(57)【要約】  設計者が予測制御モデルを構築せずに予測制御が可能とするため、本発明の情報処理装置は、制御対象及び制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段と、制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、予測式集合と情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と受信した制御対象情報と入力情報とを基に、制御対象の予測制御モデルを構築して、制御対象の制御に用いられる操作量を決定する操作量決定手段と含む。
2015037165.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、  前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段と、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる操作量を決定する操作量決定手段と、  含む情報処理装置。
【請求項２】
前記予測式集合が、  未来の予測制御モデルの状態を表す状態変数又は未来の予測制御モデルの制御対象となる制御変数を従属変数とする二つ以上の予測式を含み、  前記予測式として、  独立変数が現在以降の予測制御モデルの操作を表す操作変数を含み、未来の状態変数及び未来の制御変数を含まず、従属変数が未来の制御変数である第一の予測式と、  少なくとも一つの現在以降の予測制御モデルの操作を表す操作変数を前記第一の予測式と共通の独立変数とする第二の予測式と  を含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記操作量決定手段が、  前記入力情報として、前記予測制御モデルにおいて制御の対象となる制御変数に対する設定値又は制約のいずれか又は両方を受信する  請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記操作量決定手段が  前記入力情報として、  さらに、複数の前記制御変数における重要性を表す優先度を受信する  請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記予測集合学習生成手段が生成した予測式集合を格納する予測式集合格納手段をさらに含み、  前記操作量決定手段が、  前記制御対象への操作量を決定に、前記予測式集合格納手段に格納された予測式集合を用いる  請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記予測式集合格納手段に格納された予測式集合と、前記受信した制御対象情報と、前記操作量とを基に、前記制御対象の予測値を算出する予測値算出手段をさらに含む  請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記予測値算出手段が、  前記予測値の算出に前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を用いる  請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記予測値を蓄積する予測値蓄積手段と、  前記予測値蓄積手段に蓄積された予測値と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報とを基に予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、  前記予測誤差を用いて前記予測式集合学習生成手段において再学習するか否か判定する再学習判定手段と  をさらに含み、  前記予測式集合学習生成手段が、  前記再学習判定手段の判定結果に基づいて前記予測式集合を再学習及び再生成する  請求項６又は請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記情報蓄積手段が、複数の制御対象情報を受信し、蓄積し、  前記操作量決定手段が、前記複数の制御対象の操作量を決定する  請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記操作量決定手段が、  前記予測式集合を所定の規則に従い変換する予測式集合変換手段と、  前記予測式集合変換手段で変換された予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象への操作量を算出する操作量算出手段と  を含む請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記操作量算出手段が、  前記予測式集合変換手段で変換された予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に前記予測制御モデルを表す数理計画問題を定式化する数理計画問題定式化手段と、  定式化された前記数理計画問題を計算し、計算結果を前記操作量と決定する数理計画問題計算手段と  を含む請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記数理計画問題計算手段の計算結果の良否を判定する操作量良否判定手段と、  前記操作量良否判定手段の判定結果が良の場合に前記計算結果を前記操作量と決定する操作量選択手段とを含む請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記操作量選択手段が、  前記操作量判定手段が複数の計算結果を良と判定した場合に、  前記入力情報又は所定の規則を基に前記計算結果から前記操作量を選択する  請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記操作量良否判定手段が  前記計算結果をすべて否と判定した場合に、前記数理計画問題定式化手段に再度の定式化を指示する  請求項１２又は１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記予測式集合学習生成手段が  前記操作量決定手段が前記操作量を決定する間隔より長い間隔で前記予測式集合を学習及び生成する  請求項１乃至請求項１４のいずれが１項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記予測式集合学習生成手段が、  前記予測式集合として、  未来の状態変数又は未来の制御変数を従属変数とする複数の関数を含み、  一の関数は、従属変数が未来の制御変数であり、独立変数に未来の状態変数及び未来の制御変数を含まず、  前記一の関数と少なくとも一つの現在以降の操作変数を共通の独立変数とする他の関数を含む  請求項１乃至請求項１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積し、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成し、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する  予測制御方法。
【請求項１８】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積する処理と、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する処理と、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する処理と  をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１９】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、  前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段、および、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定する操作量決定手段と、  を含み前記第１の操作量を出力する予測制御手段と  あらかじめ入力された式と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力する固定制御手段と、  前記操作量決定手段の第１の操作量と前記固定制御手段の第２の操作量のいずれか一つを選択する操作量選択手段と  を含む情報処理装置。
【請求項２０】
前記予測制御手段及び前記固定制御手段のいずれか、又は、両方を複数含み、  前記操作量選択手段が、  前記一つ又は複数の予測制御手段から出力される第１の操作量及び固定制御手段から出力される第２の操作量の中からいずれか一つを選択する  請求項１９に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報、並びに、前記操作量決定手段及び前記固定制御手段の出力する操作量をユーザに表示する表示手段と、  前記操作量選択手段が、前記予測制御手段から出力される第１の操作量及び前記固定制御手段から出力される第２の操作量の中からユーザが選択した操作量を選択して出力する  請求項１９又は請求項２０に記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記予測式集合学習生成手段が出力する予測式集合と、前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報とに基づいて予測値を算出する手段と、  前記予測値と前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報との差に基づいて予測の誤差を判定する予測誤差判定手段とを含み、  前記操作量選択手段が、前記予測誤差判定手段の結果を基に、前記予測制御手段から出力される第１の操作量及び前記固定制御手段から出力される第２の操作量の中からいずれか一つを選択する  請求項１９又は請求項２０に記載の情報処理装置。
【請求項２３】
前記予測制御手段及び前記操作量決定手段が出力する操作量を基に、あらかじめ入力された評価関数に基づいて評価値を計算し、最も評価値の高い制御量を判断する制御評価手段を含み、  前記操作量選択手段が、前記制御評価手段の判断の結果を基に前記予測制御手段から出力される第１の操作量及び前記固定制御手段から出力される第２の操作量の中からいずれか一つを選択する  請求項１９又は請求項２０に記載の情報処理装置。
【請求項２４】
前記制御評価手段が、操作に必要なコストを基に判定する  請求項２３に記載の情報処理装置。
【請求項２５】
前記制御評価手段が、前記操作量決定手段から出力される第１の操作量の前記固定制御手段の制御量からの外れの量を基に判定する  請求項２３に記載の情報処理装置。
【請求項２６】
前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報と入力情報の目標値との差に基づいて動作を評価する動作評価手段を含み  前記操作量選択手段が、前記動作評価手段の評価に基づき、前記制御評価手段の結果を基に前記予測制御手段から出力される第１の操作量と前記固定制御手段から出力される第２の操作量の中からいずれか一つを選択する  請求項１９又は請求項２０に記載の情報処理装置。
【請求項２７】
前記予測式集合学習生成手段で計算される学習の評価値を基に、評価を行う予測式評価手段を含み、  前記操作量選択手段が、前記予測式評価手段の結果に基づいて前記予測制御手段から出力される第１の操作量及び前記固定制御手段から出力される第２の操作量の中からいずれか一つを選択する  請求項１９又は請求項２０に記載の情報処理装置。
【請求項２８】
前記予測式評価手段が、学習の尤もらしさを表す情報量基準を基に評価する  請求項２７に記載の情報処理装置。
【請求項２９】
前記予測式集合学習生成手段より出力される予測式集合が制御可能な予測式か否かを基に、前記予測式集合を評価する予測式集合評価手段を含み  前記操作量選択手段が、前記予測式集合評価手段の結果を基に、前記予測制御手段から出力される第１の操作量及び前記固定制御手段から出力される第２の操作量の中からいずれか一つを選択する  請求項１９又は請求項２０に記載の情報処理装置。
【請求項３０】
前記予測式集合評価手段が、予測式に制御量の変数が含まれる数に基づいて評価する  請求項２９に記載の情報処理装置。
【請求項３１】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積し、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成し、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定し、  前記第１の操作量を出力し、  あらかじめ入力された式と前記蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力し、  前記第１の操作量と前記第２の操作量のいずれか一つを選択する  予測制御方法。
【請求項３２】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する処理と、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する処理と、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定する処理と、  前記第１の操作量を出力する処理と、  あらかじめ入力された式と前記蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力する処理と、  前記第１の操作量と前記第２の操作量のいずれか一つを選択する処理と  をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、プロセスなどの制御に関し、特に、将来の状態を予測して操作量を決定する予測制御に関する。
