(57)【要約】【課題】判別関数から最も距離の遠いパレート解の入力パラメータセットを提示できるパラメータ決定支援装置を得る。【解決手段】サンプリング計画に基づき入力パラメータセットを対象装置に入力して得た対象装置の稼動経過及び結果に基づき結果評価値を算出し、それと入力パラメータセットからデータ組を生成する装置模擬部１と、前記データ組及びパレート解候補か否かを示すパレート解フラグからデータレコードを生成するパレート解評価部２と、前記データレコードに基づきパレート解フラグに関する判別関数を算出する判別関数算出部３と、推奨運用パラメータ、推奨度、状況パラメータ範囲から推奨パラメータレコードを生成する推奨パラメータ決定部４と、推奨パラメータデータベースから類似検索して、状況の類似度及び推奨度の順に、ユーザの指定した基準以上の推奨パラメータレコードを提示する推奨パラメータ提示部５とを設けた。【選択図】図１
2008299413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用状況、使用目的によって必然的に決まる状況パラメータ、及び使用状況、使用目的によって決められる運用パラメータに関するサンプリング計画を受け、各サンプリングに含まれる前記状況パラメータ及び運用パラメータからなる入力パラメータセットを対象装置に入力すると、パラメータ決定支援の対象である対象装置の稼動経過及び結果を得て、前記稼動経過及び結果に基づく評価基準に従って結果評価値を算出し、前記入力パラメータセット及び前記結果評価値からデータ組を生成する装置模擬部と、
前記データ組の中からパレート解の候補を見つけ、前記データ組及びパレート解候補であることを示すパレート解フラグからデータレコードを生成するパレート解評価部と、
前記データレコードをもとに、指定の運用パラメータについて部分データレコードを生成し、前記部分データレコードを用いてパレート解フラグに関する判別関数を算出する判別関数算出部と、
前記判別関数から距離の大きなパレート解の運用パラメータである推奨運用パラメータ、前記推奨運用パラメータから前記判別関数までの距離である推奨度、及び前記データレコードから算出される状況パラメータ範囲から推奨パラメータレコードを生成して推奨パラメータデータベースに格納する推奨パラメータ決定部と、
状況パラメータを受け、前記推奨パラメータデータベースから類似検索して、状況の類似度及び推奨度の順に、指定の数以内あるいは基準以上の推奨パラメータレコードを提示する推奨パラメータ提示部と
を備えたことを特徴とするパラメータ決定支援装置。
【請求項２】
前記装置模擬部は、前記入力パラメータセットの評価値である入力評価値を前記データ組に含め、
判別関数算出部は、前記入力評価値を含めて判別関数を算出する
ことを特徴とする請求項１記載のパラメータ決定支援装置。
【請求項３】
前記パレート解評価部は、全ての評価基準において他のいずれかのデータ組より悪いあるいは同等な評価値を持つデータ組について、弱パレート解とするようなパレート解フラグを有するデータレコードを生成し、
前記判別関数算出部は、劣解と弱パレート解、弱パレート解とパレート解、劣解とパレート解の各判別関数を算出し、
前記推奨パラメータ決定部は、パレート解に属しいずれかの判別関数までの距離の最小値が最大であるような運用パラメータセットをユーザに推奨する
ことを特徴とする請求項１記載のパラメータ決定支援装置。
【請求項４】
前記装置模擬部は、ユーザがサンプリング方針を提示し、前記サンプリング方針に従ってサンプリング計画を自動生成する
ことを特徴とする請求項１記載のパラメータ決定支援装置。
【請求項５】
前記装置模擬部は、データ組の生成に対象装置の模擬器を用いる
ことを特徴とする請求項１記載のパラメータ決定支援装置。
【請求項６】
前記装置模擬部は、ユーザからサンプリング方針及び状況パラメータの指定を受け、前記サンプリング方針に基づいて運用パラメータを複数生成し、前記運用パラメータ及び前記状況パラメータから入力パラメータセットを生成し、前記入力パラメータセットに基づいてデータ組を生成し、
前記パレート解評価部は、前記状況パラメータについての前記データ組を用いてデータレコードを生成し、
前記判別関数算出部は、前記データレコードの運用パラメータを入力変数としてパレート解候補か否かを判別する判別関数を算出し、
前記推奨パラメータ決定部は、前記判別関数に基づいて推奨パラメータレコードを作成し、
前記推奨パラメータ提示部は、ユーザから前記状況パラメータの指定を受けて、前記推奨パラメータレコードを提供する
ことを特徴とする請求項４記載のパラメータ決定支援装置。
