(57)【要約】  コンピュータで実施される方法がモデル最適化のために提供されている。本方法は或るモデルに対する複数の入力パラメータのそれぞれの分布の記述を取得し、複数の入力パラメータに対するそれぞれの検索範囲を規定することを含み得る。本方法は又モデルのゼータ統計に基づき、望ましい入力パラメータの集合を決定するために該モデルをシミュレートし、望ましい入力パラメータの集合に基づいて入力パラメータのそれぞれの望ましい分布を決定することも含み得る。
2008538429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル最適化のためのコンピュータで実施される方法であって、
或るモデルに対する複数の入力パラメータのそれぞれの分布の記述を取得し、
複数の入力パラメータに対するそれぞれの検索範囲を規定し、
モデルのゼータ統計に基づき、望ましい入力パラメータの集合を決定するために該モデルをシミュレートし、
望ましい入力パラメータの集合に基づき、入力パラメータのそれぞれの望ましい分布を決定する、方法。
【請求項２】
ゼータ統計ζが
【数１】
2008538429.tif 000010
で表わされ、ここで、
【数２】
2008538429.tif 000011
はｉ番目の入力の平均を表わし、
【数３】
2008538429.tif 000012
はｊ番目の出力の平均を表わし、σｉはｉ番目の入力の標準偏差を表わし、σｊはｊ番目の出力の標準偏差を表わし、そして｜Ｓｉｊ｜はｉ番目の入力に対するｊ番目の出力の感度を表わす、請求項１に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項３】
シミュレーションが、
遺伝的アルゴリズムを開始し、
入力パラメータの候補の集合を生成し、
一つ以上の出力を生成するためのモデルに、入力パラメータの候補の集合を提供し、
一つ以上の出力に基づき出力分布を取得し、
一つ以上の出力のそれぞれの適合確率を計算し、
モデルのゼータ統計を計算すること
を含む、請求項１に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項４】
一つ以上の出力の、それぞれの適合確率から最小の適合確率を決定することを更に含む、請求項３に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項５】
ゼータ統計と最小の適合確率との積を最大化するため、遺伝的アルゴリズムの目的関数を設定し、該目的関数が遺伝的アルゴリズムの開始に先立って設定されていることを更に含む、請求項４に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項６】
シミュレーションが、
遺伝的アルゴリズムが収束するかどうかを決定し、
遺伝的アルゴリズムが収束する場合に、入力パラメータの候補の集合を望ましい入力パラメータの集合として識別すること
を更に含む、請求項５に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項７】
遺伝的アルゴリズムが収束しない場合に、入力パラメータの異なる候補の集合を選択し、
入力パラメータの異なる候補の集合に基づき、望ましい入力パラメータの集合を識別するため、シミュレーションのステップを反復すること
を更に含む、請求項６に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項８】
出力に対し所定のレベル未満の影響を有する、一つ以上の入力パラメータを識別することを更に含む請求項６に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項９】
コンピュータシステム（２００）であって、
コンソール（２０８）と、
少なくとも一つの入力装置（２１０）と、そして
或るモデルに対する複数の入力パラメータのそれぞれの分布の記述を取得し、
複数の入力パラメータに対するそれぞれの検索範囲を規定し、
モデルのゼータ統計に基づき、望ましい入力パラメータの集合を決定するために該モデルをシミュレートし、
望ましい入力パラメータの集合に基づき、入力パラメータのそれぞれの望ましい分布を決定するために構成された、中央演算処理装置（ＣＰＵ）（２０２）と
を備えるコンピュータシステム。
【請求項１０】
一つ以上のデータベース（２１４−１、２１４−２）と、
一つ以上のネットワークインターフェース（２１２）と
