項３】
前記第１のモデル及び前記第２のモデルは、ガウス過程を用いる確率モデルである請求項１又は２記載の最適化装置。
【請求項４】
前記パラメータ空間最適化部は、前記評価部が評価に用いたパラメータの属する前記パラメータ空間と、前記パラメータ空間に属する前記パラメータを用いて評価した回数と、前記評価部により得られた指標とを用いて前記第１のモデルを学習し、
前記パラメータ最適化部は、前記評価部が評価を行った際に用いたパラメータ、及び前記評価部により得られた指標と、を用いて前記第２のモデルを学習する
請求項１乃至３の何れか１項記載の最適化装置。
【請求項５】
複数の交通信号機を制御する管制装置と、交通状況の計算に必要な評価用データを入力として前記管制装置により用いられる信号パラメータを最適化する最適化装置と、を含む交通信号制御システムであって、
前記管制装置は、
状況の入力を受け付ける入力部と、
前記交通状況を入力として、前記最適化装置により得られた信号パラメータを用いて、前記複数の交通信号機を制御する制御部と、
を含み、
前記最適化装置は、
前記評価用データと、前記信号パラメータとに基づいて、前記評価用データを入力として前記信号パラメータを用いて前記交通状況を計算し、前記計算された交通状況を評価する指標を計算する評価部と、
前記信号パラメータが取り得る空間を分割したパラメータ空間と、前記信号パラメータとを最適化する最適化部と、
前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力する出力部と、
を含み、
前記最適化部は、
前記信号パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータ空間を選択するパラメータ空間最適化部と、
前記信号パラメータ及び前記指標に基づいて、前記信号パラメータに対する指標を予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記信号パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記信号パラメータの各々について、前記第２のモデルに基づいて前記信号パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した前記第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価する信号パラメータを選択するパラメータ最適化部と、
を含む交通信号制御システム。
【請求項６】
評価用データを入力としてパラメータを用いて出力するときのパラメータを最適化する最適化方法であって、
評価部が、前記評価用データと、前記パラメータとに基づいて、前記出力を評価する指標を計算するステップと、
最適化部が、前記パラメータが取り得る空間を分割したパラメータ空間と、前記パラメータとを最適化するステップと、
出力部が、前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力するステップと、
を含み、
前記最適化部が最適化するステップは、
パラメータ空間最適化部が、前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータ空間を選択するステップと、
パラメータ最適化部が、前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータに対する指標を予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記パラメータの各々について、前記第２のモデルに基づいて前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した前記第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータを選択するステップと、
を含む最適化方法。
【請求項７】
パラメータが取り得る空間を分割した複数のパラメータ空間の各々について、前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測するための第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて、パラメータ空間を選択するパラメータ空間最適化部と、
前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータの各々について、前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測するための第２のモデルに基づいて前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、前記第２の指標に基づいて、パラメータを選択するパラメータ最適化部と、
前記パラメータ最適化部により選択されたパラメータを出力する出力部と、
を含むパラメータ探索装置。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１乃至４の何れか１項記載の最適化装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、最適化装置、交通信号制御システム、パラメータ探索装置、最適化方法、及びプログラムに関し、特に機械学習やシミュレーションのパラメータを最適化するための最適化装置、交通信号制御システム、パラメータ探索装置、最適化方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習やシミュレーションの重要性が増してきている。機械学習やシミュレーションを用いた技術の例として、シミュレーション上で車を大量に動かし、都市交通を再現する技術がある（非特許文献１）。機械学習はそのハイパーパラメータによって性能が変動する。また、シミュレーションもそのパラメータによって出力が変動する。ここで、ハイパーパラメータないしパラメータをまとめてパラメータと表記する。
【０００３】
パラメータを、適切な値に最適化する必要がある。最適化は、あらかじめ指定された指標が最良となるように行われる。指標の値を取得することを、ここでは評価と呼ぶ。近年の機械学習とシミュレーションの高度化に伴い、１回の評価にかかる時間が増大している。よって、前記パラメータの最適化にかかる時間を削減するために、評価の回数を減らす技術が提案されている（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Krajzewicz, D., Brockfeld, E., Mikat, J., Ringel, J., Rossel, C., Tuchscheerer, W., Wagner, P., and Wosler, R.: Simulation of modern Traffic Lights Control Systems using the open source Traffic Simulation SUMO, Proceedings of the 3rd Industrial Simulation Conference 2005, pp. 299-302 (2005).
【非特許文献２】Shahriari, B., Swersky, K.,Wang, Z., Adams, R. P. and Freitas, de N.: Taking the human out of the loop: A review of bayesian optimization, Proceedings of the IEEE, Vol. 104, No. 1, pp. 148-175 (2016).