【請求項７】
前記装置模擬部は、ユーザからサンプリング方針の指定を受け、前記サンプリング方針に基づいて運用パラメータ及び状況パラメータを複数用意して入力パラメータセットを生成し、前記入力パラメータに基づいてデータ組を生成し、
前記パレート解評価部は、前記データ組を用いてデータレコードを生成し、
前記判別関数算出部は、前記データレコードのうちユーザの指定した状況パラメータあるいは入力評価値及び運用パラメータを入力変数としてパレート解候補か否かを判別する判別関数を算出し、
前記推奨パラメータ決定部は、前記判別関数に基づいて推奨パラメータレコードを作成し、
前記推奨パラメータ提示部は、ユーザから状況パラメータの指定を受けて、前記推奨パラメータレコードを類似検索して提供する
ことを特徴とする請求項４記載のパラメータ決定支援装置。
【請求項８】
前記推奨パラメータ決定部は、運用パラメータの実施可能範囲の指定を受け、前記実施可能範囲内で判別関数までの最短距離が最大となるようなパレート解候補を算出して推奨パラメータレコードを生成する
ことを特徴とする請求項１記載のパラメータ決定支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、多数の入力パラメータを有する装置について、その装置の挙動の評価基準が多数ある場合に、悪い評価の挙動になる可能性が低い安全なパラメータセットをユーザに提示して支援するパラメータ決定支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
多数の評価基準に対しては、弱パレート解（他の解と比べ、いずれかの評価基準で最良と同等の解）あるいはパレート解（弱パレート解のうち、他に比べて劣る評価基準を持たない解）をどのように得るかが問題となる。通常、パレート解は離散的な解の集合の形で得られる。例えば、特許文献１にあるように、１つの入力パラメータセットに対して複数評価基準によって複数の評価値が得られ、それを多数回の試行で収集することにより、パレート解を明らかにしていく。特許文献１では、各解の状態を分類してプロット表示することにより、可視化してユーザのパラメータ選択を支援する技術を提示している。
【０００３】
また、パレート解にこだわらず入力パラメータ側に注目すれば、考慮しきれない他の要因に対して頑健にふるまうことが期待できるような入力パラメータセットを得るという要求もある。例えば、特許文献２では、限界曲面など一定の評価基準までの距離などを用い、設計マージンを大きくとったパラメータセットを提示し、ユーザのパラメータ選択を支援する技術を提示している。同じように、特許文献３では、良品悪品の区別を２値単独の評価基準について、影響の大きいパラメータを調査して２値分類に従って判別関数を算出し、良品に属するようなパラメータセットを提示してユーザのパラメータ選択を支援する技術を提示している。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−０７０８４９号公報
【特許文献２】特開２００５−２０２５１５号公報
【特許文献３】特開２００６−１０５９４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
パレート解が得られるような入力パラメータセットを求めたい。可視化に頼る特許文献１のような方法では、人間の把握能力が２次元や３次元に限定されるため、多数の評価基準への対応は困難であるという問題点があった。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、パレート解か否かの２値分類を入力パラメータの空間で実施することによって判別関数を算出し、その判別関数から最も距離の遠いパレート解の入力パラメータセットを提示することができ、また、入力パラメータセットの定義域の中で、その判別関数から最も距離の遠い点を算出してそのパラメータセットを提示することができるパラメータ決定支援装置を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係るパラメータ決定支援装置は、使用状況、使用目的によって必然的に決まる状況パラメータ、及び使用状況、使用目的によって決められる運用パラメータに関するサンプリング計画を受け、各サンプリングに含まれる前記状況パラメータ及び運用パラメータからなる入力パラメータセットを対象装置に入力すると、パラメータ決定支援の対象である対象装置の稼動経過及び結果を得て、前記稼動経過及び結果に基づく評価基準に従って結果評価値を算出し、前記入力パラメータセット及び前記結果評価値