を更に含む、請求項９に記載のコンピュータシステム（２００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は全般的にコンピュータに基づく数学的モデル化技術、そしてより具体的には数学的モデルの入力パラメータの望ましい分布特性を識別するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
数学的モデル、特にプロセスモデルはしばしば入力パラメータと出力との間の複雑な相互関係を捉えるために構築される。ニューラルネットワークはそのようなモデルにおいて、入力パラメータと出力との間に相関を確立するために用いられ得る。入力パラメータは統計的に分布し得るため、これらのモデルは又、例えば望ましい出力を生み出す適切な入力値を見出すために最適化される必要があり得る。そのような最適化を提供するため、シミュレーションがしばしば用いられ得る。
【０００３】
最適化プロセスにおいて使用されるとき、モンテカルロ又はラテン・ハイパーキューブ・シミュレーション（Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  ｏｒ  Ｌａｔｉｎ  Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）等の従来のシミュレーション技術は、入力分布、分布特性、及び代表的モデルの知識から期待される出力分布を生み出し得る。ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ−ｆｐ．ｍｃｓ．ａｎｌ．ｇｏｖ／ｃｃｓｔ／ｒｅｓｅａｒｃｈ／ｒｅｐｏｒｔｓ＿ｐｒｅ１９９８／ｎｅｕｒａｌ＿ｎｅｔｗｏｒｋ／ｇａｌｐｅｒｉｎ．ｈｔｍｌにおいて得られる（非特許文献１）は、ニューラルネットワークに基づくモデルを最適化するための強化学習（ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アプローチを説明している。しかしながら、そのような従来技術は入力パラメータ間、及び入力パラメータと出力との間の相互関係を用いて最適化プロセスを導くことは出来ない可能性がある。更に、これらの従来技術は、出力変化に対して殆ど又は全く影響を持たない入力変化を増加させるための機会を識別出来ない可能性がある。
【０００４】
【非特許文献１】Ｇ．Ｇａｌｐｅｒｉｎ他「ニューラルネットワーク・コントローラの平行モンテカルロ・シミュレーション（Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｍｏｎｔｅ−Ｃａｒｌｏ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ）」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
開示された本システムの一定の特徴に一致する方法及びシステムは、上に述べられている一つ以上の問題を解決することを対象としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一つの態様はモデル最適化のためのコンピュータで実施される方法を含む。該方法は或るモデルに対する複数の入力パラメータのそれぞれの分布の記述を得ること、及び複数の入力パラメータに対するそれぞれの検索範囲を規定することを含み得る。該方法はまたモデルのゼータ統計に基づき、望ましい入力パラメータの集合を決定するためのモデルのシミュレーション、及び該望ましい入力パラメータの集合に基づき、入力パラメータのそれぞれの望ましい分布を決定することを含み得る。
【０００７】
本開示の別の態様はコンピュータシステムを含む。該コンピュータシステムはコンソール及び少なくとも一つの入力装置を含み得る。該コンピュータシステムはまた中央演算処理装置（ＣＰＵ）を含み得る。ＣＰＵはモデルに対する複数の入力パラメータのそれぞれの分布の記述を得るため、及び複数の入力パラメータに対するそれぞれの検索範囲を規定するために構成され得る。ＣＰＵは更にモデルのゼータ統計に基づき望ましい入力パラメータの集合を決定し、そして望ましい入力パラメータの集合に基づき、それぞれの望ましい入力パラメータの分布を決定するため、モデルをシミュレートするように構成され得る。
【０００８】
本開示の別の態様は、モデル最適化手順を行なうために構成されたコンピュータシステムにおいて使用される、コンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は或る方法を実施するための、コンピュータで実行可能な指示を含み得る。該方法はモデルに対する複数の入力パラメータの分布の記述を得ること、及び複数の入力パラメータ用のそれぞれの検索範囲を規定することを含み得る。該方法はまたモデルのゼータ統計に基づき望ましい入力パラメータの集合を決定し、そして該望ましい入力パラメータの集合に基づき望ましい入力パラメータの分布を決定するため、モデルをシミュレートすることを含み得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