【非特許文献３】Papageorgiou, M., Diakaki, C., Dinopoulou, V., Kotsialos, A. and Wang, Y.: Review of road traffic control strategies, Proceedings of the IEEE, Vol. 91, No. 12, pp. 2043-2067 (2003).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の最適化を行う際、パラメータが取りうる空間を、いくつかの部分空間に分割することがある。その場合、パラメータが取りうる空間を、ある部分空間に制限し、その後、その部分空間の中から最適なパラメータを選択する必要がある。以後、この部分空間を単にパラメータ空間と呼ぶ。
【０００６】
上記の最適化が行われる一例として交通信号制御がある。交通信号制御においては、信号灯色を切り替えるプランを１周期作成し、そのプランの繰り返しに従って、信号制御を行う方法が用いられる。前記プランはパラメータを指定することで、一意に決定される。このパラメータを最適化する処理にて、評価の実行のために、シミュレーションを用いる（非特許文献１）。
【０００７】
ここで、交通信号制御においては、複数信号の系統制御が渋滞の緩和に有効であることが知られている（非特許文献３）。この場合、系統制御を行う範囲を決めるため、制御する信号全てをそれぞれいずれか１つのサブエリアに属させる。各信号の所属するサブエリアを決めることで、前記パラメータの取りうるパラメータ空間が一意に決定される。そこで、各信号の所属するサブエリアを決めることで、パラメータ空間を決定し、その後そのパラメータ空間内で最適なパラメータを決定する必要がある。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、少ない評価回数で、パラメータの最適化を行うことができる最適化装置、最適化方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
また、本発明は、少ない交通シミュレーション回数で、信号パラメータの最適化を行うことができる交通信号制御システムを提供することを目的とする。
【００１０】
また、本発明は、最適化されたパラメータを得ることができるパラメータ探索装置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】
【００１１】
本発明に係る最適化装置は、評価用データを入力として計算するときに用いられるパラメータを最適化する最適化装置であって、前記評価用データと、前記パラメータとに基づいて、前記計算の結果を評価する指標を計算する評価部と、前記パラメータが取り得る空間を分割した複数のパラメータ空間と、前記パラメータとを最適化する最適化部と、前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力する出力部と、を含み、前記最適化部は、前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータ空間を選択するパラメータ空間最適化部と、前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータに対する指標を予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記パラメータの各々について、前記第２のモデルに基づいて前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した前記第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータを選択するパラメータ最適化部と、を含んで構成される。
【００１２】
また、本発明に係る最適化方法は、評価用データを入力としてパラメータを用いて出力するときのパラメータを最適化する最適化方法であって、評価部が、前記評価用データと、前記パラメータとに基づいて、前記出力を評価する指標を計算するステップと、最適化部が、前記パラメータが取り得る空間を分割した複数のパラメータ空間と、前記パラメータとを最適化するステップと、出力部が、前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力するステップと、を含み、前記最適化部が最適化するステップは、パラメータ空間最適化部が、前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータ空間を選択するステップと、パラメータ最適化部が、前記パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータに対する指標を予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記パラメータの各々について、前記第２のモデルに基づいて前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した前記第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータを選択するステップと、を含む。
【００１３】
本発明に係る最適化装置及び最適化方法によれば、評価部が、評価用データと、パラメータとに基づいて、出力を評価する指標を計算し、最適化部が、パラメータが取り得る空間を分割したパラメータ空間と、パラメータとを最適化し、出力部が、前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力する。
【００１４】
そして、最適化部による処理は、パラメータ空間最適化部が、パラメータ及び指標に基づいて、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数のパラメータ空間の各々について、第１のモデルに基づいてパラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、評価部が次に評価するパラメータ空間を選択し、パラメータ最適化部が、パラメータ及び前記指標に基づいて、パラメータに対する指標を予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれるパラメータのうち、過去に評価を行っていないパラメータの各々について、第２のモデルに基づいてパラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、評価部が次に評価するパラメータを選択する
【００１５】
このように、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルに基づいて、パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれるパラメータのうち、過去に評価を行っていないパラメータの各々について、パラメータに対する指標を予測するためのモデルに基づいてパラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータを選択し、評価用データと、選択されたパラメータとに基づいて、出力を評価する指標を計算することを繰り返すことにより、少ない評価回数で、パラメータの最適化を行うことができる。
【００１６】
また、本発明に係る最適化装置は、前記パラメータ空間最適化部は、前記第１のモデルを用いて、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記パラメータ空間に対する評価を予測し、前記パラメータ空間に対する評価の予測を変数とする第１の獲得関数を計算し、前記第１の獲得関数の値が最大となるパラメータ空間を、前記評価部が次に評価するパラメータ空間として選択し、前記パラメータ最適化部は、前記第２のモデルを用いて、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記パラメータの各々について、前記評価部が次に評価するパラメータ空間に対する評価を予測し、前記過去に評価を行っていないパラメータに対する評価の予測を変数とする第２の獲得関数を計算し、前記第２の獲得関数の値が最大となるパラメータを、前記評価部が次に評価するパラメータとして選択することができる。