からデータ組を生成する装置模擬部と、前記データ組の中からパレート解の候補を見つけ、前記データ組及びパレート解候補であることを示すパレート解フラグからデータレコードを生成するパレート解評価部と、前記データレコードをもとに、指定の運用パラメータについて部分データレコードを生成し、前記部分データレコードを用いてパレート解フラグに関する判別関数を算出する判別関数算出部と、前記判別関数から距離の大きなパレート解の運用パラメータである推奨運用パラメータ、前記推奨運用パラメータから前記判別関数までの距離である推奨度、及び前記データレコードから算出される状況パラメータ範囲から推奨パラメータレコードを生成して推奨パラメータデータベースに格納する推奨パラメータ決定部と、状況パラメータを受け、前記推奨パラメータデータベースから類似検索して、状況の類似度及び推奨度の順に、指定の数以内あるいは基準以上の推奨パラメータレコードを提示する推奨パラメータ提示部とを設けたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明に係るパラメータ決定支援装置は、対象装置の稼動経過および経過に関する複数の評価基準を用いて、いずれの評価基準に照らしても他の入力パラメータセットより悪いとは言えないパレート解候補を判定し、パレート解候補とそうでないものとの判別関数を入力パラメータ空間で算出することにより、その判別関数から最も遠いパレート解候補を提示できるようにすることで、対象装置をより効率的に稼動させることができるようになるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置について図１から図８までを参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置の構成を示すブロック図である。
【００１０】
図１において、この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置は、装置模擬部１と、パレート解評価部２と、判別関数算出部３と、推奨パラメータ決定部４と、推奨パラメータ提示部５とが設けられている。
【００１１】
つぎに、この実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２は、この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置の学習時の動作を示すフローチャートである。
【００１２】
パラメータ決定支援装置の動作は、学習動作と推奨動作からなり、学習動作は、装置模擬部１において、ユーザからサンプリング計画を受取り、該サンプリング計画に基づく入『力パラメータセット』に従って対象装置の反復的実行を行い、その経過および結果から『結果評価値』を算出し、『力パラメータセット』と合わせて『データ組』を生成する装置模擬ステップ１０１と、パレート解評価部２において、上記データ組の中から、ユーザの指定に従って部分データ組を生成し、ユーザから使用する評価基準の指定を受けて、『パレート解フラグ』を算出し、『データ組』と合わせて『データレコード』を生成するパレート解評価ステップ１０２と、判別関数算出部３において、上記データレコードとユーザから指定されたパラメータから部分データレコードを生成し、パレート解フラグに関する判別関数を算出する判別関数算出ステップ１０３と、推奨パラメータ決定部４において、上記判別関数および上記部分データレコードを用いて『推奨パラメータレコード』を算出する推奨パラメータ決定ステップ１０４とを含み、上記全ステップを順に実行する、あるいは、一度以上全ステップを実行した後、ユーザからデータ組あるいは評価基準の指定の変更を受け、パレート解算出ステップ１０２、判別関数算出ステップ１０３、推奨パラメータ決定ステップ１０４を順に実行する、あるいは、一度以上全ステップを実行した後、ユーザから使用するパラメータあるいは判別関数算出方式の変更を受け、判別関数算出ステップ１０３、推奨パラメータ決定ステップ１０４を順に実行する。
【００１３】
推奨動作は、推奨パラメータ提示部５において、ユーザから状況パラメータを受取り、推奨パラメータデータベースを類似検索し、ユーザの指定した数以内あるいは基準以上の『推奨パラメータレコード』をユーザに提示する。
【００１４】
パラメータ決定支援装置の学習時の動作は、図２に示すように、装置模擬ステップ１０１と、パレート解評価ステップ１０２と、判別関数算出ステップ１０３と、推奨パラメータ決定ステップ１０４とからなり、一度これら４つのステップを実行した後は、上述したように、ユーザの指定事項の変更により、パレート解評価ステップ１０２、判別関数算出ステップ１０３のどちらのステップからでも再動作することができる。