ここで、添付図面に説明されている例示的実施形態が詳細に参照されるであろう。可能な限り、同じ又は類似の部品を参照するために、全図面を通じて同じ参照番号が使用されるであろう。
【００１０】
図１はゼータ統計処理を用いてフロー１００を解析及び処理し、そして一定の開示された実施形態を包含する、例示的データのフローチャート線図を説明している。図１に示すように、出力１０６と入力データ１０２との間の相互関係を構築するため、入力データ１０２がニューラルネットワークモデル１０４に提供され得る。入力データ１０２は特定の用途のために集められる任意のデータ記録を含み得る。そのようなデータ記録は製作データ、設計データ、稼動データ、研究データ、財務データ、及び／又はあらゆる他のタイプのデータを含み得る。入力データ１０２はまたニューラルネットワークモデル１０４を構築するために用いられる訓練データ、及びニューラルネットワークモデル１０４を試験するために用いられる試験データを含み得る。更に、入力データ１０２は入力データ選択、ニューラルネットワークモデル１０４、及び／又は出力１０６を観察し、最適化するために用いられるシミュレーションデータもまた含み得る。
【００１１】
ニューラルネットワークモデル１０４は、入力データと出力との間の相互関係を捉えるために訓練され得る、任意の適切なタイプのニューラルネットワークに基づいた数学モデルであってもよい。図１はニューラルネットワークモデル１０４を示すが、他の適切なタイプの数学モデルもまた用いられ得る。一旦ニューラルネットワークモデル１０４が訓練されると、該ニューラルネットワークモデル１０４は入力パラメータの集合（例えば入力データ１０２）が提供された場合に、出力１０６を生み出すために用いられ得る。ニューラルネットワークモデル１０４の出力は、対応する入力パラメータの範囲及びそれらの個別の分布に基づく統計的分布を有し得る。異なる入力パラメータ値は異なる出力を生じ得る。正常な又は望ましい出力を生み出すための入力パラメータの範囲は、しかしながら変化し得る。
【００１２】
ゼータ統計最適化プロセス１０８は、望ましい出力を得る確率を最大にするような入力パラメータの望ましい値の範囲（例えば望ましい分布）を識別するために提供され得る。ゼータ統計は入力パラメータ、それらの値の範囲と望ましい出力との間の関係を反映する数学的概念を参照し得る。ゼータ統計は、
【００１３】
【数１】
2008538429.tif 000003
【００１４】
で表わされることができ、ここで
【００１５】
【数２】
2008538429.tif 000004
【００１６】
はｉ番目の入力の平均又は期待値を表わし、
【００１７】
【数３】
2008538429.tif 000005
【００１８】
はｊ番目の出力の平均又は期待値を表わし、σｉはｉ番目の入力の標準偏差を表わし、σｊはｊ番目の出力の標準偏差を表わし、そして｜Ｓｉｊ｜はｉ番目の入力に対するｊ番目の出力の部分的な導関数又は感度を表わす。入力パラメータの望ましい値の組合せは、計算され最適化されたゼータ統計に基づき決定され得る。ゼータ統計ζはまた、高度に可変の入力パラメータ値から一致する出力パラメータ値を生み出すための能力である、プロセス安定性測定基準（ｐｒｏｃｅｓｓ  ｓｔａｂｉｌｉｔｙ  ｍｅｔｒｉｃ）とも呼ばれ得る。ゼータ最適化プロセスの結果は他のアプリケーションソフトウェア・プログラムに出力されてもよく、又は表示されてもよい（最適化出力１１０）。該最適化プロセスは一つ以上のコンピュータシステムにより行なわれ得る。
【００１９】
図２はこれらのプロセスを行なうために構成される例示的コンピュータシステム２００の機能的ブロック線図を示す。図２に示すように、コンピュータシステム２００は中央演算処理装置（ＣＰＵ）２０２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２０４、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）２０６、コンソール２０８、入力装置２１０、ネットワークインターフェース２１２、データベース２１４−１及び２１４−２、及び記憶装置２１６を含み得る。ここにリストアップされた装置のタイプと数は単に例示的のみであり、制限する意図でないことが理解される。リストアップされた装置の数は変更されることがあり、他の装置が追加され得る。