【００１７】
また、本発明に係る最適化装置は、前記第１のモデル及び前記第２のモデルは、ガウス過程を用いる確率モデルであるとすることができる。
【００１８】
また、本発明に係る最適化装置は、前記パラメータ空間最適化部は、前記評価部が評価に用いたパラメータの属する前記パラメータ空間と、前記パラメータ空間に属する前記パラメータを用いて評価した回数と、前記評価部により得られた指標とを用いて前記第１のモデルを学習し、前記パラメータ最適化部は、前記評価部が評価を行った際に用いたパラメータ、及び前記評価部により得られた指標と、を用いて前記第２のモデルを学習することができる。
【００１９】
本発明に係る交通信号制御システムは、複数の交通信号機を制御する管制装置と、交通状況の計算に必要な評価用データを入力として前記管制装置により用いられる信号パラメータを最適化する最適化装置と、を含む交通信号制御システムであって、前記管制装置は、状況の入力を受け付ける入力部と、前記交通状況を入力として、前記最適化装置により得られた信号パラメータを用いて、前記複数の交通信号機を制御する制御部と、を含み、前記最適化装置は、前記評価用データと、前記信号パラメータとに基づいて、前記評価用データを入力として前記信号パラメータを用いて前記交通状況を計算し、前記計算された交通状況を評価する指標を計算する評価部と、前記信号パラメータが取り得る空間を分割した複数のパラメータ空間と、前記信号パラメータとを最適化する最適化部と、前記評価部による処理と、前記最適化部による処理とを繰り返すことにより得られる、最適化されたパラメータを出力する出力部と、を含み、前記最適化部は、前記信号パラメータ及び前記指標に基づいて、前記パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数の前記パラメータ空間の各々について、前記第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価するパラメータ空間を選択するパラメータ空間最適化部と、前記信号パラメータ及び前記指標に基づいて、前記信号パラメータに対する指標を予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記信号パラメータのうち、過去に評価を行っていない前記信号パラメータの各々について、前記第２のモデルに基づいて前記信号パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した前記第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、前記評価部が次に評価する信号パラメータを選択するパラメータ最適化部と、を含んで構成される。
【００２０】
本発明に係る交通信号制御システムによれば、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルに基づいて、パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれる信号パラメータのうち、過去に評価を行っていない信号パラメータの各々について、パラメータに対する指標を予測するためのモデルに基づいて信号パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価する信号パラメータを選択し、評価用データと、選択された信号パラメータとに基づいて、交通状況を計算することを繰り返すことにより、少ない交通シミュレーション回数で、信号パラメータの最適化を行うことができる。
【００２１】
本発明に係るパラメータ探索装置は、パラメータが取り得る空間を分割した複数のパラメータ空間の各々について、前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測するための第１のモデルに基づいて前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて、パラメータ空間を選択するパラメータ空間最適化部と、前記パラメータ空間最適化部により選択されたパラメータ空間に含まれる前記パラメータの各々について、前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測するための第２のモデルに基づいて前記パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、前記第２の指標に基づいて、パラメータを選択するパラメータ最適化部と、前記パラメータ最適化部により選択されたパラメータを出力する出力部と、を含んで構成される。
【００２２】
本発明に係るパラメータ探索装置によれば、パラメータが取り得る空間を分割した複数のパラメータ空間の各々について、前記パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測するための第１のモデルに基づいてパラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて、パラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれるパラメータの各々について、パラメータに対する指標である第２の指標を予測するための第２のモデルに基づいてパラメータに対する指標である第２の指標を予測し、前記第２の指標に基づいて、パラメータを選択し、選択されたパラメータを出力することにより、最適化されたパラメータを得ることができる。
【００２３】
本発明に係るプログラムは、上記の最適化装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の最適化装置、最適化方法、及びプログラムによれば、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルに基づいて、パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれるパラメータの各々について、パラメータに対する指標を予測するためのモデルに基づいてパラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータを選択し、評価用データと、選択されたパラメータとに基づいて、出力を評価する指標を計算することを繰り返すため、少ない評価回数で、パラメータ空間の最適化、及びそのパラメータ空間におけるパラメータの最適化を行うことができる。
【００２５】
本発明の交通信号制御システムによれば、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルに基づいて、パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれる信号パラメータのうち、過去に評価を行っていない信号パラメータの各々について、パラメータに対する指標を予測するためのモデルに基づいて信号パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価する信号パラメータを選択し、評価用データと、選択された信号パラメータとに基づいて、交通状況を計算することを繰り返すことにより、少ない交通シミュレーション回数で、信号パラメータの最適化を行うことができる。
【００２６】