【００１５】
まず、装置模擬ステップ１０１において、装置模擬部１は、ユーザから得られたサンプリング計画あるいはサンプリング方針に基づき、対象装置そのものあるいは対象装置模擬器を動作させることによって、対象装置の稼動経過あるいは結果を獲得し、それに基づき複数の評価基準に従って『結果評価値』を算出し、『データ組』を生成する。
【００１６】
次に、パレート解評価ステップ１０２において、装置模擬ステップ１０１で生成したデータ組に用いて、パレート解評価部２は、ユーザから指定された状況パラメータ指定あるいは入力評価値指定に基づいてデータ組を絞り込んだ上で、ユーザから指定された結果評価基準指定について、パレート解候補を探索し、結果を『データレコード』に記録する。
【００１７】
次に、判別関数算出ステップ１０３において、パレート解評価ステップ１０２で生成したデータレコードを用いて、判別関数算出部３は、判別関数を算出する。判別関数算出方式を複数用意しておき、ユーザの指定によって選択することもできる。
【００１８】
次に、推奨パラメータ決定ステップ１０４において、判別関数算出ステップ１０３で算出した判別関数と、パレート解評価ステップ１０２で生成したデータレコードを用いて、推奨パラメータ決定部４は、『推奨運用パラメータ』と『推奨度』とを算出し、『推奨パラメータレコード』を生成して推奨パラメータデータベースに格納する。
【００１９】
パラメータ決定支援装置の推奨時の動作は、上述したように、推奨パラメータ提示部５において、ユーザから状況パラメータを受取り、推奨パラメータデータベースを類似検索し、ユーザの指定した数以内あるいは基準以上の『推奨パラメータレコード』をユーザに提示する。
【００２０】
装置模擬部１は、ユーザからサンプリング計画を得て、パラメータ決定支援の対象である対象装置に関する、該サンプリング計画に基づく入力パラメータセットと、該入力パラメータセットを対象装置に入力した場合に得られる、対象装置の稼動経過および結果についての、評価基準毎の結果評価値とのデータ組を提供する。
【００２１】
この提供に際しては、対象装置そのものを用いてサンプリング計画に従い試行することもできるが、対象装置の模擬器をパラメータ決定支援装置内部にもつ方法もあり、その方が人手や外部との速度の遅い通信等を介さないので、支援装置の動作が高速化する。
【００２２】
図３は、データ組の構成について示している。対象装置を使用する際に、使用状況や使用目的によって必然的に決まり、対象装置では制御できないパラメータ群を『状況パラメータ』、使用状況や使用目的によってユーザが決めなければならないパラメータ群を『運用パラメータ』、評価基準に従って決まる値を『評価値』と称する。評価基準は、複数あってよい。評価基準には入力パラメータを含めることができ、それにより似た状況を判断しやすくなる。入力パラメータの評価値を『入力評価値』、対象装置の結果や経過の評価値を『結果評価値』と称する。
【００２３】
上記サンプリング計画は、ユーザからの入力パラメータの指定および該入力パラメータについての概略的なサンプリング方針の指示で代用することもできる。サンプリング計画に代わってサンプリング方針をユーザに指定させることにより、サンプリングの詳細をユーザに指定させる手間を軽減することができる。該サンプリング方針は、サンプリングを実施するパラメータの選択と、サンプリング方法とを含む。該サンプリング方法は、例えばユーザに指示された範囲内のランダムサンプリングである。あるいは、実験計画法における一部実施要因計画、直交計画であってもよい。
【００２４】
図６では、対象装置を極力単純化した場合のデータ組を示している。ここでは、『状況パラメータ』と『運用パラメータ』は区別せず、単に『入力パラメータセット』として実数値ｘを想定する。評価基準はｆ（ｘ）とｇ（ｘ）で、それぞれｆ（ｘ）＝ｃｏｓ（ｘ）、ｇ（ｘ）＝ｓｉｎ（ｘ）とする。パラメータｘについてπ／６おきの１２点のサンプリングを実施して評価値を取得し、それらを小円で表現している。この場合、データ組（ｘ，ｆ（ｘ），ｇ（ｘ））は、（０，１，０）、（π／６，√３／２，１／２）、・・・、（１１π／６，√３／２，−１／２）となる。
【００２５】