【００２０】
ＣＰＵ２０２は上記に説明されたような、様々なプロセスを行なうコンピュータプログラム命令のシーケンスを実行し得る。コンピュータプログラム命令はＣＰＵ２０２による実行のため、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）からＲＡＭ２０４へとローディングされ得る。記憶装置２１６はＣＰＵ２０２がプロセスを行なうためにアクセスし得る、あらゆるタイプの情報を記憶するために備えられた任意の適切なタイプの大容量記憶装置であってもよい。例えば、記憶装置２１６は一つ以上のハードディスク装置、光ディスク装置、又は記憶スペースを備えるための他の記憶装置を含み得る。
【００２１】
コンソール２０８はコンピュータシステム２００のユーザーに情報を表示するためのグラフィカル・ユーザー・インターフェース（ＧＵＩ）を備え得る。コンソール２０８は任意の適切なタイプのコンピュータ・ディスプレイ装置又はコンピュータ・モニタを含み得る。入力装置２１０はコンピュータシステム２００へ情報を入力するためユーザー用に備えられ得る。該入力装置２１０はキーボード、マウス、或いは他の光学的または無線のコンピュータ入力装置を含んでもよい。更に、ネットワークインターフェース２１２は、コンピュータシステム２００がコンピュータネットワークを経由して遠隔でアクセスされ得るように通信接続を備えることができる。
【００２２】
データベース２１４−１及び２１４−２はモデルデータ及び、訓練と試験データのような解析されているデータ記録に関するあらゆる情報を含んでもよい。データベース２１４−１及び２１４−２は又データベース内の情報を解析するための解析ツールを含み得る。ＣＰＵ２０２は又パラメータ間の相関を決定するために、データベース２１４−１及び２１４−２を用い得る。
【００２３】
上記に説明したように、コンピュータシステム２００は、入力パラメータの望ましい分布（例えば平均、標準偏差等）を決定するためプロセス１０８を実行し得る。図３はコンピュータシステム２００により、そしてより具体的にはコンピュータシステム２００のＣＰＵ２０２により行なわれるプロセス１０８に含まれる、ゼータ最適化プロセスの例示的フローチャートを示す。
【００２４】
図３に示すように、ＣＰＵ２０２は確率的な入力パラメータの入力分布の記述を取得し得る（ステップ３０２）。入力パラメータの分布の記述は入力パラメータに対する正常値及び公差範囲を含み得る。正常値についての公差範囲内では入力パラメータは正常と考えられ得る。この範囲外では、入力パラメータは異常と考えられ得る。入力パラメータは製作、稼動、財務、及び／又は研究プロジェクト等の特定の用途に対応する、あらゆる適切なタイプの入力パラメータを含み得る。正常な入力パラメータは公差内で作られた製品に関する寸法的又は機能的特性データ、公差内で行なわれる稼動プロセスの性能特性データ、及び／又は任意の他の製品及びプロセスの別の特性データを参照し得る。正常な入力パラメータは設計プロセスに関する特性データもまた含み得る。異常な入力パラメータは望ましい公差外で作られ、又は行なわれる製品の特性、プロセス等を表わし得る任意の特性データを参照することができる。異常な入力パラメータを避けることが望まれ得る。
【００２５】
正常値及び公差範囲は目標値からの偏差、事象の離散性、許容可能な相違、及び／又はデータが分布の末尾にあるかどうかに基づき決定され得る。或る実施形態において、正常値及び公差範囲はまた専門家の意見、又は対応する技術分野における経験的データに基づき決定され得る。代わりに、個々の入力パラメータの正常値及び公差範囲は出力１０６により決定され得る。例えば、或る入力パラメータは該入力パラメータに基づく出力１０６が正常範囲にある場合、正常と考えられ得る。
【００２６】
入力パラメータの分布の記述を取得した（ステップ３０２）後で、ＣＰＵ２０２は入力パラメータに対する検索範囲を指定し得る（ステップ３０４）。検索範囲は個々の入力パラメータの正常値及び公差範囲として指定され得る。或る実施形態において、範囲外の値が他の入力パラメータの適切な値と組み合わされたとき、依然として正常な出力を生み出し得るという徴候がある場合に、検索範囲はまた正常な公差範囲外の値をも含むことがある。
【００２７】