【背景技術】
【０００２】  予測制御は、プロセスの動的モデルに基づいて将来の被制御量を予測し、操作量を決定する制御である。予測制御の特徴は、多変数の制御が容易であること、制約の考慮が容易であること、及び、調整が容易で直感的であることである。【０００３】  予測制御は、石油化学産業のプラント制御を中心に利用されてきた。近年の計算機の能力向上に伴い、予測制御は、石油化学産業のプラント制御に限らず、制御サイクルが短い移動体及びロボットにも応用されている（例えば、非特許文献１を参照）。【０００４】  非特許文献１の記載された技術を含め、一般的な予測制御は、現実世界を反映した予測制御モデルが既知であり、予測制御モデルの設計者が予測制御モデルを予め記述することを、前提としている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１に記載のモデル予測制御装置は、予測制御モデルが既知であり、評価関数に基づいてそのモデルに追従する制御を行う。なお、予測制御モデルは、離散時間の線形関数で表現されることが多い。【０００５】  また、制御のための予測制御モデルを、ニューラルネットワークを用いて学習する制御装置が、用いられている（例えば、特許文献２を参照）。特許文献２に記載の制御装置は、同定モデル（上記の予測制御モデルに相当）のパラメータを求める同定器を備えている。ただし、特許文献２に記載の制御装置も、予測制御モデルが既知であることを前提としている。【０００６】  また、予測制御モデルのパラメータを学習する方法が、提案されている（例えば、特許文献３を参照）。特許文献３に記載の方法も、予測制御モデルが既知であり、その前提を元に、パラメータを推定する。【０００７】  また、パワーアシストシステムなどにおいて、個人差などに合わせるために複数の固定された制御アルゴリズムを選択して動作するシステムが提案されている（例えば、特許文献４を参照）。【０００８】  また、機械学習を用いた装置が、提案されている（例えば、特許文献５を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平５−１２０２５６号公報
【特許文献２】特開平５−３２４００７号公報
【特許文献３】特開平１１−０５３００５号公報
【特許文献４】特開２００５−１１８９５９号公報
【特許文献５】特開２０１１−１１８７８６号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Jan M. Maciejowski (原著者), 足立 修一 (翻訳), 管野 政明 (翻訳)  「モデル予測制御―制約のもとでの最適制御」東京電機大学出版局 、２００５年１月（[原著] Jan M. Maciejowski, "Predictive Control with Constraints", Prentice Hall, August 27, 2000）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】  このように、非特許文献１、及び、特許文献１乃至特許文献３及び特許文献５に記載のモデル予測制御技術（以下、「文献に記載された予測制御」と言う）は、予測制御モデルが既知であることを前提としている。【００１２】  予測制御においては、予測制御の設計者が、予め、運動方程式、熱方程式、質量保存則、運動量保存則、エネルギー保存則等の物理法則に基づき、予測制御モデルを記述していた。【００１３】  しかし、設計者が、全ての物理法則を考慮して、現実世界の複雑な相関関係を完全に反映するように予測制御モデルを導出することは、困難である。そのため、予測制御モデルと現実世界との間にかい離が生じる。その結果、記述された予測制御モデルは、不完全な予測制御モデルとなる。【００１４】  例えば、部屋の空調制御の場合、空調機の温度、空調機の風量、ブラインド開度、及び、窓開度という複数の操作変数が、室内温度、室内湿度という複数の制御変数に影響を与える。また、一般的に、温度を上げると湿度が下がるというように、制御変数間に、干渉が、存在する。さらに、外気温度、外気湿度という状態変数は、制御変数に影響を与える。このように、設計者が、操作変数、制御変数、及び、状態変数の間で相互に影響を与え合う関係性を完全にモデル化することは、困難である。その結果、予測制御は、制御の追従性が低いという問題点があった。【００１５】  また、文献に記載された予測制御は、人の挙動や振る舞い、経済状況のように、そもそも物理法則に基づかない現象の予測制御モデルを導出することができず、予測制御を行うこと自体が不可能であるという問題点があった。【００１６】  さらに、その予測制御では、周辺環境の変化、経年に伴う制御対象の性能変化、又は、制御対象の改修等に基づく制御対象の構造変化に基づき、経時的に予測制御モデルが、現実世界から大きくかい離する。そのため、予測技術の予測制御モデルは、不完全な予測制御モデルとなる。その結果、予測制御は、制御の追従性が低下するという問題点があった。【００１７】  また、機械学習を用いて予測制御モデルを構築する方法の場合、学習開始時などの学習ができる前に学習データを集めることが、重要である。【００１８】  また、機械学習を用いた制御は、学習毎に制御の特性が変化するため、制御モデルの特性の評価をその都度行う必要がある。そして、その評価に基づいて適切な制御であるかどうかが決定される。このため、文献に記載された機械学習を用いた制御は、周囲の状況を基に適切な制御を選択することが困難であるとの問題点があった。【００１９】  本発明の目的は、上記問題点を解決する情報処理装置及び予測制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】  本発明の一形態における情報処理装置は、制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段と、前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる操作量を決定する操作量決定手段と含む。【００２１】  本発明の一形態における予測制御方法は、制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積し、前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成し、前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する。【００２２】  本発明の一形態におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積する処理と、前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する処理と、前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する処理とをコンピュータに実行させる。【００２３】  本発明の一形態における情報処理装置は、制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段、および、前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定する操作量決定手段と、を含み前記第１の操作量を出力する予測制御手段とあらかじめ入力された式と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力する固定制御手段と、前記操作量決定手段の第１の操作量と前記固定制御手段の第２の操作量のいずれか一つを選択する操作量選択手段とを含む。【００２４】  本発明の一形態のおける予測制御方法は、制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積し、前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成し、前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受��し、前記入力情報と前記蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定し、前記第１の操作量を出力し、あらかじめ入力された式と前記蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力し、前記第１の操作量と前記第２の操作量のいずれか一つを選択する。【００２５】  本発明の一形態におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する処理と、前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する処理と、前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定する処理と、前記第１の操作量を出力する処理と、あらかじめ入力された式と前記蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力する処理と、前記第１の操作量と前記第２の操作量のいずれか一つを選択する処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２６】  本発明に基づけば、予測制御モデルと現実世界との間のかい離を小さくするように、予測制御モデルを自動的に構築する効果を得ることができる。【００２７】  また、本発明に基づけば、学習データの収集と制御が同時に行える。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明における第１の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの別の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの別の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る情報処理装置の変形例の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、第２の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、第３の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、第４の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図９は、第５の実施形態に係る操作量決定部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、第５の実施形態に係る操作量算出部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、第５の実施形態に係る操作量算出部の他の構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、第５の実施形態に係る数理計画問題定式化部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、数理計画問題定式化部における定式化と数理計画問題計算部における計算を説明するための図である。
【図１４】図１４は、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、第６の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】  次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００３０】  なお、各図面は、本発明の実施形態を説明するものである。そのため、本発明は、各図面の記載に限られるわけではない。また、各図面の同様の構成には、同じ番号を付し、その繰り返しの説明を、省略する場合がある。
【００３１】  また、以下の説明に用いる図面において、本発明の説明に関係しない部分の構成については、記載を省略し、図示しない場合もある。
【００３２】  ［第1の実施形態］  図１は、本発明における第１の実施形態の情報処理装置１００００を含む情報処理システム１００の構成の一例を示すブロック図である。
【００３３】  情報処理システム１００は、情報処理装置１００００と、入力装置２２０００と、出力装置２３０００とを含む。
【００３４】  情報処理装置１００００は、周辺環境２００００に含まれる制御対象２１０００に対する予測制御に関する処理を実行する。そのため、情報処理装置１００００は、周辺環境２００００と、制御対象２１０００とに関する情報とを受信する。ただし、各情報は、値の測定時に各種の外乱が加わる。ここで、外乱は、測定可能な「測定外乱」と、測定できない「未測定外乱」とが含まれる。そのため、情報処理装置１００００は、制御対象２１０００と周辺環境２００００に関連する情報として、図１に示すように、次の情報を受信する。すなわち、情報処理装置１００００は、周辺環境２００００の情報に測定外乱と未測定外乱が加わった情報と、制御対象２１０００の情報に測定外乱と未測定外乱が加わった情報と、測定外乱と（以下、まとめて「制御対象情報２１００」と言う）を受信する。