すなわち、装置模擬部１は、推奨パラメータ提示の対象装置に関して、ユーザから使用状況や使用目的によって必然的に決まり、対象装置では制御できない『状況パラメータ』と、使用状況や使用目的によってユーザが決めなければならない『運用パラメータ』とに関するサンプリング計画を受け取り、各サンプリングに含まれる状況パラメータおよび運用パラメータからなる『入力パラメータセット』を、対象装置に入力した場合に得られる、対象装置の稼動経過および結果についての、評価基準毎の『結果評価値』を算出し、上記『入力パラメータセット』と上記『入力評価値』と上記『結果評価値』とから『データ組』を生成する。
【００２６】
対象装置が電波を発してターゲットを観測する複数のセンサ群の制御器である場合を例にとる。センサ群で観測したいターゲットの、数や速度などの状況、および観測時の天候や観測時刻などが、センサ運用上制御できないパラメータであり、『状況パラメータ』となる。各センサを向ける方向、ターゲット毎のセンサ割当上限数などがセンサ運用上制御できるパラメータであり、『運用パラメータ』となる。ターゲットの数の多少や、集中しているか広範囲か、といった状況の評価基準が『入力評価値』として用いられる。各ターゲットの追尾精度の総合評価や各ターゲットの観測可能時間の総和が『結果評価値』として用いられる。
【００２７】
パレート解評価部２は、装置模擬部１により生成した上記データ組の中からユーザの指定があれば絞込みを実施した上で、パレート解の候補を見つけ、『データ組』とパレート解候補か否かを示す『パレート解フラグ』とから『データレコード』を生成する。
【００２８】
図３は、『データレコード』の構成が『データ組』と『パレート解フラグ』からなることを示している。
【００２９】
図４は、図３でいうところのデータ組をユーザが絞り込む例を示す。評価基準のうちユーザが指示した部分集合によって『結果評価値』が絞りこまれる、『状況パラメータ』あるいは『入力評価値』のユーザ指定によって、『データ組』の数が絞りこまれる。
【００３０】
図６では、対象装置を極力単純化した場合の、パレート解の例を示している。両評価基準は小さい方を良い評価とする。図中の小円で表現したサンプリング解のうち、黒く塗り潰した小円４つがパレート解である。これにより、データレコードのうち、該当するサンプリング解には『パレート解フラグ』に「ｙｅｓ」が記録され、残りには「ｎｏ」が記録される。
【００３１】
実際には、大域的な真のパレート解がサンプリング計画に含まれるとは限らない。そこで、サンプリング解同士を各評価基準で比較し、全評価基準で他のサンプリング解より劣る解を排除して、残った解をパレート解候補と見なし、『パレート解フラグ』を「ｙｅｓ」とする。
【００３２】
あるいは、全ての評価基準において他のいずれかの『データ組』より悪いあるいは同等な評価値を持つ『データ組』について、弱パレート解とするような『パレート解フラグ』を有する『データレコード』を生成し、弱パレート解に対して「ｎｏ」ではなく「ｍａｙｂｅ」など第３のフラグを付すこともできる。
【００３３】
すなわち、パレート解評価部２は、上記サンプリング計画によって得られたデータ組全部あるいはユーザの指定した部分集合について、ユーザの指定する評価基準において他のいずれかのデータ組より悪い評価値を持つデータ組に劣解、そうでないデータ組をパレート解として区別する『パレート解フラグ』を持つ、『データレコード』を生成する。
【００３４】
対象装置が電波を発してターゲットを観測する複数のセンサ群の制御器である場合で、センサ割当上限数を『運用パラメータ』とし、各ターゲットの追尾精度の総合評価と各ターゲットの観測可能時間の総和を『結果評価値』として用いている場合を例にとる。例えば、ターゲットの数が３０以上という条件で『データ組』を絞り込む。該『データ組』において、上記追尾精度総合評価と上記観測可能時間総和とのいずれかが良いものがパレート解候補となり、『パレート解フラグ』に「ｙｅｓ」が記録された『データレコード』が生成される。パレート解候補以外の『データ組』に対しては、『パレート解フラグ』に「ｎｏ」が記録された『データレコード』が生成される。
【００３５】
判別関数算出部３は、パレート解評価部２の生成した上記『データレコード』において、『パレート解フラグ』が「ｙｅｓ」であるもの（パレート解候補）と「ｎｏ」であるものを判別する判別関数を算出する。判別関数とは、例えば、『パレート解フラグ』が「ｙｅｓ」の場合に正の値をとり、「ｎｏ」の場合に負の値をとる関数である。
【００３６】
図７では、対象装置を極力単純化した場合の、判別関数算出例を示している。入力変数ｘは、単独変数であり直線で表される。サンプリング点は、０以上２π未満のπ／６間隔に配置されており、等間隔の小円で表される。図６により、黒く塗り潰した小円４つがパレート解である。この時、判別関数は、例えば、決定木の手法を用いれば、π≦ｘかつｘ≦３π／２のときｆ（ｘ）が正という２つの分岐点の形で得られる。あるいはガウシアンカーネルによるサポートベクターマシンを用いれば、例えば｜ｘ−５π／４｜≦π／３の範囲で正の値をとるような判別関数が得られる。