ＣＰＵ２０２は遺伝的アルゴリズムをゼータ最適化プロセスの一部として設定し、開始し得る（ステップ３０６）。遺伝的アルゴリズムは進化生物学をコンピュータサイエンスに導入する原理に基づき、可能な最適化された解決策を見出すために用いられ得る、あらゆる適切なタイプの遺伝的アルゴリズムであってよい。遺伝的アルゴリズムを望ましい入力パラメータの集合を検索するために適用するとき、該入力パラメータは遺伝的アルゴリズムの評価手順を推進するために用いられるパラメータリストによって表わされ得る。該パラメータリストは染色体又はゲノムと呼ばれ得る。染色体又はゲノムはデータ及び／又は指図の糸として提供され得る。
【００２８】
最初に、一つ又は幾つかのそのようなパラメータリスト或いは染色体が母集団を作り出すために生成され得る。一つの母集団は一定数の染色体の集積であり得る。母集団内の染色体は適合度関数又は目的関数（ｇｏａｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）に基づいて評価されることができ、適合性又は適合度の値は適合度関数又は目的関数により戻され得る。母集団は次に仕分けられることができ、より優れた適合性を有するものは、より高くランク付けされ得る。
【００２９】
遺伝的アルゴリズムは例えば選択、交差（又は増殖（ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ））、及び変異などの遺伝的オペレータを用いることにより、仕分けられた母集団から第二の母集団を生成し得る。選択の間、所定のしきい値未満の適合値を伴う母集団内の染色体は取り除かれ得る。ルーレット盤選択及び／又はトーナメント式選択のような選択方法もまた使用され得る。選択後、増殖操作が選択された染色体に対して行なわれる。二つの選択された染色体は無作為に選ばれた交差ポイントに沿って交差させられ得る。二つの新たな子供の染色体がそのとき作り出されることができ、母集団に加えられ得る。増殖操作は母集団のサイズが回復するまで続けられ得る。一旦母集団のサイズが回復すると、母集団に対して変異が選択的に行なわれ得る。変異は、例えば染色体のデータ構造においてビットを無作為に変更することにより、無作為に選ばれた染色体に対して行なわれ得る。
【００３０】
選択、増殖、及び変異は、最初の世代とは異なる染色体を有する第二世代の母集団をもたらし得る。第一世代からの、より良く適合した染色体が選択され得るため、平均適合度はこの手順により第二世代に対して増加し得る。この全体プロセスは遺伝的アルゴリズムが収束するまで任意の望ましい数の世代に対して反復され得る。収束は遺伝的アルゴリズムの連続的反復間の改善率が、所定のしきい値未満に収まる場合に決定され得る。
【００３１】
遺伝的アルゴリズムを設定するとき（ステップ３０６）、ＣＰＵ２０２は遺伝的アルゴリズムに対して目的関数もまた設定し得る。上記に説明したように、目的関数は特定の入力パラメータの集合の適合度を評価するため、遺伝的アルゴリズムによって使用され得る。例えば、目的関数は特定の入力パラメータの集合に基づくゼータ統計を最大化することを含み得る。より大きいゼータ統計は、これらの入力パラメータに対してより大きい分散を許容する可能性があり、従ってより高い適合度を有し、一方で依然として正常な出力１０６を維持し得る。ゼータ統計を最大化するための目的関数は、遺伝的アルゴリズムに、望ましい分散又は分布を同時に有する入力パラメータの集合を選択させ得る。
【００３２】
遺伝的アルゴリズムを設定し、開始した後、ＣＰＵ２０２は遺伝的アルゴリズムの最初の母集団として、遺伝的アルゴリズムに入力パラメータの候補の集合を生成させ得る（ステップ３０８）。候補の集合はステップ３０４で決定された検索範囲に基づき生成され得る。遺伝的アルゴリズムはユーザー入力に基づく候補の集合もまた選択し得る。代わりに、遺伝的アルゴリズムは入力パラメータ間の相関に基づき候補の集合を生成し得る。例えば、特定の用途において、一つの入力パラメータの値は一つ以上の他の入力パラメータに依存し得る（例えば、動力消費量は燃料効率等に依存し得る）。更に遺伝的アルゴリズムは、また入力パラメータの候補の集合を、該遺伝的アルゴリズムの最初の母集団として無作為に生成し得る。
【００３３】
一旦確率的な入力パラメータの候補の集合が生成されると（ステップ３０８）、ＣＰＵ２０２は出力分布を得るためにシミュレーション操作を行ない得る（ステップ３１０）。例えば、ＣＰＵ２０２は出力１０６の対応する集合を生成し得る、入力パラメータの候補の集合をニューラルネットワークモデル１０４に提供することができる。ＣＰＵ２０２は次に出力の集合に基づき出力分布を導き出し得る。更に、ＣＰＵ２０２は様々なゼータ統計パラメータを計算し得る（ステップ３１２）。図４はゼータ統計パラメータを計算するための計算プロセスを示す。
【００３４】
図４に示すように、ＣＰＵ２０２は個々の出力に対して変数Ｃｐｋの値を計算し得る（ステップ４０２）。変数Ｃｐｋは出力の適合確率を参照してもよく、