【００３５】  ここで、制御対象２１０００の情報とは、例えば、制御対象２１０００の状態、制御対象２１０００に加えられた操作、又は、その操作を実現するためのコストである。
【００３６】  また、情報処理装置１００００は、入力装置２２０００と接続し、入力装置２２０００から予測制御に必要な情報（例えば、設定値、制約、優先度。以下、単に「入力情報２２００」と言う）を受信する。入力装置２２０００は、設計者が、必要な情報を入力可能な装置なら特に制限はない。例えば、入力装置２２０００は、一般的なＰＣ（Personal Computer）でも良い。そのため、入力装置２２０００の詳細な説明を省略する。
【００３７】  また、情報処理装置１００００は、出力装置２３０００と接続し、決定した制御対象２１０００を操作するための情報（以下、単に「操作量２３００」と言う）を出力装置２３０００に出力する。出力装置２３０００は、設計者が、操作量２３００を確認できれば特に制限はない。例えば、出力装置２３０００は、一般的なディスプレイ装置でも良い。そのため、出力装置２３０００の詳細な説明を省略する。
【００３８】  なお、入力装置２２０００と出力装置２３０００は、異なる装置でも、同じ装置でも良い。
【００３９】  次に、本実施形態の情報処理装置１００００について、図面を参照して、詳細に説明する。
【００４０】  図２は、第１の実施形態に係る情報処理装置１００００の構成の一例を示すブロック図である。
【００４１】  情報処理装置１００００は、情報蓄積部１１０００と、予測式集合学習生成部１２０００と、操作量決定部１４０００とを含む。
【００４２】  情報蓄積部１１０００は、制御対象情報２１００を受信し、それを蓄積する。以下、情報蓄積部１１０００が蓄積した情報を「蓄積情報２６００」と言う。
【００４３】  予測式集合学習生成部１２０００は、情報蓄積部１１０００に蓄積された蓄積情報２６００、つまり、過去から現在までの制御対象情報２１００に基づいて、制御対象２１０００の制御に用いる予測式集合２５００を学習（機械学習）する。そして、予測式集合学習生成部１２０００は、学習に基づいて、予測式集合２５００を生成する。ここで、予測式集合２５００とは、例えば、制御対象２１０００の将来の状態又はコストを予測する予測式の集合である。
【００４４】  なお、予測式集合学習生成部１２０００の動作については、後ほど説明する。
【００４５】  操作量決定部１４０００は、操作量２３００を決定するために必要な情報、つまり、予測制御に必要な情報（上記の入力情報２２００）を受信する。例えば、操作量決定部１４０００は、上記のとおり、入力装置２２０００から操作量２３００の決定に必要な入力情報２２００を受信しても良い。
【００４６】  ここで、入力情報２２００は、例えば、設定値、制約、優先度である。
【００４７】  設定値とは、制御対象２１０００が制御において、将来のある時点と、その将来の時点で予測制御モデルの制御対象となる変数（以下、制御変数と呼ぶ）に設定される値の組である。その将来の時点において、制御変数の値と、制御対象となる制御変数に設定された値との差が小さくなるように、制御される。
【００４８】  制約は、制御対象２１０００の予測制御モデルの制御変数、予測制御モデルの状態を表す変数（以下、状態変数と呼ぶ）、予測制御モデルの操作を表す変数（以下、操作変数と呼ぶ）における制約、制御変数、状態変数、操作変数の間における制約である。
【００４９】  なお、予測式は、制御変数、状態変数、操作変数を変数とする関数（関数式）とも言える。
【００５０】  優先度は、制御対象２１０００の予測制御モデルの制御変数の重要性を表す。優先度が高い制御変数が、優先的に制御対象となる。
【００５１】  そして、操作量決定部１４０００は、次の情報を基に、予測制御モデルを構築し、予測制御モデルを基に制御対象２１０００の操作量２３００を決定する。すなわち、その情報とは、予測式集合学習生成部１２０００で学習及び生成された予測式集合２５００と、受信した制御対象情報２１００と、情報蓄積部１１０００に蓄積された蓄積情報２６００と、入力情報２２００とである。ここで、操作量２３００とは、制御対象２１０００の制御に用いられる情報である。操作量２３００は、例えば、操作の具体的な値である。ただし、操作の動作指示のような具体的な値でない操作量は、適宜、具体的な値に置き換えた情報となっているものとする。
【００５２】  そして、操作量決定部１４０００は、決定した操作量２３００を、出力装置２３０００に出力する。
【００５３】  そのため、例えば、制御対象２１０００の操作者は、出力された情報（操作量２３００）に基づいて、適切に制御対象２１０００を操作できる。
【００５４】  なお、操作量決定部１４０００は、予測式集合学習生成部１２０００での機械学習を基に得られた予測式集合２５００の独立変数と従属変数と、予測制御モデルの制御変数、状態変数及び操作変数との対応付けを規定する。そして、操作量決定部１４０００は、その規定を基に、予測式集合２５００を利用した制御のための予測制御モデルを構築する。さらに、情報処理装置１００００は、操作量決定部１４０００が受信した入力情報２２００（例えば、設定値、制約、優先度）を用いて予測制御モデルを構築しても良い。つまり、情報処理装置１００００は、機械学習を基に得られる予測式集合２５００を利用した予測制御モデルの構築できる。
【００５５】  なお、独立変数や従属変数を含め、操作量決定部１４０００の動作についても、後ほど説明する。
【００５６】  次に、本実施形態の効果について説明する。
【００５７】  文献に記載された予測技術では、設計者が、制御対象２１０００とその周辺環境２００００と測定外乱との関係性を解明し、物理法則を考慮して予測式を立て、予測制御モデルを構築する。そして、文献に記載された予測技術では、設計者が、そのモデルに基づいて制御対象２１０００の操作量２３００を決定することが必要であった。あるいは、その予測技術は、予測式のパラメータを未定とし、学習に基づいてパラメータを同定した。
【００５８】  一方、本実施形態の情報処理装置１００００は、設計者が予測制御モデルを構築することなく予測制御が可能となる効果を得ることができる。
【００５９】  その理由は、本実施形態の情報処理装置１００００において、予測式集合学習生成部１２０００が、情報蓄積部１１０００に蓄積された蓄積情報２６００に基づいて、自動的に、予測式集合２５００を学習及び生成する。そして、操作量決定部１４０００が、制御対象情報２１００、入力情報２２００、蓄積情報２６００、及び、予測式集合２５００に基づいて、予測制御モデルを自動的に構築し、操作量２３００を決定するためである。
【００６０】  このように、本実施形態の情報処理装置１００００は、設計者が予測制御モデルを構築しなくても、予測制御が可能となる効果を得ることができる。
【００６１】  また、本発明の実施形態に基づくと、情報処理装置１００００は、機械学習を基に得られる予測式集合２５００を利用した予測制御モデルを構築することができる。
【００６２】  また、文献に記載された予測制御は、機械学習を単純に適用して得られた予測式の独立変数及び従属変数と、制御のための予測制御モデルで利用される操作変数、制御変数、及び、状態変数との対応付けが規定されていない。そのため、その予測技術は、得られた予測式から制御のための予測制御モデルを構築できない、及び、外部からの設定値、制約、優先度等を与えて制御のための予測制御モデルを構築できないという問題点があった。
【００６３】  本発明の実施の形態に基づくと、情報処理装置１００００が、予測式集合学習生成部１２０００の機械学習を基に得られた予測式集合２５００の独立変数及び従属変数と、制御モデルの制御変数及び操作変数との対応付けを規定する。そして、情報処理装置１００００が、その規定を基に、予測式集合２５００を利用した制御のための予測制御モデルを構築するためである。さらに、情報処理装置１００００は、操作量決定部１４０００が受信した、入力情報２２００を用いるためである。これにより、上述の問題点は解決される。
【００６４】  また、情報処理装置１００００は、設計者が導出できない制御対象２１０００又は物理法則に基づかない現象に対しても予測制御が可能となる。
【００６５】  その理由は、情報処理装置１００００の予測式集合学習生成部１２０００が、蓄積情報２６００を基に予測式集合２５００を生成する。そして、操作量決定部１４０００が、制御対象情報２１００と、蓄積情報２６００と、予測式集合２５００とを基に、操作量２３００を決定できるためである。つまり、情報処理装置１００００は、物理法則を用いなくても、操作量２３００を決定できるためである。
【００６６】  また、情報処理装置１００００は、周辺環境２００００及び制御対象２１０００の変化に対応した予測制御が可能となる。
【００６７】  その理由は、予測式集合学習生成部１２０００及び操作量決定部１４０００が、制御対象情報２１００に加え、過去の制御対象情報２１００である蓄積情報２６００を用いるためである。つまり、情報処理装置１００００において、予測式集合学習生成部１２０００が、予測制御モデルと現実世界との間のかい離を小さくするように、機械学習を利用して予測制御モデル（予測式集合２５００）を自動的に構築する。そして、操作量決定部１４０００が、構築された予測制御モデル（予測式集合２５００）を用いて、予測制御の操作量２３００を決定するためである。
【００６８】  また、情報処理装置１００００は、予測式を利用した予測制御を実現できる。
【００６９】  その理由は、予測式集合学習生成部１２０００が、予測式集合２５００を学習及び生成し、操作量決定部１４０００が、学習及び生成された予測式集合２５００を用いるためである。
【００７０】  その結果、本実施形態の情報処理装置１００００は、予測制御の追従性を高める効果を得ることができる。
【００７１】  ＜変形例１＞  本実施形態の情報処理装置１００００は、制御対象２１０００の数に制限はない。
【００７２】  図３は、本変形例に係る情報処理システム１０１の構成の一例を示すブロック図である。
【００７３】  情報処理システム１０１は、制御対象２１０００として、複数の制御対象２１００１、乃至、制御対象２１００ｎを含む。
【００７４】  情報処理装置１００００は、制御対象２１０００毎に設けられても良い。
【００７５】  しかし、情報処理装置１００００は、制御対象２１０００が複数でも、動作可能である。
【００７６】  そこで、本変形例の情報処理装置１００００は、複数の制御対象２１０００に関する制御対象情報２１００を受信し、複数の制御対象２１０００の操作量２３００を決定する。
【００７７】  一台の情報処理装置１０００００が、複数の制御対象２１０００を制御すると、情報処理装置１００００は、複数の制御対象２１０００を集中的に制御できる。つまり、情報処理装置１００００は、複数の制御対象２１０００の制御を容易に実現できる。
【００７８】  また、多くの制御対象２１０００の情報を情報蓄積部１１０００に蓄積できるため、情報処理装置１００００は、予測式集合学習生成部１２０００が生成する予測式集合２５００の予測精度を向上できる。
【００７９】  さらに、本変形例の情報処理装置１００００は、一台の制御装置の物量で複数の制御対象２１０００を制御できるため、制御装置の低物量を実現できる。
【００８０】  本変形例の効果を説明する。
【００８１】  本変形例の情報処理装置１００００は、第１の実施形態の情報処理装置１００００の効果に加え、複数の制御対象２１０００の制御を簡単にする効果を得ることができる。
【００８２】  その理由は、情報処理装置１００００が、複数の制御対象２１０００を集中的に制御できるためである。
【００８３】  また、情報処理装置１００００は、予測式集合２５００の予測精度を向上できる。
【００８４】  その理由は、情報処理装置１００００が、より多くの制御対象２１０００の情報を蓄積できるためである。
【００８５】  さらに、情報処理装置１００００は、制御に必要となる物量を低減する効果を得ることができる。
【００８６】  その理由は、情報処理装置１００００が、制御対象２１０００に必要な装置の数を低減できるためである。
【００８７】  ＜変形例２＞  情報処理システム１００は、情報処理装置１００００が決定した操作量２３００を、制御対象２１０００に送信しても良い。
【００８８】  図４は、本変形例に係る情報処理システム１０２の構成の一例を示すブロック図である。
【００８９】  情報処理装置１００００は、操作量決定部１４０００で決定した操作量２３００を、制御対象２１０００に送信する。
【００９０】  制御対象２１０００は、受信した操作量２３００に基づく操作を実施する。
【００９１】  このように、情報処理装置１００００は、操作量を自動的にフィードバックしても良い。
【００９２】  本変形例の効果を説明する。
【００９３】  本変形例の情報処理装置１００００は、第１の実施形態の効果に加え、操作者の負荷を軽減できる効果がある。
【００９４】  その理由は、情報処理装置１００００が、自動的に、決定した操作量２３００を、制御対象２１０００にフィードバックできるためである。
【００９５】  なお、本変形例の情報処理装置１００００は、操作者が操作量２３００を確認できるように、第１の実施の形態と同様にして出力装置２３０００の操作量２３００を出力してもよい。
【００９６】  また、本変形例の情報処理装置１００００は、変形例１と同様に、複数の制御対象２１０００と接続しても良い。
【００９７】  ＜変形例３＞  情報処理装置１００００構成は、これまでの説明に限らない。
【００９８】  また、情報処理装置１００００は、各構成を複数の構成に分けても良い。
【００９９】  また、情報処理装置１００００は、１つの装置で構成される必要はない。例えば、情報処理装置１００００は、ネットワーク又はバスを介して接続した外部の記憶装置を、情報蓄積部１１０００としても用いても良い。