【００３７】
弱パレート解に第３のフラグｍａｙｂｅを与えた場合には、ｙｅｓ／ｎｏだけでなくｙｅｓ／ｍａｙｂｅやｍａｙｂｅ／ｎｏの判別関数を算出する。これにより、該判別関数同士の比較や複数の判別関数の同時使用が可能になる。弱パレート解に対して第３のフラグを付し、３種類の判別関数を算出して用いることにより、該判別関数同士の比較や複数の判別関数の同時使用が可能になって、対象装置をより効率的に稼動させることができるようになる。
【００３８】
判別関数算出方法には、決定木、サポートベクターマシン以外にも複数用意しておき、ユーザの指定によって選択することもできる。
【００３９】
すなわち、判別関数算出部３は、上記データレコードをもとに、ユーザの指定する運用パラメータについて部分データレコードを生成し、該部分データレコードを用いてパレート解フラグに関する判別関数を算出する。
【００４０】
対象装置が電波を発してターゲットを観測する複数のセンサ群の制御器である場合で、センサ割当上限数を『運用パラメータ』とし、ターゲットの数が３０以上という条件で『データ組』を絞り込んだ場合を例にとる。判別関数算出部３により、上記条件下での該センサ割当上限数について、例えば３センサより大きく５センサより小さい場合にパレート解候補となるという判別関数が得られる。
【００４１】
推奨パラメータ決定部４は、『状況パラメータ範囲』、『推奨運用パラメータ』、『推奨度』からなる『推奨パラメータレコード』を蓄積する推奨パラメータデータベースを有する。
【００４２】
該『推奨運用パラメータ』は、判別関数算出部３において得られた判別関数から、最も距離の大きなパレート解の運用パラメータである。
【００４３】
該『推奨度』は、上記パレート解から判別関数までの距離である。
【００４４】
該『状況パラメータ範囲』は、パレート解評価部２の生成した上記『データレコード』において、『状況パラメータ』の範囲あるいは『入力評価値』の範囲を算出して得る。
【００４５】
図５は、『推奨パラメータレコード』が『状況パラメータ範囲』、『推奨運用パラメータ』、『推奨度』から構成されることを示す。
【００４６】
図７では、対象装置を極力単純化した場合の、推奨運用パラメータの算出を示している。図に示された「推奨するパラメータセット」のパレート解は、図に示された２つの判別境界からの距離が等しく、他の２つのパレート解までの距離より大きいことがわかる。
【００４７】
実際には、判別境界が複数ある場合には、判別境界までの最短距離が最大のパレート解を選択する。これにより、パレート解になりうる中で最も外乱や誤差に強いパレート解が得られる。
【００４８】
例えば、パレート解評価部２において、ユーザが『状況パラメータ』あるいは『入力評価値』によって『データ組』を絞りこんで『データレコード』を作成し、判別関数算出部３において、『運用パラメータ』を入力変数としてパレート解候補かどうでないかを判別する判別関数を算出した場合には、該『状況パラメータ』あるいは『入力評価値』を『状況パラメータ範囲』とした『推奨パラメータレコード』が生成でき、該状況における『運用パラメータ』が推奨できるようになる。
【００４９】
あるいは、パレート解評価部２において、複数の『状況パラメータ』あるいは『入力評価値』にわたる『データレコード』をユーザが指定し、それらと『運用パラメータ』とを併せて入力変数として、パレート解候補かそうでないかの判別関数を算出した場合で、得られた判別関数に『状況パラメータ』あるいは『入力評価値』が関与しなかった場合には、『状況パラメータ範囲』の該当部分について無制約の『推奨パラメータレコード』が生成できる。これにより、状況によらない普遍的なパラメータが推奨できるようになる。
【００５０】
あるいは、判別関数に『状況パラメータ』あるいは『入力評価値』が関与した場合には、『状況パラメータ範囲』と『推奨運用パラメータ』の関係をもとに『推奨パラメータレコード』を生成することができる。これにより、『状況パラメータ』のユーザ絞込みとは別の類似状況が自動的に定義される。すなわち、ユーザが『状況パラメータ』あるいは『入力評価値』によって『データ組』を絞りこまずに『データレコード』を作成することにより、複数の状況における『推奨運用パラメータ』が、自動的に分類されて推奨できるようになる。
【００５１】