本発明のパラメータ探索装置によれば、パラメータが取り得る空間を分割した複数のパラメータ空間の各々について、パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測するための第１のモデルに基づいてパラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した前記第１の指標に基づいて、パラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれるパラメータの各々について、パラメータに対する指標である第２の指標を予測するための第２のモデルに基づいてパラメータに対する指標である第１の指標を予測し、前記第２の指標に基づいて、パラメータを選択し、選択されたパラメータを出力することにより、最適化されたパラメータを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施の形態に係る交通信号制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るパラメータ空間記憶部に格納される情報の一部の例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るパラメータ記憶部に格納される情報の一部の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る実験結果の例における探索回数と、パラメータ空間毎の渋滞損失時間との関係を表す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る最適化装置における最適化処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
＜本発明の実施の形態に係る交通信号制御システムの構成＞
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２９】
本実施形態では、交通信号制御において、交通シミュレーションを用いた信号パラメータｓの最適化に本実施形態に係る最適化装置を適用した場合について説明する。
【００３０】
本実施形態では、交通信号制御は、管制装置により行われる。交通信号制御では、信号灯色を切り替えるプランを１周期作成し、そのプランの繰り返しに従って、信号制御を行う。このプランは、信号パラメータｓを指定することで、一意に決定される。この信号パラメータｓを最適化する処理を、本実施形態に係る最適化装置にて行う。
【００３１】
本実施形態では、複数信号の系統制御を行う範囲を決めるため、制御する信号全てを、サブエリアに基づいて、それぞれいずれか１つのサブエリアに属させることとする。各信号の所属するサブエリアを決めることで、信号パラメータｓの取りうるパラメータ空間ｉが一意に決定される。
【００３２】
図１は、本発明の実施の形態に係る交通信号制御システムの構成を示すブロック図である。
【００３３】
本実施形態にかかる交通信号制御システム１は、最適化装置１０と、管制装置５０と、複数の交通信号機（図示しない）で構成される。
【００３４】
本実施形態に係る最適化装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する最適化処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００３５】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る最適化装置１０は、最適化部１００と、評価用データ記憶部２００と、評価部３００と、出力部４００とを備えて構成される。
【００３６】
最適化部１００は、信号パラメータｓが取り得る空間を分割したパラメータ空間ｉと、信号パラメータｓとを最適化する。
【００３７】
具体的には、最適化部１００は、パラメータ空間記憶部１１０と、パラメータ空間最適化部１２０と、パラメータ記憶部１３０と、パラメータ最適化部１４０とを備えて構成される。
【００３８】
パラメータ空間記憶部１１０は、過去に行った評価におけるデータを格納する。
【００３９】
具体的には、パラメータ空間記憶部１１０は、交通シミュレーションの回数ｔ、ｔ回目の交通シミュレーションで選んだパラメータ空間ｉの特徴ベクトル
2019082934.tif 000003
、ｔ回目までにパラメータ空間ｉを選んだ回数
2019082934.tif 000004
と何かのパラメータ空間を選んだ回数
2019082934.tif 000005
を要素とするベクトル
2019082934.tif 000006
、ｔ回目までにパラメータ空間ｉを選んで行った交通シミュレーションにおける指標の集合から計算した値
2019082934.tif 000007
である。パラメータ空間ｉの特徴ベクトル
2019082934.tif 000008
はどのようなものでもよい。一例としては、２つの信号が同じパラメータ空間に属しているかどうかを、二値ベクトルとして表現したものがある。指標の集合から計算する値
2019082934.tif 000009
もどのような計算により算出された値でもよい。計算の一例としては、指標の集合の最小値をとった値や、指標の集合を並び替えた値等がある。ｔ＝１，２，…におけるパラメータ空間ｉの特徴ベクトル
2019082934.tif 000010
の集合をＸ、ベクトル
2019082934.tif 000011
の集合をＺ、
2019082934.tif 000012
の集合をＹと表す。図２に格納する情報の一部の例を示す。
【００４０】
また、パラメータ空間記憶部１１０は、パラメータ空間ｉとその特徴ベクトル
2019082934.tif 000013
の対応表も予め格納している。
【００４１】
また、パラメータ空間記憶部１１０は、評価部３００からパラメータ空間ｉと、
2019082934.tif 000014
とを取得すると、パラメータ空間ｉとその特徴ベクトル
2019082934.tif 000015
の対応表から、パラメータ空間ｉｔ＋１の特徴ベクトル
2019082934.tif 000016
を得る。そして、パラメータ空間記憶部１１０は、
2019082934.tif 000017
を
2019082934.tif 000018
として更新し、そこから
2019082934.tif 000019
を得る。
【００４２】
そして、パラメータ空間記憶部１１０は、
2019082934.tif 000020
をＸに、
2019082934.tif 000021
をＺに、評価部３００から取得した
2019082934.tif 000022
をＹに、それぞれ追加する。
【００４３】
パラメータ空間最適化部１２０は、パラメータ空間ｉとその特徴ベクトルＸ、各パラメータ空間を選んだ回数と何らかのパラメータ空間を選んだ回数を要素とするベクトルＺ、及び指標Ｙに基づいて、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルである第１のモデルを学習し、複数のパラメータ空間の各々について、第１のモデルに基づいて当該パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、評価部３００が次に評価するパラメータ空間を選択する。
【００４４】
具体的には、パラメータ空間最適化部１２０は、パラメータ空間モデル学習部１２２と、パラメータ空間選択部１２４とを備えている。
【００４５】
パラメータ空間モデル学習部１２２は、パラメータ空間記憶部１１０に記憶されたＸ、Ｚ、及びＹに基づいて第１のモデルを学習する。
【００４６】
まず、パラメータ空間モデル学習部１２２は、パラメータ空間記憶部１１０からＸ、Ｚ、及びＹ、パラメータ空間ｉとその特徴ベクトル
2019082934.tif 000023
の対応表を取得する。
【００４７】
そして、パラメータ空間モデル学習部１２２は、Ｘ、Ｚ、及びＹに基づいて第１のモデルを学習する。第１のモデルの一例として、確率モデルであるガウス過程がある（参考文献１）。
【００４８】
［参考文献１］Rasmussen, C. E. and Williams, C. K. I.: Gaussian processes for machine learning, MIT Press (2006).