【０１００】  さらに情報処理装置１００００において、構成の少なくとも一部は、制御対象２１０００と別の場所に設置されても良い。
【０１０１】  例えば、情報処理装置１００００の情報蓄積部１１０００と予測式集合学習生成部１２０００とが、制御対象２１０００が設置された建物と、別の建物に設置されても良い。
【０１０２】  また、情報処理装置１００００の情報蓄積部１１０００と予測式集合学習生成部１２０００とが、制御対象２１０００が設置された国と、別の国に設置されても良い。
【０１０３】  あるいは、情報処理装置１００００は、分散されて設置された複数の制御対象２１０００と接続しても良い。
【０１０４】  また、情報処理装置１００００は、複数の構成を１つの構成としても良い。
【０１０５】  例えば、情報処理装置１００００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）とを含むコンピュータ装置として実現しても良い。さらに、情報処理装置１００００は、上記構成に加え、入出力接続回路（ＩＯＣ：Input Output Circuit）と、ネットワークインターフェース回路（ＮＩＣ：Network Interface Circuit）とを含むコンピュータ装置として実現しても良い。
【０１０６】  図５は、変形例３に係る情報処理装置６００の構成の一例を示すブロック図である。
【０１０７】  情報処理装置６００は、ＣＰＵ６１０と、ＲＯＭ６２０と、ＲＡＭ６３０と、内部記憶装置６４０と、ＩＯＣ６５０と、ＮＩＣ６８０とを含み、コンピュータを構成している。
【０１０８】  ＣＰＵ６１０は、ＲＯＭ６２０からプログラムを読み込む。そして、ＣＰＵ６１０は、読み込んだプログラムに基づいて、ＲＡＭ６３０と、内部記憶装置６４０と、ＩＯＣ６５０と、ＮＩＣ６８０とを制御する。そして、ＣＰＵ６１０は、これらの構成を制御し、図２に示す、予測式集合学習生成部１２０００と操作量決定部１４０００としての各機能を実現する。ＣＰＵ６１０は、各機能を実現する際に、ＲＡＭ６３０又は内部記憶装置６４０を、プログラムの一時記憶として使用しても良い。
【０１０９】  また、ＣＰＵ６１０は、コンピュータで読み取り可能にプログラムを記憶した記憶媒体７００が含むプログラムを、図示しない記憶媒体読み取り装置を用いて読み込んでも良い。あるいは、ＣＰＵ６１０は、ＮＩＣ６８０を介して、図示しない外部の装置からプログラムを受け取っても良い。
【０１１０】  ＲＯＭ６２０は、ＣＰＵ６１０が実行するプログラム及び固定的なデータを記憶する。ＲＯＭ６２０は、例えば、Ｐ−ＲＯＭ（Programmable-ROM）又はフラッシュＲＯＭである。
【０１１１】  ＲＡＭ６３０は、ＣＰＵ６１０が実行するプログラム及びデータを一時的に記憶する。ＲＡＭ６３０は、例えば、Ｄ−ＲＡＭ（Dynamic-RAM）である。
【０１１２】  内部記憶装置６４０は、情報処理装置６００が長期的に保存するデータ及びプログラムを記憶する。また、内部記憶装置６４０は、ＣＰＵ６１０の一時記憶装置として動作しても良い。内部記憶装置６４０は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）又はディスクアレイ装置である。
【０１１３】  ＲＡＭ６３０又は内部記憶装置６４０が、情報蓄積部１１０００としての機能を実現する。
【０１１４】  なお、情報処理装置６００は、ＲＡＭ６３０及び内部記憶装置６４０の両方を用いて、情報蓄積部１１０００の機能を実現しても良い。
【０１１５】  このように、情報蓄積部１１０００は、揮発性のメモリ又は不揮発性のメモリのいずれのメモリを用いても、実現できる。
【０１１６】  ＩＯＣ６５０は、ＣＰＵ６１０と、入力機器６６０及び表示機器６７０とのデータを仲介する。ＩＯＣ６５０は、例えば、ＩＯインターフェースカードである。
【０１１７】  入力機器６６０は、情報処理装置６００の操作者からの入力指示を受け取る機器である。入力機器６６０は、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネルである。
【０１１８】  なお、情報処理装置６００の入力機器６６０は、入力装置２２０００の一部として動作しても良い。つまり、情報処理装置６００は、入力装置２２０００の機能を含んでも良い。
【０１１９】  表示機器６７０は、情報処理装置６００の操作者に情報を表示する機器である。表示機器６７０は、例えば、液晶ディスプレイである。
【０１２０】  なお、情報処理装置６００の表示機器６７０は、出力装置２３０００の一部として、動作しても良い。つまり、情報処理装置６００は、出力装置２３０００の機能を含んでも良い。
【０１２１】  ＮＩＣ６８０は、ネットワークを介した外部の装置（例えば、入力装置２２０００及び出力装置２３０００）とのデータのやり取りを中継する。ＮＩＣ６８０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）カードである。
【０１２２】  このように構成された情報処理装置６００は、情報処理装置１００００と同様の効果を得ることができる。
【０１２３】  その理由は、情報処理装置６００のＣＰＵ６１０が、プログラムに基づいて情報処理装置１００００と同様の機能を実現できるためである。
【０１２４】  ［第２の実施形態］  図６は、第２の実施形態に係る情報処理装置１００１０の構成の一例を示すブロック図である。
【０１２５】  本実施形態の情報処理装置１００１０は、第１の実施形態の情報処理装置１００００の構成に加え、予測式集合学習生成部１２０００と操作量決定部１４０００との間に予測式集合格納部１３０００を含む。情報処理装置１００１０のその他の構成は、情報処理装置１００００と同様である。そのため、本実施形態において、第１の実施形態とは異なる構成及び動作を説明し、第１の実施形態と同様の構成及び動作の説明を省略する。
【０１２６】  予測式集合格納部１３０００は、予測式集合学習生成部１２０００で学習及び生成された予測式集合２５００を、格納する。以下、予測式集合格納部１３０００が入力、出力、及び、格納した予測式集合を含め、予測式集合２５００と言う。
【０１２７】  そして、本実施形態の操作量決定部１４０００は、予測式集合格納部１３０００に格納された予測式集合２５００と、受信した制御対象情報２１００と、蓄積情報２６００と、入力情報２２００とを基に、制御対象２１０００の操作量２３００を決定する。
【０１２８】  第１の実施形態の情報処理装置１００００では、予測式集合学習生成部１２０００と操作量決定部１４０００とは、連続して動作した。
【０１２９】  これに対し、本実施形態の情報処理装置１００１０では、予測式集合学習生成部１２０００と操作量決定部１４０００とは、連続して動作しなくても良い。
【０１３０】  例えば、予測式集合の更新に比べて操作量の決定が高頻度で発生する場合、予測式集合学習生成部１２０００は、操作量決定部１４０００の動作間隔よりも長い間隔で動作しても良い。
【０１３１】  例えば、操作量決定部１４０００の動作間隔が、１秒に設定されるのに対して、予測式集合学習生成部１２０００の動作間隔が、１日に設定される場合がある。予測式集合格納部１３０００は、上記のような場合において、予測式集合学習生成部１２０００の動作間隔と、操作量決定部１４０００の動作間隔との差を吸収する。そのため、予測式集合格納部１３０００は、予測式集合学習生成部１２０００で学習及び生成された予測式集合２５００を受信し、それを格納する。
【０１３２】  操作量決定部１４０００は、操作量２３００の決定の際に、予測式集合格納部１３０００に格納された予測式集合２５００を利用できる。そのため、本実施形態の予測式集合学習生成部１２０００は、操作量決定部１４０００の操作量２３００の決定のたびに、予測式集合２５００を学習及び生成する必要がない。つまり、本実施形態の予測式集合学習生成部１２０００は、計算量を低減できる。
【０１３３】  本実施形態の効果について説明する。
【０１３４】  本実施形態の情報処理装置１００１０は、第１の実施形態の効果に加え、計算量を低減できるとの効果を得ることができる。
【０１３５】  その理由は、次のとおりである。
【０１３６】  操作量決定部１４０００は、操作量２３００の決定において、予測式集合格納部１３０００に格納された予測式集合２５００を利用する。そのため、本実施形態の予測式集合学習生成部１２０００は、操作量決定部１４０００が操作量２３００を決定のたびに、予測式集合２５００を学習及び生成する必要がないためである。つまり、本実施形態の予測式集合学習生成部１２０００は、計算量を低減できるためである。
【０１３７】  なお、本実施形態の情報処理装置１００１０は、第１の実施形態と同様に、複数の制御対象２１０００に対応しても良い。
【０１３８】  また、本実施形態の情報処理装置１００１０は、第１の実施形態と同様に、図５に示すコンピュータで実現されても良い。
【０１３９】  ［第３の実施形態］  図７は、第３の実施形態に係る情報処理装置１００２０の構成の一例を示すブロック図である。
【０１４０】  本実施形態の情報処理装置１００２０は、第２の実施形態の情報処理装置１００１０の構成に加え、予測値算出部１５０００を含む。情報処理装置１００２０のその他の構成は、情報処理装置１００１０と同様である。そのため、本実施形態において、第２の実施形態とは異なる構成及び動作を説明し、第２の実施形態と同様の構成及び動作の説明を省略する。なお、情報処理装置１００２０は、第１の実施形態の情報処理装置１００００と同様に、予測式集合格納部１３０００を含まなくても良い。
【０１４１】  予測値算出部１５０００は、予測式集合格納部１３０００に格納された予測式集合２５００と、制御対象情報２１００と、操作量２３００とを基に、予測値２４００を算出する。例えば、予測値算出部１５０００は、予測式集合２５００に、制御対象情報２１００と、操作量２３００を適用して、予測値２４００を算出する。
【０１４２】  ただし、予測値算出部１５０００は、必要に応じて、予測値２４００の算出に、蓄積情報２６００を用いても良い。ここで、予測値２４００とは、操作量２３００が制御対象２１０００に適用された場合に、制御対象２１０００が移行すると予測される値である。つまり、予測値２４００は、操作量２３００に対する結果に相当する値である。
【０１４３】  なお、予測値算出部１５０００は、例えば、算出した予測値２４００を、出力装置２３０００に出力しても良い。また、既に説明した通り、操作量決定部１４０００は、操作量２３００を出力装置２３０００に出力しても良い。この場合、操作者は、出力装置２３０００を参照して、操作量２３００と予測値２４００との両方を確認できる。
【０１４４】  本実施形態の効果について説明する。
【０１４５】  本実施形態の情報処理装置１００２０は、第２の実施形態の効果に加え、操作量２３００に対する予測値２４００を得ることができる。
【０１４６】  その理由は、予測値算出部１５０００が、予測式集合２５００と、制御対象情報２１００と、操作量２３００とを基に、予測値２４００を算出し、出力するためである。
【０１４７】  なお、本実施形態の情報処理装置１００２０は、第１の実施形態と同様に、複数の制御対象２１０００に対応しても良い。この場合、予測値算出部１５０００は、複数の予測値２４００を算出する。ただし、予測値算出部１５０００は、全ての予測値２４００ではなく、一部の予測値２４００を算出しても良い。あるいは、予測値算出部１５０００は、例えば、入力装置２２０００から指定された制御変数に関する予測値２４００を算出しても良い。
【０１４８】  また、本実施形態の情報処理装置１００２０は、第１の実施形態と同様に、図５に示すコンピュータで実現されても良い。
【０１４９】  ［第４の実施の形態］  図８は、第４の実施形態に係る情報処理装置１００３０の構成の一例を示すブロック図である。
【０１５０】  本実施形態の情報処理装置１００３０は、第３の実施形態の情報処理装置１００２０の構成に加え、予測値蓄積部１６０００と、予測誤差算出部１７０００と、再学習判定部１８０００とを含む。情報処理装置１００３０のその他の構成は、情報処理装置１００２０と同様である。そのため、本実施形態において、第３の実施形態とは異なる構成及び動作を説明し、第３の実施形態と同様の構成及び動作の説明を省略する。なお、情報処理装置１００３０は、第１の実施形態の情報処理装置１００００と同様に、予測式集合格納部１３０００を含まなくても良い。
【０１５１】  予測値蓄積部１６０００は、予測値算出部１５０００で算出された予測値２４００を受信し、これを蓄積する。以下、予測値蓄積部１６０００が入力、出力、及び、蓄積した予測値２４００を含め、予測値２４００と言う。
【０１５２】  予測誤差算出部１７０００は、情報蓄積部１１０００に蓄積された蓄積情報２６００と、予測値蓄積部１６０００に蓄積された予測値２４００とを基に、予測誤差２９００を算出する。ここで予測誤差２９００とは、制御対象２１０００に設定されている値（制御対象情報２１００）と、予測値２４００との差（誤差）である。
【０１５３】  再学習判定部１８０００は、予測誤差算出部１７０００で算出された予測誤差２９００を基に、予測式集合学習生成部１２０００において、再学習するか否かを判定する。以下、この判定の結果を、「判定結果３０００」と言う。なお、再学習判定部１８０００は、判定の処理において、閾値など他の情報を参照しても良い。
【０１５４】  予測式集合学習生成部１２０００は、再学習判定部１８０００の判定結果３０００を受け取る。そして、予測式集合学習生成部１２０００は、判定結果３０００が再学習を示す場合、予測式集合２５００を再度学習し、再生成する。
【０１５５】  本実施形態の再学習判定部１８０００は、例えば、予測誤差２９００が、ある一定の値（閾値）以上になった場合、再学習するとの判定結果３０００を出力する。その結果、予測式集合学習生成部１２０００は、予測式集合２５００を再生成する。このように、情報処理装置１００３０は、自動的に、予測式集合２５００を再学習する。その結果、情報処理装置１００３０は、高い予測精度を維持できる。