【００３５】
【数４】
2008538429.tif 000006
【００３６】
として計算され得る。ここで、ＬＣＬは制御の下限、ＵＣＬは制御の上限、
【００３７】
【数５】
2008538429.tif 000007
【００３８】
は出力ｘの平均値、そして３σは出力ｘの標準偏差である。制御の下限及び制御の上限は出力ｘに対する正常範囲を設定するために設けられ得る。より小さいＣｐｋは出力のより小さい適合性を示し、一方でより大きいＣｐｋはより優れた適合性を示し得る。
【００３９】
一旦全ての出力に対する変数Ｃｐｋの値が計算されると、ＣＰＵ２０２はＣｐｋの最小値をＣｐｋ，ｗｏｒｓｔとして見出し得る（ステップ４０４）。同時に、ＣＰＵ２０２はまた全ての出力に対して組み合わされたゼータ値ζを計算し得る（ステップ４０６）。ゼータ値ζは方程式（１）に従って計算され得る。これらの計算の間に、
【００４０】
【数６】
2008538429.tif 000008
【００４１】
及びσｉは入力パラメータの候補の集合を解析することにより得ることができ、
【００４２】
【数７】
2008538429.tif 000009
【００４３】
及びσｊはシミュレーションの出力を解析することにより得ることができる。更に、ｊ番目の出力に対するｉ番目の入力の影響を示すような｜Ｓｉｊ｜が、訓練されたニューラルネットワークから抽出され得る。ゼータ値ζを計算した後で、ＣＰＵ２０２は更にゼータ値ζにＣｐｋの最小値、Ｃｐｋ，ｗｏｒｓｔを乗じ（ステップ４０８）、そして遺伝的アルゴリズムのプロセスを続け得る。
【００４４】
図３に戻ると、ＣＰＵ２０２は遺伝的アルゴリズムが、選択されたパラメータの部分集合に対して収束するかどうかを決定し得る（ステップ３１４）。上記に説明したように、ＣＰＵ２０２は遺伝的アルゴリズムの染色体又はパラメータリストを評価するために、遺伝的アルゴリズムの初期設定の間に目的関数を設定し得る。或る実施形態において、ＣＰＵ２０２により設定された目的関数はζとＣｐｋ，ｗｏｒｓｔとの積を最大化するためであり得る。ζとＣｐｋ，ｗｏｒｓｔとの積が所定のしきい値より大きい場合、目的関数は満足され得る。計算されたζとＣｐｋ，ｗｏｒｓｔとの積の値はまた各世代間の改善を評価するため、遺伝的アルゴリズムに戻され得る。例えば、ζとＣｐｋ，ｗｏｒｓｔとの積の値は、改善がなされた（例えばより大きい値）かどうかを決定し、そして改善率を確定するために、遺伝的アルゴリズムにおける以前の反復のζとＣｐｋ，ｗｏｒｓｔとの積の値と比較され得る。ＣＰＵ２０２は目的関数及び所定の改善率のしきい値に基づき、遺伝的アルゴリズムが収束するかどうかを決定し得る。例えば、改善率のしきい値は用途のタイプによって約０．１％〜１％の間に設定され得る。
【００４５】
遺伝的アルゴリズムが入力パラメータの特定の候補の集合に対して収束しない場合（ステップ３０４、Ｎｏ）、遺伝的アルゴリズムは上記に説明したように染色体の次世代を作り出すために進み得る。ゼータ最適化プロセスはステップ３０８に進み得る。遺伝的アルゴリズムは、該遺伝的アルゴリズムの次の反復に対する、入力パラメータの新たな候補の集合を作り出し得る（ステップ３０８）。遺伝的アルゴリズムは入力パラメータ又は染色体の新たに作られた候補の集合に基づき、ゼータ統計パラメータを再計算し得る（ステップ３１０及び３１２）。
【００４６】
他方で、遺伝的アルゴリズが入力パラメータの特定の候補の集合に対して収束する場合（ステップ３１４、Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２０２は最適化された入力パラメータの集合が見出されたことを決定し得る。ＣＰＵ２０２は更に該最適化された入力パラメータの集合に基づき、入力パラメータの平均又は標準偏差を決定し得る（３１６）。更に、ＣＰＵ２０２はゼータ最適化プロセスの結果を出力し得る（ステップ３１８）。ＣＰＵ２０２は該結果を他のアプリケーションソフトウェア・プログラムに出力してもよく、又は代わりにコンソール２０８においてグラフとして表示してもよい。
【００４７】
それに加えて、ＣＰＵ２０２はゼータ最適化プロセスの間に生成された情報を記憶するため、データベースを作り出し得る。例えば、ＣＰＵ２０２は入力パラメータと出力との間の影響関係を記憶し得る。特定の入力パラメータの値が出力に対しては殆ど変化せずに、検索範囲内で著しく変化することをデータベースが示す場合、ＣＰＵ２０２は該特定の入力パラメータを、出力に対して小さな効果しか持たないものとして識別し得る。影響レベルは影響が小さい（すなわち該影響レベル未満）かどうかを決定するため、ＣＰＵ２０２によって予め定められ得る。ＣＰＵ２０２は又そのような情報をユーザー又は他のアプリケーションソフトウェア・プログラムに出力し得る。例えば、設計プロセスにおいて、そのような情報は特定の設計パラメータの設計許容値を増すために使用され得る。製作工程において、そのような情報はまた特定の部品の費用低減のために使用され得る。