【００４９】
ガウス過程による回帰を用いると、交通シミュレーションを行っていない入力ｘ、及びｚに対して、未知の指標ｙを正規分布の形で確率分布として推論することができる。ここで、ガウス過程のカーネル関数を下記式（１）のように、ｘに関するカーネル、ｚに関するカーネルに分離する。
【００５０】
【数１】
2019082934.tif 000024
【００５１】
また、ｘに関するカーネルは何でもよい。一例として、下記式（２）で表されるガウスカーネルがある（非特許文献２）。
【００５２】
【数２】
2019082934.tif 000025
【００５３】
ここで、θは実数をとるパラメータである。θの一例として、ガウス過程の周辺尤度が最大になる値に点推定した値を用いる（参考文献１）。
【００５４】
また、ｚに関するカーネルも何でもよい。一例としては、下記式（３）で表されるカーネルを用いる。
【００５５】
【数３】
2019082934.tif 000026
【００５６】
ここで、
2019082934.tif 000027
は内積、ａ、ｂ、及び
2019082934.tif 000028
は実数をとるパラメータである。ａ及びｂの一例として、ａ＝１００、ｂ＝１とすることができる。また、
2019082934.tif 000029
の一例として、ガウス過程の周辺尤度が最大になる値に点推定した値を用いることができる（参考文献１）。
【００５７】
そして、パラメータ空間モデル学習部１２２は、学習された第１のモデルをパラメータ空間選択部１２４に送信する。
【００５８】
パラメータ空間選択部１２４は、パラメータ空間モデル学習部１２２から受け取った第１のモデルを基に、次に交通シミュレーションを行うパラメータ空間ｉｔ＋１を選択する。
【００５９】
具体的には、まず、パラメータ空間選択部１２４は、ガウス過程回帰を行い、そのパラメータ空間を次に交通シミュレーションするべき度合いを表す、獲得関数
2019082934.tif 000030
を、全てのパラメータ空間についてのパラメータ
2019082934.tif 000031
に対して計算する。
【００６０】
ここで、
2019082934.tif 000032
は、将来的にパラメータ空間ｉが選ばれたことによる値の変化を、ｚｉ，ｔに加えたものである。ここで、
2019082934.tif 000033
の一例として、次の交通シミュレーションでパラメータ空間ｉが選ばれた場合のｚｉ，ｔである下記式（４）がある。
【００６１】
【数４】
2019082934.tif 000034
【００６２】
ここで、Ｔは転置を意味する。
【００６３】
また、獲得関数の一例として、下記式（５）に表されるｕｐｐｅｒ  ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｂｏｕｎｄがある（非特許文献２）。
【００６４】
【数５】
2019082934.tif 000035
【００６５】
ここで、
2019082934.tif 000036
、及び
2019082934.tif 000037
は、それぞれガウス過程で回帰した平均と分散であり、βｔ＋１はパラメータである。例えば、
2019082934.tif 000038
とすることができる。
【００６６】
そして、下記式（６）で表される獲得関数が最大となるパラメータ空間ｉｔ＋１を選択し、パラメータ選択部１４４に送信する。
【００６７】
【数６】
2019082934.tif 000039
【００６８】
パラメータ記憶部１３０は、パラメータ空間記憶部１１０と同様に、過去に行った交通シミュレーションの結果を格納しており、要求にしたがってデータを読み出し、該当のデータをパラメータモデル学習部１４２に送信する。
【００６９】
パラメータ記憶部１３０に格納するデータは、交通シミュレーションの回数ｔ、ｔ回目の交通シミュレーションで選んだ信号パラメータｓｔ、ｔ回目の交通シミュレーションの指標ｌｔである。ｔ＝１，２，…におけるｓｔ、ｌｔの集合をそれぞれＳ、Ｌと表す。図３に格納する情報の一部の例を示す。
【００７０】
また、パラメータ記憶部１３０は、パラメータ空間ｉと、そのパラメータ空間ｉの時にとりうる信号パラメータの空間
2019082934.tif 000040
の対応表も格納している。
【００７１】
また、パラメータ記憶部１３０は、評価部３００からｓｔ＋１、ｌｔ＋１を取得すると、ｓｔ＋１、ｌｔ＋１をそれぞれＳ、Ｌに追加する。
【００７２】
パラメータ最適化部１４０は、信号パラメータｓ及び指標に基づいて、パラメータに対する指標ｌを予測するためのモデルである第２のモデルを学習し、パラメータ空間最適化部１２０により選択されたパラメータ空間ｉに含まれる信号パラメータの各々について、第２のモデルに基づいて信号パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、評価部３００が次に評価するパラメータを選択する。
【００７３】