【０１５６】  なお、情報処理装置１００３０は、入力装置２２０００又は図示しない外部の装置からの指示を基に、再学習を実行しても良い。例えば、周辺環境２００００が大きく変化した場合、及び／又は、制御対象２１０００の構成が大きく変化された場合、操作者は、入力装置２２０００を操作して、情報処理装置１００３０に予測式集合２５００の再学習と再生成とを指示しても良い。この指示を基に、情報処理装置１００３０は、予測式集合学習生成部１２０００を再動作させ、予測式集合２５００を更新しても良い。その結果、情報処理装置１００３０は、周辺環境２００００及び／又は制御対象２１０００の変化に適応した制御を実現できる。
【０１５７】  本実施形態の効果を説明する。
【０１５８】  本実施形態の情報処理装置１００３０は、第３の実施形態の効果に加え、より高い予測精度を実現できるとの効果を得ることができる。
【０１５９】  その理由は、次のとおりである。
【０１６０】  本実施形態の予測誤差算出部１７０００は、蓄積情報２６００と、予測値２４００とを基に、予測誤差２９００を算出する。そして、予測誤差２９００が所定の閾値より大きい場合、再学習判定部１８０００が、予測式集合学習生成部１２０００に、予測式集合２５００の再学習及び再生成を指示する。その結果、情報処理装置１００３０は、適切な予測式集合２５００を生成できるためである。
【０１６１】  なお、本実施形態の情報処理装置１００３０は、第１の実施形態と同様に、複数の制御対象２１０００に対応しても良い。
【０１６２】  また、本実施形態の情報処理装置１００３０は、第１の実施形態と同様に、図５に示すコンピュータで実現されても良い。
【０１６３】  ［第５の実施形態］  次に、操作量決定部１４０００のより詳細な実施形態について、第５の実施形態として、図面を参照して説明する。
【０１６４】  図９は、本実施形態に係る操作量決定部１４０００の構成の一例を示すブロック図である。
【０１６５】  操作量決定部１４０００は、予測式集合変換部１４１００と操作量算出部１４２００とを含む。
【０１６６】  予測式集合変換部１４１００は、予測式集合２５００を受信する。そして、予測式集合変換部１４１００は、後ほど説明する操作量算出部１４２００での操作量２３００の算出が容易になるように、所定の規則に従って、予測式集合２５００を予測式集合２５０１に変換する。例えば、予測式集合変換部１４１００は、予測式集合２５００を簡略化する変換処理を用いても良い。すなわち、予測式集合変換部１４１００は、操作量２３００の変化に対して予測値２４００の変化が小さい操作量２３００に関連した変数を、予測式集合２５００から削除することで、簡略化した予測式集合２５０１に変換しても良い。具体的には、例えば、予測式集合変換部１４１００は、予測式において係数の小さい変数を削除しても良い。
【０１６７】  あるいは、予測式集合変換部１４１００は、入力装置２２０００から入力される入力情報２２００に含まれる優先度を用いて、予測式集合２５００を予測式集合２５０１に変換してもよい。具体的には、例えば、予測式集合変換部１４１００は、優先度が高い制御変数を予測する予測式集合２５００を簡略化せず、優先度の低い制御変数を予測する予測式集合２５００を簡略化しても良い。あるいは、予測式集合変換部１４１００は、優先度の低い制御変数を多く簡略化し、優先度の高い制御変数を少なく簡略化しても良い。
【０１６８】  操作量算出部１４２００は、予測式集合変換部１４１００で変換された予測式集合２５０１と、制御対象情報２１００と、蓄積情報２６００と、入力情報２２００とを基に、予測制御モデルを構築し、操作量２３００を算出する。
【０１６９】  図１０は、本実施形態に係る操作量算出部１４２００の構成の一例を示すブロック図である。
【０１７０】  操作量算出部１４２００は、数理計画問題定式化部１４２１０と数理計画問題計算部１４２２０とを含む。
【０１７１】  数理計画問題定式化部１４２１０は、予測式集合変換部１４１００で変換された予測式集合２５０１と、制御対象情報２１００と、蓄積情報２６００と、入力情報２２００とを基に、予測制御モデルを構築し、数理計画問題２８００を立てる（定式化する）。数理計画問題２８００は、予測制御モデルを数学的に表現（記載）したものであり、例えば、線形計画問題、二次計画問題、組み合わせ最適化問題、線形整数問題、混合整数計画問題である。
【０１７２】  なお、数理計画問題定式化部１４２１０の動作についても、後ほど説明する。
【０１７３】  数理計画問題計算部１４２２０は、数理計画問題定式化部１４２１０で定式化された数理計画問題２８００を適切なソルバー（solver）を使って計算し（解き）、操作量２３００を算出する。ここで、ソルバーとは、定式化された数理計画問題２８００の最適な解を算出する構成である。ソルバーは、例えば、専用計算機でもよく、コンピュータで実行されるプログラムでも良い。
【０１７４】  なお、操作量算出部１４２００の構成は、図１０の構成に限る必要はない。
【０１７５】  図１１は、操作量算出部１４２００の他の構成の一例を示すブロック図である。
【０１７６】  図１１に示す操作量算出部１４２０１は、数理計画問題定式化部１４２１０と、数理計画問題計算部１４２２０と、操作量良否判定部１４２３０と、操作量選択部１４２４０とを含む。
【０１７７】  数理計画問題定式化部１４２１０及び数理計画問題計算部１４２２０は、図１０に示す数理計画問題定式化部１４２１０及び数理計画問題計算部１４２２０と同様のため、詳細な説明を省略する。ただし、数理計画問題計算部１４２２０は、複数の計算結果２７００を出力してもよい。
【０１７８】  図１１に示すように、予測値算出部１５０００は、数理計画問題計算部１４２２０の計算結果２７００を基に予測値２４００を計算する。数理計画問題計算部１４２２０が複数の計算結果２７００を出力する場合、予測値算出部１５０００は、各計算結果２７００に対して予測値２４００を計算する。そして、例えば、数理計画問題計算部１４２２０の計算結果２７００及び予測値算出部１５０００で計算された予測値２４００が、出力装置２３０００に出力される。
【０１７９】  操作量良否判定部１４２３０は、数理計画問題計算部１４２２０の計算結果２７００と、入力装置２２０００からの入力情報２２００に含まれる「良否判定」の情報を基に、計算結果２７００（これは操作量２３００となる）の良否を判定する。
【０１８０】  例えば、出力装置２３０００は、計算結果２７００と予測値２４００とを表示する。そして、操作者は、出力装置２３０００に表示された値を参考にして、計算結果２７００（操作量２３００に相当する）と予測値２４００が妥当であるか否かを判断する。そして、操作者は、入力装置２２０００を用いて、操作量算出部１４２０１に「良否判定」を送信する。
【０１８１】  あるいは、操作量良否判定部１４２３０は、予め「良否判定」の基準値（例えば、閾値又は良となる範囲）を保持し、その基準値を基に良否を判定しても良い。
【０１８２】  「良否判定」が否の場合、操作量良否判定部１４２３０は、数理計画問題定式化部１４２１０に、再度、数理計画問題の再定式化を指示する。なお、再定式化において、数理計画問題定式化部１４２１０は、適切な操作量２３００を算出できるように、新しい入力情報２２００（例えば、設定値、制約、又は、優先度）を受信することが望ましい。そのため、操作量算出部１４２０１は、出力装置２３０００を介して、操作者に再入力を依頼しても良い。
【０１８３】  「良否判定」が良の場合、操作量良否判定部１４２３０は、計算結果２７００を操作量選択部１４２４０に送る。
【０１８４】  操作量選択部１４２４０は、適切な操作量２３００を選択する。操作量選択部１４２４０は、数理計画問題計算部１４２２０の計算結果２７００が単数の場合、操作量２３００として、その計算結果２７００を選択する。
【０１８５】  また、数理計画問題計算部１４２２０の計算結果２７００が複数の場合、操作量選択部１４２４０は、操作量２３００として、入力装置２２０００からの入力情報２２００を基に、計算結果２７００を選択する。あるいは、操作量選択部１４２４０は、所定の規則に従って、操作量２３００として、適切な計算結果２７００を選択してもよい。ここで、所定の規則とは、例えば、前回の操作量２３００との差分が最も小さいという規則、又は、予測したコストが最も小さいという規則である。
【０１８６】  図１２は、本実施形態に係る数理計画問題定式化部１４２１０の構成の一例を示すブロック図である。
【０１８７】  図１２に示す数理計画問題定式化部１４２１０は、制約式生成部１４２１２と、目的関数生成部１４２１４と、許容誤差レジスタ１４２１６と、誤差重み係数レジスタ１４２１７と、コスト係数レジスタ１４２１８とを含む。
【０１８８】  制約式生成部１４２１２は、予測式集合変換部１４１００で変換された予測式集合２５０１と、制御対象情報２１００と、蓄積情報２６００と、入力情報２２００又は後ほど説明する許容誤差の少なくとも一つを基に、制約式を生成する。ただし、入力情報２２００は、設定値又は制約の少なくとも一つを含む。
【０１８９】  許容誤差レジスタ１４２１６は、設定値と予測値２４００との間に認められる最大の差である許容誤差を保持する。例えば、設定値が１０に対して８から１２までの予測値２４００を認める場合、許容誤差は、「±２」である。
【０１９０】  誤差重み係数レジスタ１４２１７は、複数の制御対象２１０００に対して設けられた優先度を、誤差重みとして扱うための係数である誤差重み係数を保持する。例えば、二つの制御対象Ａ及びＢがあるとする。そして、制御対象Ａの制御の方が、制御対象Ｂの制御より優先度が高いとする。この場合、誤差重み係数レジスタ１４２１７は、制御対象Ａに対する誤差重み係数として、制御対象Ｂに対する誤差重み係数より大きな誤差重み係数を保持する。このような動作を基に、数理計画問題定式化部１４２１０は、優先度を考慮した定式化を可能とする。例えば、数理計画問題定式化部１４２１０は、誤差重み係数の差が大きいほど、優先度に大きな差を付けることができる。
【０１９１】  なお、優先度を指定しない場合、数理計画問題定式化部１４２１０は、入力装置２２０００から優先度を受信しなくても良い。その場合、誤差重み係数レジスタ１４２１７は、全ての誤差重み係数を０以外の同値として保持すれば良い。あるいは、その場合、数理計画問題定式化部１４２１０は、誤差重み係数レジスタ１４２１７を用いなくても良い。
【０１９２】  コスト係数レジスタ１４２１８は、複数のコスト指標を統一的に扱うための係数であるコスト係数を保持する。例えば、一般的に金額は、統一的に扱うことができる値である。そこで、電気使用量とガス使用量とがコストとして予測される場合、コスト係数レジスタ１４２１８は、それぞれの使用量を、使用量に単価を乗じて金額に変換し、保持する。すると、数理計画問題定式化部１４２１０は、電気使用量とガス使用量のコスト指標を、統一的に扱うことができる。
【０１９３】  目的関数生成部１４２１４は、予測式集合変換部１４１００で変換された予測式集合２５０１と、制御対象情報２１００と、蓄積情報２６００と、許容誤差と、誤差重み係数と、コスト係数とを基に、目的関数を生成する。
【０１９４】  なお、数理計画問題定式化部１４２１０は、許容誤差とコスト係数とを、入力装置２２０００から受信してもよい。
【０１９５】  本実施形態の効果について説明する。
【０１９６】  第１の効果は、計算量を削減することができる。
【０１９７】  その理由は、予測式集合変換部１４１００が、計算に用いる予測式集合２５００を簡略化するためである。
【０１９８】  第２の効果は、より正確な予測が可能になる。
【０１９９】  その理由は、操作量良否判定部１４２３０が、「良否判定」を基に、数理計画問題定式化部１４２１０の再動作を指示できるためである。
【０２００】  [第６の実施の形態]  図１４は、第６の実施形態に係る情報処理装置１００４０の構成の一例を示すブロック図である。
【０２０１】  本実施形態の情報処理装置１００４０は、情報蓄積部１１０００と、予測制御部３００００と、固定制御部３１０００と、操作量選択部３２０００とを含む。
【０２０２】  情報蓄積部１１０００は、第1〜５の実施形態と同様である。予測制御部３００００は、第1〜第５の実施形態の予測式集合学習生成部１２０００及び操作量決定部１４０００を含み、第1〜５の実施形態の動作を実現する。固定制御部３１０００は、予め設定された制御式に従い操作量を計算する。操作量選択部３２０００は、複数の制御量から一つの制御量を選択し出力する。
【０２０３】  情報蓄積部１１０００と予測制御部３００００は、第1〜５の実施形態で説明した動作を行い、予測制御に基づく操作量を出力する。この操作量は、第１の操作量である。
【０２０４】  また、本実施形態では、制御対象情報２１００は、直接的に、操作量決定部１４０００に入力されず、情報蓄積部１１０００を経由して蓄積情報２６００として用いられている。ただし、これは、情報の流れの一例である。第1〜５の実施形態のように、制御対象情報２１００は、直接入力されてもよい。あるいは、逆に、第1〜５の実施形態において、制御対象情報２１００の入力は、情報蓄積部１１０００を経由してもよい。
【０２０５】  固定制御部３１０００は、あらかじめ設計者が入力した制御式を基に、制御対象情報２１００及び蓄積情報２６００を基に計算し、操作量を出力する。この操作量は、第２の操作量である。
【０２０６】  固定制御部３１０００は、制御式を、入力（周囲環境及び測定対象の情報）と設定値と出力(操作量)との関係式で構成する。この時、固定制御部３１０００は、関係式として、比例制御、ＰＩＤ（Proportional Integral Derivative）制御の古典制御、又は、状態方程式から求まる現代制御で得られるフィードバック若しくはフィードフォワードなどの制御方法の式を取ればよい。