あるいは、入力変数の実施可能範囲が明らかな場合、判別境界までの最短距離が最大となるようなパレート解候補を算出することもできる。すなわち、ユーザから入力変数の実施可能範囲の指定を受付けることにより、判別境界までの最短距離が最大となるようなパレート解候補を算出することができ、対象装置をより効率的に稼動させることができるようになる。図８では、対象装置を極力単純化した場合の、パレート解候補の算出方式を示している。２つの判別境界までの最短距離が最大になる点は、両境界の中点であり、ｘ＝５π／４である。この解をそのままユーザに推奨パラメータ候補として提示することもできる。また、これがパレート解であることを、装置模擬部１およびパレート解評価部２によって確認してから、この解を推奨パラメータとして提示することもできる。
【００５２】
すなわち、推奨パラメータ決定部４は、上記データレコードおよび上記判別関数に従い、パレート解に属していずれかの判別関数までの距離の最小値が最大であるような運用パラメータセットを『推奨運用パラメータ』とし、該推奨運用パラメータから判別関数までの距離の最小値を『推奨度』とし、上記データレコードからその『状況パラメータ範囲』を算出し、該『状況パラメータ範囲』、該『推奨運用パラメータ』ならびに該『推奨度』から『推奨パラメータレコード』を生成して推奨パラメータデータベースに格納する。
【００５３】
対象装置が電波を発してターゲットを観測する複数のセンサ群の制御器である場合で、センサ割当上限数を『運用パラメータ』とし、ターゲットの数が３０以上という条件で『データ組』を絞り込んだ結果、３センサより大きく５センサより小さい場合にパレート解候補となるという判別関数が得られた場合を例にとる。判別関数からの距離最大のパレート解は、センサ割当上限数が４センサのものがあるなら、それが『推奨運用パラメータ』として選択され、『推奨パラメータレコード』が生成される。あるいは、センサ割当上限数の実施可能範囲に４センサが入っていることは明らかであれば、それが『推奨運用パラメータ』として選択され、『推奨パラメータレコード』が生成される。
【００５４】
推奨パラメータ提示部５は、ユーザから『状況パラメータ』を受取り、推奨パラメータ決定部４の推奨パラメータデータベースを類似検索して、類似度が高く推奨度も高い方から、ユーザの指定した数以内あるいはユーザの指定した基準以上の単数または複数の『推奨パラメータレコード』を獲得し、ユーザに提示する。
【００５５】
対象装置が電波を発してターゲットを観測する複数のセンサ群の制御器である場合で、ターゲットの数が３０以上という条件における『推奨パラメータレコード』に、センサ割当上限数として４センサが登録されているところへ、ユーザからターゲット数４０という情報を受取った場合を例にとる。該『推奨パラメータレコード』が検索され、ユーザにセンサ割当上限数は４センサにすべきであることが提示される。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置の学習時の動作を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置のデータレコードの構成を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置のパレート解評価用データレコードの構成を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置の推奨パラメータレコードの構成を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置で対象装置を極力単純化した場合のパレート解の例を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置で対象装置を極力単純化した場合の判別関数を用いたパレート解表現と推奨パラメータの決定を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態１に係るパラメータ決定支援装置で対象装置を極力単純化した場合の判別関数を用いたパレート解表現と推奨パラメータ候補の決定を示す図である。
【符号の説明】
【００５７】
１  装置模擬部、２  パレート解評価部、３  判別関数算出部、４  推奨パラメータ決定部、５  推奨パラメータ提示部。
【図１】
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【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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