具体的には、パラメータ最適化部１４０は、パラメータモデル学習部１４２と、パラメータ選択部１４４とを備えている。
【００７４】
パラメータモデル学習部１４２は、パラメータ記憶部１３０から受け取ったＳ、Ｌから第２のモデルを学習する。
【００７５】
具体的には、まず、パラメータモデル学習部１４２は、パラメータ記憶部１３０からＳ、Ｌ、パラメータ空間ｉと、そのパラメータ空間ｉの時にとりうる信号パラメータの空間
2019082934.tif 000041
の対応表を取得する。
【００７６】
次に、パラメータモデル学習部１４２は、Ｓ、及びＬから第２のモデルを学習する。ここでも、第２のモデルの一例としてガウス過程があり、交通シミュレーションを行っていない信号パラメータｓの入力に対して、未知の指標ｌを正規分布の形で確率分布として推論する。ｓに関するカーネルは何でもよいが、一例として、上記式（２）で表されるガウスカーネルを用いる。ここで、通常は１つのガウス過程でモデル化するが、複数の指標がある場合は複数のガウス過程でモデル化することもできる。
【００７７】
また、異なるパラメータ空間での信号パラメータをガウス過程で学習する場合、ａｒｃ−ＧＰ（参考文献２）などの手法を用いて、パラメータの欠損を補完することも可能である。
【００７８】
［参考文献２］Swersky, K, Duvenaud, D, Snoek, J, Hutter, F, and Osborne, M.: Raiders of the Lost Architecture: Kernels for Bayesian Optimization in Conditional Parameter Spaces, Proceedings of NIPS workshop on Bayesian Optimization in theory and practice (2013).
【００７９】
そして、パラメータ空間モデル学習部１２２は、学習した第２のモデルと、パラメータ空間ｉと、そのパラメータ空間ｉの時にとりうる信号パラメータの空間
2019082934.tif 000042
の対応表を、パラメータ選択部１４４に送信する。
【００８０】
パラメータ選択部１４４は、パラメータモデル学習部１４２から受け取った第２のモデルと、次に交通シミュレーションを行うパラメータ空間ｉｔ＋１とに基づいて、次に交通シミュレーションを行う信号パラメータｓｔ＋１を選択する。
【００８１】
具体的には、パラメータ選択部１４４は、ガウス過程回帰を行い、信号パラメータｓにおける獲得関数α（ｓ）を、パラメータ空間選択部１２４から取得したパラメータ空間ｉｔ＋１に属する信号パラメータのうち、過去に評価されていないパラメータｓに対して計算する。ここでも、獲得関数の一例としてｕｐｐｅｒ  ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｂｏｕｎｄを用いることができる（非特許文献２）。
【００８２】
そして、パラメータ選択部１４４は、下記式（７）で表される獲得関数が最大となる信号パラメータｓｔ＋１を選択する。ここで、最大化はどのような手法を用いてもよい。
【００８３】
【数７】
2019082934.tif 000043
【００８４】
その後、パラメータ選択部１４４は、選択した信号パラメータｓｔ＋１と、パラメータ空間ｉｔ＋１とを、評価部３００に送信する。
【００８５】
評価用データ記憶部２００は、交通シミュレーションを行うために必要なデータである評価用データを記憶する。
【００８６】
ここで、評価用データは、交通シミュレーションを行うために必要なデータであれば、例えば、道路の形状、各道路の制限速度、車両の台数、各車両の交通シミュレーション区間への進入時間、それらの車両のルート、交通シミュレーションの開始時間や終了時間等を用いることができる。
【００８７】
評価部３００は、評価用データと、信号パラメータとに基づいて、評価用データを入力として信号パラメータを用いて交通状況を計算し、計算された交通状況を評価する指標を計算する。
【００８８】
具体的には、まず評価部３００は、パラメータ選択部１４４からパラメータ空間ｉｔ＋１及び信号パラメータｓｔ＋１と、評価用データ記憶部２００から評価用データとを取得する。
【００８９】
次に、評価部３００は、評価用データ記憶部２００から取得した評価用データと、パラメータ選択部１４４から取得した信号パラメータｓｔ＋１とを用いて、交通状況を計算する交通シミュレーションを行い、指標を計算し、計算された指標を、パラメータ空間ｉｔ＋１に対する指標ｙｔ＋１として出力すると共に、信号パラメータｓｔ＋１に対する指標ｌｔ＋１として出力する。
【００９０】
指標の一例として、車両１台当たりの渋滞損失時間がある。渋滞損失時間とは、渋滞によってある基準の時間よりも遅れた時間の合計のことである。
【００９１】
そして、評価部３００は、パラメータ空間ｉｔ＋１とそのパラメータ空間ｉｔ＋１における指標ｙｔ＋１の組合せをパラメータ空間記憶部１１０に、信号パラメータｓｔ＋１と指標ｌｔ＋１の組合せをパラメータ記憶部１３０に送信する。