【０２０７】  また、図１５に示すように、予測制御部３００００及び固定制御部３１０００は、それぞれ、１つに限らず、複数含まれてもよい。予測制御部３００００は、初期値のランダム性などに基づき異なる特性を持つことがある。そのため、予測制御部３００００を複数用意することに基づき、情報処理装置１００４０は、違った特性を持った操作量を出力することができる。また、固定制御部３１０００は、設計者が、追従性又は安定性などの観点で異なる制御式を用意した場合、複数含まれてもよい。
【０２０８】  操作量選択部３２０００は、操作量決定部１４０００と固定制御部３１０００とのどちらを利用するか選択する。
【０２０９】  この時、情報処理装置１００４０は、例えば、図１６に示すように、制御対象情報２１００、蓄積情報２６００、操作量決定部１４０００が出力する操作量、又は、固定制御部が出力する操作量のいずれかを、ユーザに表示する表示部３３０００を含んでも良い。そして、操作量選択部３２０００は、ユーザからの入力（選択情報）に基づいて、予測制御部３００００又は固定制御部３１０００のいずれかの操作量を選択し、その操作量を出力する。
【０２１０】  また、他の一例として、図１７に示すように、情報処理装置１００４０は、第３の実施形態で示した予測値算出部１５０００を用いる予測誤差判定部３４０００を含んでも良い。予測誤差判定部３４０００は、予測値算出部１５０００を用いて予測値を計算し、蓄積情報２６００の情報と比較し予測の誤差を求める。そして、操作量選択部３２０００は、誤差の大小を基に予測制御部３００００又は固定制御部３１０００のどの操作量を用いるかを決定する。予測誤差判定部３４０００は、例えば、予測制御部３００００の中から最も誤差の少ないものを選択する。そして、操作量選択部３２０００は、その誤差が一定値以下である場合、最も誤差の小さい予測制御部３００００の操作量を選択する。また、操作量選択部３２０００は、誤差が大きい場合、固定制御部３１０００を選択する。このように、操作量選択部３２０００は、選択結果を出力する。この動作を基に、予測精度が十分な場合、つまり、予測制御部３００００の精度が高い場合、予測制御部３００００が選ばれる。そのため、情報処理装置１００４０は、精度の高い制御を行うことができる。
【０２１１】  また、他の一例として、図１８に示すように、情報処理装置１００４０は、操作量決定部１４０００又は固定制御部３１０００の操作量を元に、操作量を評価し、どの操作量を用いるか選択する操作量評価部３５０００を含んでも良い。そして、情報処理装置１００４０の操作量選択部３２０００は、操作量評価部３５０００の選択結果に基づき操作量を選択してもよい。操作量評価部３５０００は、操作量を操作量評価部３５０００にあらかじめ入力された評価関数に入力する。そして、操作量評価部３５０００は、最も良い結果となる操作量を、選択結果として出力する。ここで、評価関数は、例えば、操作量にかかるコストを求める関数でもよい。この場合、情報処理装置１００４０は、最も低コストの制御を選択でき、制御対象を低コストで制御できる。
【０２１２】  また、他の一例として、図１９に示すように、情報処理装置１００４０は、蓄積情報２６００及び入力情報２２００の情報を基に、制御対象の動作を評価し、選択結果を出力する動作評価部３６０００を含んでもよい。この場合、情報処理装置１００４０の操作量選択部３２０００は、動作評価部３６０００の選択結果に基づき、操作量を選択する。動作評価部３６０００は、入力情報の制御対象２１０００の設定値と、蓄積情報２６００とを比較する。そして、動作評価部３６０００は、設定値通り制御対象が設定された誤差範囲で動作しているか否かを評価する。このとき、設定値通り制御対象が動いている場合、操作量選択部３２０００は、予測制御部３００００の操作量を選択する。また、設定値通り動いていない場合、操作量選択部３２０００は、固定制御部３１０００を選択する。この動作を基に、予測制御部３００００の制御特性が十分でない場合、情報処理装置１００４０は、固定制御部３１０００を基に制御でき、安定性が増すことができる。
【０２１３】  また、他の一例として、図２０に示すように、情報処理装置１００４０は、予測式集合学習生成部１２０００を含み、予測式集合学習生成部１２０００の学習の評価値を基に、予測式を評価する予測式評価部３７０００の選択結果から結果を選択してもよい。予測式評価部３７０００は、次のように動作する。予測式集合学習生成部１２０００は、学習にあたり内部にその評価値を持つ。評価値の一例は、情報量基準の評価値である。操作量選択部３２０００は、この評価値が、設定された値より良い値となったとき、予測式が十分だと判断し、予測制御部３００００を利用するように選択する。また、操作量選択部３２０００は、上記以外の場合、固定制御部３１０００を選択する。
【０２１４】  本実施形態の効果について説明する。
【０２１５】  本実施形態は、第１〜第５の実施形態の効果に加え、より精度の高い制御を実現する効果を得ることができる。
【０２１６】  その理由は、情報処理装置１００４０の操作量選択部３２０００が、予想制御部３００００の出力である第１の操作量と、固定制御部３１０００の出力である第２の操作量とを適切に選択するためである。
【０２１７】  ［予測式集合の形式と数理計画問題の定式化］  次に、第１乃至第５の実施形態における予測式集合学習生成部１２０００で学習及び生成する予測式集合２５００を生成するための動作例と、操作量決定部１４０００の動作例について説明する。ここで、操作量決定部１４００００の動作例は、図９乃至図１２に示す第５の実施形態における数理計画問題定式化部１４２１０における定式化の例を、数式を用いて説明する。
【０２１８】  まず、説明の前提として、予測式集合学習生成部１２０００で学習及び生成する予測式集合２５００は、離散時間線形関数の集合とする。
【０２１９】  また、制御対象２１０００の制御変数の個数を「ｎｙ」個とし、制御変数を「ｙ１、ｙ２、…」と表現する。
【０２２０】  周辺環境２００００と制御対象２１０００との状態を表す変数（以下、「状態変数」と言う）の個数を「ｎｘ」個とし、状態変数を「ｘ１、ｘ２、…」と表現する。例えば、状態変数の一例として気象予報がある。ここで、気象予報において現時点で得られる気象予報は、現在の状態変数として解釈し、未来の状態変数として解釈しない。なお、状態変数は、制御対象情報２１００に相当する。
【０２２１】  また、特に、状態変数の中で制御対象２１０００のコストにかかわる変数（以下、「コスト変数」と言う）の個数を「ｎｃ」個とし、コスト変数を「ｃ１、ｃ２、…」と表現する。
【０２２２】  制御対象２１０００に加える操作量を表す変数（以下、「操作変数」と言う）の個数を「ｎｕ」個とし、操作変数を「ｕ１、ｕ２、…」と表現する。
【０２２３】  すると、予測式集合学習生成部１２０００において、ｋステップ目におけるｉステップ後の未来の制御変数「ｙ１」を従属変数とする予測式は、以下の数式１で表される。すなわち、数式１は、次の形式である。すなわち、まず、数式１は、ｎステップ前からｋステップ目までの過去から現在までの状態変数に変数ごとの係数を乗じる。そして、数式１は、ｎステップ前からｋステップ目の１ステップ前までの過去から現在の直前までの操作変数に変数ごとの係数を乗じる。そして、数式１は、ｋステップ目からｉステップの１ステップ前までの現在から未来までの操作変数に変数ごとの係数を乗じる。そして、数式１は、その結果に定数を加えた形式である。
【０２２４】  なお、「ａｙ」は、制御変数「ｙ１」に対する所定の係数である。［数１］2015037165.tif 000003
【０２２５】  数式１は、行列を用いて数式２のように書き換えることができる。［数２］2015037165.tif 000004
【０２２６】  Ｔは、転置行列を示す。
【０２２７】  同様に、ｋステップ目におけるｉステップ後の制御変数「ｙ２、…」の予測式が、記述できる。また、予測式集合学習生成部１２０００は、制御変数「ｙ１、ｙ２、…」を従属変数とする予測式集合２５００を、行列を用いて以下の数式３で生成できる。［数３］2015037165.tif 000005
【０２２８】  数式３は、簡略化して以下の数式４で記述できる。［数４］2015037165.tif 000006
【０２２９】ただし、数式４の各値は、次のとおりである。2015037165.tif 000007
【０２３０】  同様にして、予測式集合学習生成部１２０００は、ｋステップ目におけるｉステップ後のコスト変数「ｃ１、ｃ２、…」を従属変数とする予測式集合２５００を、行列Ａｘ，ｃ，ｉ、Ａｕ，ｃ，ｉ及びＢｃ，ｉを用いて以下の数式５で生成できる。［数５］2015037165.tif 000008
【０２３１】  数式４と数式５との独立変数は、次の変数を含まない。
【０２３２】  （１）未来の状態変数「ｘｊ（ｋ＋ｌ）  （ｊ＝１、…、ｎｘ、ｌ＝１、…、ｉ）」  （２）未来のコスト変数「ｃｊ（ｋ＋ｌ）  （ｊ＝１、…、ｎｃ、ｌ＝１、…、ｉ）」  （３）未来の制御変数「ｙｊ（ｋ＋ｌ）  （ｊ＝１、…、ｎｙ、ｌ＝１、…、ｉ）」  つまり、ある未来の制御変数と未来のコスト変数とは、他の未来の状態変数、未来のコスト変数、及び、未来の制御変数に依存しない。このことは、後述の制約（数式１２）を簡潔に記述できる効果がある。その結果、数理計画問題２８００の解法処理が、容易になる。
【０２３３】  更に、行列Ａｕ，ｙ，ｉと行列Ａｕ，ｃ，ｉとを連結して構成される行列［Ａｕ，ｙ，ｉ  Ａｕ，ｃ，ｉ］Ｔの列の要素で、零でない要素の数は、２以上である。
【０２３４】  その要素の少なくとも一つは、行列Ａｕ，ｙ，ｉの列の要素であることを条件とする。
【０２３５】  零でない要素が行列Ａｕ，ｙ，ｉの列の要素であることは、その要素を係数とする操作変数が、制御変数を変化可能であることを意味する。そのような零でない要素が複数あることは、ある一つの操作変数に基づいて複数の制御変数を同時に変化可能であることを意味する。すなわち、制御変数間の関係性の記述が、可能となる。
【０２３６】  また、零でない要素が行列Ａｕ，ｃ，ｉの列の要素であることは、その操作変数がコスト変数にも影響を与えることを意味する。すなわち、制御変数とコスト変数との間の関係性の記述が、可能となる。
【０２３７】  更に、後述の目的関数（数式１３）で与えられるように、コスト変数を目的関数の独立変数として用いると、コストを考慮した操作変数の決定が、可能となる。結果として、最小コストで目的を達成する操作変数の決定が、可能となる。
【０２３８】  予測式集合２５００は、数式４と数式５とで構成される。予測式集合変換部１４１００（図９）は、適宜、これらの予測式集合２５００を簡略化（予測式集合２５０１を作成）しても良い。数理計画問題定式化部１４２１０（図１０乃至図１２）は、予測式集合２５０１を用いて予測制御モデルを構築できる。
【０２３９】  次に、ｋステップ目におけるｉステップ後の未来の制御変数「ｙ１、ｙ２、…」に対して、入力装置２２０００から入力される情報（設定値（ＹＳＶ（ｋ＋ｉ）））は、以下の数式６で記述される。ただし、本発明において、すべての制御変数に対して対応する設定値（ｙ１、ＳＶ（ｋ＋ｉ）、ｙ２，ＳＶ（ｋ＋ｉ）、…）を与える必要はなく、一部の設定値を与えても良い。［数６］2015037165.tif 000009
【０２４０】  また、ｋステップ目におけるｉステップ後の制御変数「ｙ１、ｙ２、…」に対して設定値が与えられている場合、許容誤差（Ｅ（ｋ＋ｉ））は、以下の数式７で記述される。ただし、本発明は、すべての制御変数に対応する許容誤差（ｅ１（ｋ＋ｉ）、ｅ２（ｋ＋ｉ）、…）を与える必要はなく、一部の許容誤差を与えてもよい。［数７］2015037165.tif 000010
【０２４１】  この数式７で記述された許容誤差に対して、誤差重み係数（Ｗｅ（ｋ＋ｉ））は、以下の数式８で記述される。誤差重み係数は、入力装置２２０００からの入力情報２２００（優先度）に基づいて決定される。優先度が高い制御変数には、制御変数に対応する誤差重み係数（ｗｅ１（ｋ＋ｉ）、ｗｅ２（ｋ＋ｉ）、…）が大きく設定される。この動作を基に、数理計画問題定式化部１４２１０は、優先度を考慮した操作変数の決定できる。［数８］2015037165.tif 000011
【０２４２】  また、ｋステップ目におけるｉステップ後のコスト変数「ｃ１、ｃ２、…」に対して、コスト係数（Ｗｃ（ｋ＋ｉ））は、以下の数式９で記述される。コスト係数は、複数のコスト変数「ｃ１、ｃ２、…」を統一的に扱うための係数（ｗＣ１（ｋ＋ｉ）、ｗＣ２（ｋ＋ｉ）、…）である。［数９］2015037165.tif 000012
【０２４３】  更に、ｋステップ目におけるｉステップ後の制御変数「ｙ１、ｙ２、…」に対して、入力装置２２０００から入力された入力情報２２００（制約）は、以下の数式１０で記述される。数式１０において、最小側の制約が、「ＹＭＩＮ（ｋ＋ｉ）」であり、最大側の制約が、「ＹＭＡＸ（ｋ＋ｉ）」である。制御変数に対応する制約（「ｙ１，ＭＩＮ（ｋ＋ｉ）、ｙ２，ＭＩＮ（ｋ＋ｉ）、…」及び「ｙ１，ＭＡＸ（ｋ＋ｉ）、ｙ２、ＭＡＸ（ｋ＋ｉ）、…」）は、必要に応じて、マイナス無限大を下限としたり、プラス無限大を上限としたりしてもよい。［数１０］2015037165.tif 000013
【０２４４】  同様に、ｋステップ目からｉステップの１ステップ前までの操作変数「ｕ１、ｕ２、…」に対して、入力装置２２０００から入力された入力情報２２００（制約）は、以下の数式１１で記述される。数式１１において、最小側の制約が、「ＵＭＩＮ（ｋ，ｋ＋ｉ−１）」であり、最大側の制約が、「ＵＭＡＸ（ｋ，ｋ＋ｉ−１）」である。必要に応じて、制御変数に対応する制約（「ｕ１，ＭＩＮ（ｋ）、ｕ1，ＭＩＮ（ｋ＋１）、…」及び「ｕ１，ＭＡＸ（ｋ）、ｕ1、ＭＡＸ（ｋ＋１）、…」）は、マイナス無限大を下限としたり、プラス無限大を上限としたりしてもよい。［数１１］2015037165.tif 000014