【００４８】
他方で、ＣＰＵ２０２はまた出力に著しい影響を有する入力パラメータを識別し得る。ＣＰＵ２０２は入力パラメータの新たな候補の集合が生成される時のように、影響確率に基づいてゼータ最適化プロセスを特定の方向に導くため、そのような情報を更に用い得る。例えば、最適化プロセスは出力に対して著しい影響を有する入力パラメータに焦点を合わせてもよい。ＣＰＵ２０２は又そのような情報をユーザー又は他のアプリケーションソフトウェア・プログラムに提供し得る。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
開示された本ゼータ統計プロセスの方法及びシステムは、一つの最適化ルーチンにおいて入力目標設定及び許容される分散を有効に識別するための、望ましい解決策を提供する。開示された本方法及びシステムは又、入力の分散が長大な計算時間なしに増加可能な領域を効率的に決定するためにも用いられ得る。開示された本方法及びシステムは、出力が入力領域における変化に対して比較的感度が低い、数学的又は物理的モデルの出力を安定に導くためにも又用いられ得る。他の統計的又は人工知能モデル化ツールの性能は、開示された本方法及びシステムを組み込むとき、大幅に改善され得る。
【００５０】
例えば、開示された本方法及びシステムを用いて、或るエンジン構成要素を設計及び製作することにより一定の利点が例証され得る。該エンジン構成要素は三つの部分により組み立てられ得る。従来のやり方では、三つの部分の全てが一定の精度要求（例えば公差範囲）を伴って設計及び製作され得る。組み立てられた最終的なエンジン構成要素が品質要求事項に適合しない場合、しばしばこれらの部分が良質の構成要素を生じ得るまで、三つの全ての部分に対する精度要求は増加することがある。他方で、開示された本方法及びシステムは、時間と費用を低減するために三つの部分の望ましい分布又は公差範囲を同時に見出すことが出来得る。開示された本方法及びシステムは、例えば、構成要素の品質に小さな影響しか有さない三つの部分のうちの一つを又見出し得る。小さな影響を有するものに対する精度要求は、製造コストを更に低減するために低くされ得る。
【００５１】
開示されたゼータ統計プロセスの方法及びシステムは、競合する最適化要求事項を含むプロセスのモデル化に対する、より効果的な解決策もまた提供し得る。競合する最適化は各々の出力パラメータに対する望ましい入力パラメータを独立に見出し、次に入力プロセス設定を統一するための最終的最適化を行ない、一方で以前に見出された最良の可能な結果に出来る限り近く留まることを包含し得る。開示された本ゼータ統計プロセスの方法及びシステムは、入力パラメータに対して競合する要求事項の確率的モデルを同時に最適化することにより、競合する最適化（例えば将来の最適化用の基準を作り出すために、次善の最適化へ依存すること、二つの等しく釣り合った措置と入力プロセスの変動に関する不安定な目標値との間の、困難で実際的でない妥協）の二つの潜在的危険性を克服し得る。更に、開示された本方法及びシステムは、事前の領域に関する知識なしに、同時に入力パラメータの望ましい分布を見出すことができ、そしてまた入力パラメータと出力パラメータとの間の変動の影響を見出し得る。
【００５２】
開示された本例示的システムの他の実施形態、特徴、態様、及び原理は、当業者には明らかであろう。そしてそれらは様々な環境及びシステムにおいて実施され得る。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】一定の開示された実施形態に一致する、例示的データ解析及び処理フローのフローチャート線図を例証している。
【図２】一定の開示された実施形態に一致する、コンピュータシステムのブロック線図を例証している。
【図３】開示されたコンピュータシステムにより実行される、例示的ゼータ最適化プロセスのフローチャートを例証している。
【図４】一定の開示された実施形態に一致する、例示的ゼータ統計パラメータ計算プロセスのフローチャートを例証している。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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