【００９２】
そして、評価部３００は、現在の交通シミュレーションを行った回数ｔが、予め定めた交通シミュレーションを繰り返す最大回数（例えば、１０００回）を超えているか否かを判断する。ｔが最大回数を、超えている場合には、出力部４００に、最適な信号パラメータを出力するように命じる。一方、超えていない場合には、最適化部１００に、再度処理を行うように命令する。
【００９３】
なお、繰り返す最大回数を判定する代わりに、指標が収束するまで繰り返すように構成してもよい。
【００９４】
出力部４００は、最適な信号パラメータを信号制御の管制装置５０に出力する。
【００９５】
具体的には、まず、出力部４００は、パラメータ記憶部１３０に記憶されている今まで交通シミュレーションを行った信号パラメータ、及び指標を取得する。
【００９６】
そして、出力部４００は、指標ｌが最小となる信号パラメータｓを管制装置５０に出力する。
【００９７】
本実施形態に係る管制装置５０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、複数の交通信号機を制御するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００９８】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る管制装置５０は、入力部５００と、制御部５１０とを備えて構成される。
【００９９】
入力部５００は、出力部４００から信号パラメータｓを取得する。
【０１００】
また、入力部５００は、複数の信号装置を含むエリアの交通状況の入力を受け付ける。
【０１０１】
制御部５１０は、入力部５００から信号パラメータｓと、交通状況を取得する。
【０１０２】
そして、制御部５１０は、交通状況を入力とし、信号パラメータｓを用いて、複数の信号装置を制御する。
【０１０３】
具体的には、制御部５１０は、複数の信号装置の各々に対し、信号パラメータｓに基づいて、信号灯色を切り替える、維持する、点滅させる等の命令を行う。
【０１０４】
＜＜実験結果＞＞
次に、本発明に係る最適化装置の実験結果を示す。本実験では、９台の交通信号機を制御するものとし、パラメータ空間ｉを９種類（系列１〜系列９）とした。また、最大回数を１０００回とした。また、指標として、渋滞損失時間を採用した。
【０１０５】
図４は、実験結果における探索回数（すなわち、交通シミュレーション回数）と、パラメータ空間ｉ毎の渋滞損失時間との関係を表すグラフである。図４に示すように、開始直後では、各パラメータ空間ｉがランダムに選択され、各パラメータ空間ｉにおけるパラメータ空間内の信号パラメータに対する渋滞損失時間が計算されている。
【０１０６】
しかし、少ない探索回数で、渋滞損失時間が大きいパラメータ空間（例えば系列７）は、良い指標を得ることができないパラメータ空間として学習され、探索を打ち切るか、探索回数を減らす。
【０１０７】
一方、渋滞損失時間が最も少ないパラメータ空間（系列３）が最適であると学習されることにより、少ない探索回数でパラメータ空間の最適化が行われていることが分かる。
【０１０８】
そして、少ない探索回数で、そのパラメータ空間におけるパラメータの最適化を行うことができる。
【０１０９】
＜本発明の実施の形態に係る最適化装置の作用＞
図５は、本発明の実施の形態に係る最適化処理ルーチンを示すフローチャートである。
【０１１０】
評価部３００に評価用データが入力されると、最適化装置１０において、図５に示す最適化処理ルーチンが実行される。
【０１１１】
まず、ステップＳ１００において、評価部３００は、評価用データ記憶部２００から、評価用データを取得する。
【０１１２】
次に、ステップＳ１１０において、ｔ＝１に初期化する。
【０１１３】
ステップＳ１２０において、パラメータ空間モデル学習部１２２は、パラメータ空間記憶部１１０からパラメータ空間ｉの特徴ベクトル
2019082934.tif 000044
の集合Ｘ、ベクトル
2019082934.tif 000045
の集合Ｚ、
2019082934.tif 000046
の集合Ｙ、及びパラメータ空間ｉとその特徴ベクトル
2019082934.tif 000047
との対応表を取得する。
【０１１４】
ステップＳ１３０において、パラメータ空間モデル学習部１２２は、Ｘ、Ｚ、及びＹに基づいて第１のモデルを学習する。
【０１１５】
ステップＳ１４０において、パラメータ空間選択部１２４は、パラメータ空間モデル学習部１２２から受け取った第１のモデルを基に、次に交通シミュレーションを行うパラメータ空間ｉｔ＋１を選択する。
【０１１６】
ステップＳ１５０において、パラメータモデル学習部１４２は、パラメータ記憶部１３０からｓｔの集合Ｓと、ｌｔの集合Ｌと、パラメータ空間ｉと、そのパラメータ空間ｉの時にとりうる信号パラメータの空間
2019082934.tif 000048
の対応表を取得する。
【０１１７】