【０２４５】  数式６、数式７、数式１０、数式１１の制約を用いて、制約式生成部１４２１２で生成される制約式は、以下の数式１２で記述できる。［数１２］2015037165.tif 000015
【０２４６】  なお、数式１２において行列を用いて表した大小関係は、行列の各要素の間における大小関係を示している。例えば、数式１２の最初の大小関係の式の第１の要素は、「ｙ１，ＳＶ（ｋ＋ｉ）−ｅ１（ｋ＋ｉ）≦ｙ１（ｋ＋ｉ）≦ｙ１，ＳＶ（ｋ＋ｉ）＋ｅ１（ｋ＋ｉ）」となる。
【０２４７】  また、数式８、数式９を用いて目的関数生成部１４２１４で生成される目的関数は、以下の数式１３で記述できる。［数１３］2015037165.tif 000016
【０２４８】  数理計画問題計算部１４２２０は、数式１２を制約式として、数式１３の目的関数を最小にする操作変数のベクトルＵ（ｋ，ｋ＋ｉ−１）を求めればよい。
【０２４９】  なお、数式６では、ｋステップ目におけるｉステップ後の設定値が与えられた。しかし、ｋステップ目の１ステップ後からｉステップ後までの設定値が、連続的に、又は、断続的に与えてもよい。
【０２５０】  このようにして、数理計画問題定式化部１４２１０は、予測式集合学習生成部１２０００で学習及び生成された予測式集合２５００を利用して、制御のための予測制御モデルを構築する。その結果、情報処理装置１００００は、入力情報２２００（例えば、設定値、制約、優先度）に対応した予測制御が可能となる。
【０２５１】  次に、図１３を参照し、具体的な値を用いて、数理計画問題定式化部１４２１０における定式化と、数理計画問題計算部１４２２０における計算とを説明する。
【０２５２】  まず、数式４〜数式１１は、以下に示す数式１４〜数式２１で記述できたとする。［数１４］2015037165.tif 000017
【０２５３】［数１５］2015037165.tif 000018
【０２５４】［数１６］2015037165.tif 000019
【０２５５】［数１７］2015037165.tif 000020
【０２５６】［数１８］2015037165.tif 000021
【０２５７】［数１９］2015037165.tif 000022
【０２５８】［数２０］2015037165.tif 000023
【０２５９】［数２１］2015037165.tif 000024
【０２６０】  図１３は、これらの式の具体的な値を示す。
【０２６１】  これらの数式を基に、数式１２と数式１３は、以下の数式２２と数式２３となる。［数２２］2015037165.tif 000025
【０２６２】［数２３］2015037165.tif 000026
【０２６３】  数式１４より、行列Ａｕ，ｙ，１は、行列Ａｕ，ｙ，１＝［１  −２］Ｔとなる。また、数式１５より、行列Ａｕ，ｃ，１は、行列Ａｕ，ｃ，１＝［１］である。
【０２６４】  よって、行列Ａｕ，ｙ，１と行列Ａｕ，ｃ，１とを連結して構成される行列［Ａｕ，ｙ，１  Ａｕ，ｃ，１］Ｔ＝［１  −２  １］Ｔの列の要素は、すべて零でない要素である。
【０２６５】  よって、操作変数ｕ１（ｋ）は、二つの制御変数「ｙ１（ｋ＋１）、ｙ２（ｋ＋１）」と一つのコスト変数ｃ１（ｋ＋１）とのすべてを、変化可能である。これらの数式は、コストを考慮した操作変数の決定が可能である予測式集合２５００の例となっている。
【０２６６】  数式２２を制約式として、数式２３の目的関数を最小にする操作変数ｕ１（ｋ）を求めると、数理計画問題定式化部１４２１０は、「ｕ１（ｋ）＝３」を得る。このように、数理計画問題定式化部１４２１０は、実際に、目的関数の独立変数であるコスト変数ｃ１（ｋ＋１）を最小にする操作変数を得ることができる。
【０２６７】  以上に説明した予測式及び目的関数は、単なる例示である。本発明は、これらに限定されるものではない。例えば、予測式は、非線形関数でも良い。また、目的関数は、非線形関数でも良い。本発明の数理計画問題計算部１４２２０は、定式化された数理計画問題２８００の性質に合った数理計画問題２８００の解法及びソルバーを利用して問題を解けばよい。
【０２６８】  以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成及び詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０２６９】  この出願は、２０１３年  ９月１２日に出願された日本出願特願２０１３−１８９５００を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【０２７０】  上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０２７１】  （付記１）  制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、  前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段と、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる操作量を決定する操作量決定手段と、  含む情報処理装置。
【０２７２】  （付記２）  前記予測式集合が、  未来の予測制御モデルの状態を表す状態変数又は未来の予測制御モデルの制御対象となる制御変数を従属変数とする二つ以上の予測式を含み、  前記予測式として、  独立変数が現在以降の予測制御モデルの操作を表す操作変数を含み、未来の状態変数及び未来の制御変数を含まず、従属変数が未来の制御変数である第一の予測式と、  少なくとも一つの現在以降の予測制御モデルの操作を表す操作変数を前記第一の予測式と共通の独立変数とする第二の予測式と  を含む付記１に記載の情報処理装置。
【０２７３】  （付記３）  前記操作量決定手段が、  前記入力情報として、前記予測制御モデルにおいて制御の対象となる制御変数に対する設定値又は制約のいずれか又は両方を受信する  付記１又は２に記載の情報処理装置。
【０２７４】  （付記４）  前記操作量決定手段が  前記入力情報として、  さらに、複数の前記制御変数における重要性を表す優先度を受信する  付記３に記載の情報処理装置。
【０２７５】  （付記５）  前記予測集合学習生成手段が生成した予測式集合を格納する予測式集合格納手段をさらに含み、  前記操作量決定手段が、  前記制御対象への操作量を決定に、前記予測式集合格納手段に格納された予測式集合を用いる  付記１乃至付記４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０２７６】  （付記６）  前記予測式集合格納手段に格納された予測式集合と、前記受信した制御対象情報と、前記操作量とを基に、前記制御対象の予測値を算出する予測値算出手段をさらに含む  付記１乃至付記５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０２７７】  （付記７）  前記予測値算出手段が、  前記予測値の算出に前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を用いる  付記６に記載の情報処理装置。
【０２７８】  （付記８）  前記予測値を蓄積する予測値蓄積手段と、  前記予測値蓄積手段に蓄積された予測値と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報とを基に予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、  前記予測誤差を用いて前記予測式集合学習生成手段において再学習するか否か判定する再学習判定手段と  をさらに含み、  前記予測式集合学習生成手段が、  前記再学習判定手段の判定結果に基づいて前記予測式集合を再学習及び再生成する  付記６又は付記７に記載の情報処理装置。
【０２７９】  （付記９）  前記情報蓄積手段が、複数の制御対象情報を受信し、蓄積し、  前記操作量決定手段が、前記複数の制御対象の操作量を決定する  付記１乃至８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０２８０】  （付記１０）  前記操作量決定手段が、  前記予測式集合を所定の規則に従い変換する予測式集合変換手段と、  前記予測式集合変換手段で変換された予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象への操作量を算出する操作量算出手段と  を含む付記１乃至９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０２８１】  （付記１１）  前記操作量算出手段が、  前記予測式集合変換手段で変換された予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に前記予測制御モデルを表す数理計画問題を定式化する数理計画問題定式化手段と、  定式化された前記数理計画問題を計算し、計算結果を前記操作量と決定する数理計画問題計算手段と  を含む付記１０に記載の情報処理装置。
【０２８２】  （付記１２）  前記数理計画問題計算手段の計算結果の良否を判定する操作量良否判定手段と、  前記操作量良否判定手段の判定結果が良の場合に前記計算結果を前記操作量と決定する操作量選択手段とを含む付記１１に記載の情報処理装置。
【０２８３】  （付記１３）  前記操作量選択手段が、  前記操作量判定手段が複数の計算結果を良と判定した場合に、  前記入力情報又は所定の規則を基に前記計算結果から前記操作量を選択する  付記１２に記載の情報処理装置。
【０２８４】  （付記１４）  前記操作量良否判定手段が  前記計算結果をすべて否と判定した場合に、前記数理計画問題定式化手段に再度の定式化を指示する  付記１２又は１３に記載の情報処理装置。
【０２８５】  （付記１５）  前記予測式集合学習生成手段が  前記操作量決定手段が前記操作量を決定する間隔より長い間隔で前記予測式集合を学習及び生成する  付記１乃至付記１４のいずれが１つに記載の情報処理装置。
【０２８６】  （付記１６）  前記予測式集合学習生成手段が、  前記予測式集合として、  未来の状態変数又は未来の制御変数を従属変数とする複数の関数を含み、  一の関数は、従属変数が未来の制御変数であり、独立変数に未来の状態変数及び未来の制御変数を含まず、  前記一の関数と少なくとも一つの現在以降の操作変数を共通の独立変数とする他の関数を含む  付記１乃至付記１５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【０２８７】  （付記１７）  制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積し、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成し、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する  予測制御方法。
【０２８８】  （付記１８）  制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積する処理と、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する処理と、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する処理と  をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０２８９】  （付記１９）  制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、  前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段、および  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる操作量を決定する操作量決定手段と、  を含む予測制御手段と  あらかじめ入力された式と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる操作量を決定する固定制御手段と  前記操作量決定手段の操作量と前記固定制御手段の操作量のいずれか一つを選択する操作量選択手段と  を含む情報処理装置。
【０２９０】  （付記２０）  前記予測制御手段及び前記固定制御手段のいずれか、又は、両方を複数含み、  前記操作量選択手段が、  前記一つ又は複数の予測制御手段及び固定制御手段から出力される操作量からいずれか一つを選択する  付記１９に記載の情報処理装置。
【０２９１】  （付記２１）  前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報、並びに、前記操作量決定手段及び前記固定制御手段の出力する操作量をユーザに表示する表示手段と、  前記操作量選択手段が、ユーザが選択した操作量を出力する  付記１９又は付記２０に記載の情報処理装置。
【０２９２】    （付記２２）  前記予測式集合学習生成手段が出力する予測式集合と、前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報とに基づいて予測値を算出する手段と、  前記予測値と前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報との差に基づいて予測の誤差を判定する予測誤差判定手段とを含み、  前記操作量選択手段が、前記予測誤差判定手段の結果を基に、前記予測制御手段と前記固定制御手段から出力される操作量からいずれか一つを選択する  付記１９又は付記２０に記載の情報処理装置。
【０２９３】  （付記２３）  前記予測制御手段及び前記操作量決定手段が出力する操作量を基に、あらかじめ入力された評価関数に基づいて評価値を計算し、最も評価値の高い制御量を判断する制御評価手段を含み、  前記操作量選択手段が、前記制御評価手段の判断の結果を基に前記予測制御手段と固定制御手段から出力される操作量からいずれか一つを選択する  付記１９又は付記２０に記載の情報処理装置。
【０２９４】  （付記２４）  前記制御評価手段が、操作に必要なコストを基に判定する  付記２３に記載の情報処理装置。
【０２９５】  （付記２５）  前記制御評価手段が、前記操作量決定手段の操作量の前記固定制御手段の制御量からの外れの量を基に判定する  付記２３に記載の情報処理装置。
【０２９６】  （付記２６）  前記情報蓄積手段が蓄積する制御対象情報と入力情報の目標値との差に基づいて動作を評価する動作評価手段を含み  前記操作量選択手段が、前記動作評価手段の評価に基づき、前記制御評価手段の結果を基に前記予測制御手段と前記固定制御手段から出力される操作量からいずれか一つを選択する  付記１９又は付記２０に記載の情報処理装置。
【０２９７】  （付記２７）  前記予測式集合学習生成部で計算される学習の評価値を基に、評価を行う予測式評価手段を含み、  前記操作量選択手段部が、前記予測式評価手段の結果に基づいて前記予測制御手段及び前記固定制御手段から出力される操作量からいずれか一つを選択する  付記１９又は付記２０に記載の情報処理装置。
【０２９８】  （付記２８）  前記予測式評価手段が、学習の尤もらしさを表す情報量基準を基に評価する  付記２７に記載の情報処理装置。
【０２９９】  （付記２９）  前記予測式集合学習生成部より出力される予測式集合が制御可能な予測式か否かを基に、前記予測式集合を評価する予測式集合評価手段を含み  前記操作量選択手段が、前記予測式集合評価手段の結果を基に、前記予測制御手段及び前記固定制御手段から出力される操作量からいずれか一つを選択する  付記１９又は付記２０に記載の情報処理装置。
【０３００】  （付記３０）  前記予測式集合評価手段が、予測式に制御量の変数が含まれる数に基づいて評価する  付記２９に記載の情報処理装置。
【０３０１】  （付記３１）  制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積し、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成し、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定し、  前記第１の操作量を出力し、  あらかじめ入力された式と前記蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力し、  前記第１の操作量と前記第２の操作量のいずれか一つを選択する  予測制御方法。
【０３０２】  （付記３２）  制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する処理と、  前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する処理と、  前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記入力情報と前記蓄積された制御対象情報と前記予測式集合とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる第１の操作量を決定する処理と、  前記第１の操作量を出力する処理と、  あらかじめ入力された式と前記蓄積された制御対象情報とを元に、前記制御対象の制御に用いられる第２の操作量を決定し出力する処理と、  前記第１の操作量と前記第２の操作量のいずれか一つを選択する処理と  をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【産業上の利用可能性】
【０３０３】  本発明の情報処理装置は、産業プロセスの制御に限らず、建物や居住空間等の環境制御、及び、農林水産業や畜産業等の環境制御に適用できる。また、本発明の情報処理装置は、マニピュレータ、陸上移動体、水上・水中移動体、空中移動体等のアクチュエーションの制御にも適用できる。更に、本発明の情報処理装置は、通信、交通、受発注、金融取引といった用途にも適用可能である。
【符号の説明】
【０３０４】  １００  情報処理システム  １０１  情報処理システム  １０２  情報処理システム  ６００  情報処理装置  ６１０  ＣＰＵ  ６２０  ＲＯＭ  ６３０  ＲＡＭ  ６４０  内部記憶装置  ６５０  ＩＯＣ  ６６０  入力機器  ６７０  表示機器  ６８０  ＮＩＣ  ７００  記憶媒体  ２１００  制御対象情報  ２２００  入力情報  ２３００  操作量  ２４００  予測値  ２５００  予測式集合  ２５０１  予測式集合  ２６００  蓄積情報  ２７００  計算結果  ２８００  数理計画問題  ２９００  予測誤差  ３０００  判定結果  １００００  情報処理装置  １００１０  情報処理装置  １００２０  情報処理装置  １００３０  情報処理装置  １１０００  情報蓄積部  １２０００  予測式集合学習生成部  １３０００  予測式集合格納部  １４０００  操作量決定部  １４１００  予測式集合変換部  １４２００  操作量算出部  １４２０１  操作量算出部  １４２１０  数理計画問題定式化部  １４２１２  制約式生成部  １４２１４  目的関数生成部  １４２１６  許容誤差レジスタ  １４２１７  誤差重み係数レジスタ  １４２１８  コスト係数レジスタ  １４２２０  数理計画問題計算部  １４２３０  操作量良否判定部  １４２４０  操作量選択部  １５０００  予測値算出部  １６０００  予測値蓄積部  １７０００  予測誤差算出部  １８０００  再学習判定部  ２００００  周辺環境  ２１０００  制御対象  ２１００１  制御対象  ２１００ｎ  制御対象  ２２０００  入力装置  ２３０００  出力装置  ３００００  予測制御部  ３１０００  固定制御部  ３２０００  操作量選択部  ３３０００  表示部  ３４０００  予測誤差判定部  ３５０００  操作量評価部  ３６０００  動作評価部  ３７０００  予測式評価部
【図１】
2015037165.tif 000027
【図２】
2015037165.tif 000028
【図３】
2015037165.tif 000029
【図４】
2015037165.tif 000030
【図５】
2015037165.tif 000031
【図６】
2015037165.tif 000032
【図７】
2015037165.tif 000033
【図８】
2015037165.tif 000034
【図９】
2015037165.tif 000035
【図１０】
2015037165.tif 000036
【図１１】
2015037165.tif 000037
【図１２】
2015037165.tif 000038
【図１３】
2015037165.tif 000039
【図１４】
2015037165.tif 000040
【図１５】
2015037165.tif 000041
【図１６】
2015037165.tif 000042
【図１７】
2015037165.tif 000043
【図１８】
2015037165.tif 000044
【図１９】
2015037165.tif 000045
【図２０】
2015037165.tif 000046
【手続補正書】
【提出日】平成28年2月22日(2016.2.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、蓄積する情報蓄積手段と、
前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象に対する操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する予測式集合学習生成手段と、
前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象の制御に用いられる操作量を決定する操作量決定手段と、
含む情報処理装置。
【請求項２】
前記予測式集合が、
未来の予測制御モデルの状態を表す状態変数又は未来の予測制御モデルの制御対象となる制御変数を従属変数とする二つ以上の予測式を含み、
前記予測式として、
独立変数が現在以降の予測制御モデルの操作を表す操作変数を含み、未来の状態変数及び未来の制御変数を含まず、従属変数が未来の制御変数である第一の予測式と、
少なくとも一つの現在以降の予測制御モデルの操作を表す操作変数を前記第一の予測式と共通の独立変数とする第二の予測式と
を含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記操作量決定手段が、
前記入力情報として、前記予測制御モデルにおいて制御の対象となる制御変数に対する設定値又は制約のいずれか又は両方を受信する
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記操作量決定手段が
前記入力情報として、
さらに、複数の前記制御変数における重要性を表す優先度を受信する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記予測集合学習生成手段が生成した予測式集合を格納する予測式集合格納手段をさらに含み、
前記操作量決定手段が、
前記制御対象への操作量の決定に、前記予測式集合格納手段に格納された予測式集合を用いる
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記予測式集合格納手段に格納された予測式集合と、前記受信した制御対象情報と、前記操作量とを基に、前記制御対象の予測値を算出する予測値算出手段をさらに含む
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記予測値を蓄積する予測値蓄積手段と、
前記予測値蓄積手段に蓄積された予測値と前記情報蓄積手段に蓄積された制御対象情報とを基に予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、
前記予測誤差を用いて前記予測式集合学習生成手段において再学習するか否か判定する再学習判定手段と
をさらに含み、
前記予測式集合学習生成手段が、
前記再学習判定手段の判定結果に基づいて前記予測式集合を再学習及び再生成する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記情報蓄積手段が、複数の制御対象情報を受信し、蓄積し、
前記操作量決定手段が、前記複数の制御対象の操作量を決定する
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積し、
前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成し、
前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する
予測制御方法。
【請求項１０】
制御対象及び前記制御対象を含む周辺環境に関する情報を含む制御対象情報を受信し、前記制御対象情報を蓄積する処理と、
前記蓄積された制御対象情報を基に前記制御対象の操作量の決定に用いる予測式集合を学習及び生成する処理と、
前記制御対象の操作量の決定に必要な入力情報を受信し、前記予測式集合と前記蓄積された制御対象情報と前記受信した制御対象情報と前記入力情報とを基に、前記制御対象の予測制御モデルを構築して、前記制御対象を制御に用いる操作量を決定する処理と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１４】
2015037165.tif 000047
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１５】
2015037165.tif 000048
【手続補正５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１６】
2015037165.tif 000049
【手続補正６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１７】
2015037165.tif 000050
【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１８】
2015037165.tif 000051
【手続補正８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１９】
2015037165.tif 000052
【手続補正９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２０】
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【国際調査報告】
2015037165.tif 000054
2015037165.tif 000055
2015037165.tif 000056
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