ステップＳ１６０において、パラメータモデル学習部１４２は、Ｓ、及びＬから第２のモデルを学習する。
【０１１８】
ステップＳ１７０において、パラメータ選択部１４４は、パラメータモデル学習部１４２から受け取った第２のモデルと、次に交通シミュレーションを行うパラメータ空間ｉｔ＋１とに基づいて、次に交通シミュレーションを行う信号パラメータｓｔ＋１を選択する。
【０１１９】
ステップＳ１８０において、評価部３００は、評価用データ記憶部２００から取得した評価用データと、パラメータ選択部１４４から取得した信号パラメータｓｔ＋１とを用いて、交通状況を計算する交通シミュレーションを行い、指標を計算し、計算された指標を、パラメータ空間ｉｔ＋１に対する指標ｙｔ＋１として出力すると共に、信号パラメータｓｔ＋１に対する指標ｌｔ＋１として出力する。
【０１２０】
ステップＳ１９０において、評価部３００は、現在の交通シミュレーションを行った回数ｔが、予め定めた交通シミュレーションを繰り返す最大回数を超えているか否かを判断する。
【０１２１】
ｔが最大回数を超えていない場合（ステップＳ１９０のＮＯ）、ステップＳ２００において、ｔ＝ｔ＋１とし、ステップＳ１２０〜ステップＳ１８０の処理を繰り返す。
【０１２２】
一方、ｔが最大回数を超えている場合（ステップＳ１９０のＹＥＳ）、ステップＳ２１０において、出力部４００は、指標ｌが最小となる信号パラメータｓを管制装置５０に出力して、最適化処理ルーチンを終了する。
【０１２３】
以上説明したように、本実施形態に係る最適化装置によれば、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルに基づいて、パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれるパラメータのうち、過去に評価を行っていないパラメータの各々について、パラメータに対する指標を予測するためのモデルに基づいてパラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータを選択し、評価用データと、選択されたパラメータとに基づいて、出力を評価する指標を計算することを繰り返すことにより、少ない評価回数で、パラメータの最適化を行うことができる。
【０１２４】
また、本実施形態に係る交通信号制御システムによれば、パラメータ空間に対する指標を予測するためのモデルに基づいて、パラメータ空間に対する指標である第１の指標を予測し、予測した第１の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価するパラメータ空間を選択し、選択されたパラメータ空間に含まれる信号パラメータのうち、過去に評価を行っていない信号パラメータの各々について、パラメータに対する指標を予測するためのモデルに基づいて信号パラメータに対する指標である第２の指標を予測し、予測した第２の指標に基づいて計算される値に基づいて、次に評価する信号パラメータを選択し、評価用データと、選択された信号パラメータとに基づいて、交通状況を計算することを繰り返すことにより、少ない交通シミュレーション回数で、信号パラメータの最適化を行うことができる。
【０１２５】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１２６】
本実施形態では、評価として交通シミュレーションを、パラメータとして信号パラメータを選択した場合について説明したが、これに限定されるものではない。
【０１２７】
例えば、他の実施形態として、誘導員を用いた群衆の誘導にも適用することができる。この例における対応関係としては、例えば、評価は人流シミュレーションを行うことに、パラメータ空間は誘導員の配置場所に、パラメータは誘導方法とすることができる。
【０１２８】
また、他の実施形態として、機械学習のハイパーパラメータの最適化にも適用することができる。この例における対応関係としては、例えば、評価は機械学習モデルの学習を行うことに、パラメータ空間は機械学習のパイプラインに、パラメータはハイパーパラメータとすることができる。
【０１２９】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１３０】
１０   最適化装置
５０   管制装置
１００ 最適化部
１１０ パラメータ空間記憶部
１２０ パラメータ空間最適化部
１２２ パラメータ空間モデル学習部
１２４ パラメータ空間選択部
１３０ パラメータ記憶部
１４０ パラメータ最適化部
１４２ パラメータモデル学習部
１４４ パラメータ選択部
２００ 評価用データ記憶部
３００ 評価部
４００ 出力部
５００ 入力部
５１０ 制御部
【図１】
2019082934.tif 000049
【図２】
2019082934.tif 000050
【図３】
2019082934.tif 000051
【図４】
2019082934.tif 000052
【図５】
2019082934.tif 000053