(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算部と、記憶部と、入力部と、出力部とを有する計算機において、多基準の項目に対する重み付けである優先度を入力として与える最適化プログラムを利用して、最適解を検索する多基準最適化システムであって、
製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを前記項目とし、且つ、前記製品に関する条件の項目に規格が含まれる過去の製造実績を、製造実績データベースとして記憶部に登録する製造実績データベース登録部と、
過去に検索された前記最適解の前記項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして記憶部に記憶する優先度実績データベース登録部と、
前記製造実績データベースを参照して、前記製造実績の前記規格を除く前記項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて前記規格をクラスタリングし、クラスタリングされた類似する１つ以上の前記規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に記憶する類似規格検索部と、
前記優先度実績データベースを参照して、前記類似規格グループ毎に前記項目に対する前記優先度を分類し、前記類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出するクラスタ数算出処理部と、
前記類似規格グループ毎に、分類した前記優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて前記クラスタ数にクラスタリングし、クラスタリングされた前記優先度のクラスタ毎に前記項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に記憶するクラスタ分析処理部と、
前記入力部から入力された前記規格が含まれる前記類似規格グループを抽出し、抽出された前記類似規格グループからクラスタリングされた前記優先度のクラスタと前記優先度のクラスタ毎の前記代表優先度を前記出力部に出力し、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースに登録された前記製造実績から最適解を検索する実績検索部と、を備えることを特徴とする多基準最適化システム。
【請求項２】
前記クラスタ数算出処理部は、前記類似規格グループ毎に分類した前記項目に対する前記優先度に対して因子分析を行い、各因子に対する固有値を算出し、前記固有値の絶対値が予め設定した閾値以上の因子の数を、前記クラスタ数とすることを特徴とする請求項１に記載の多基準最適化システム。
【請求項３】
前記クラスタ分析処理部は、前記優先度のクラスタ毎に算出される前記項目の前記優先度のベクトル中心を、前記優先度のクラスタ毎の前記項目に対する前記代表優先度とすることを特徴とする請求項１または２に記載の多基準最適化システム。
【請求項４】
前記実績検索部は、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度に対して、入力部を介して調整を行い、調整を行った前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースから最適解を検索することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の多基準最適化システム。
【請求項５】
演算部と、記憶部と、入力部と、出力部とを有する計算機において、多基準の項目に対する重み付けである優先度を入力として与える最適化プログラムを利用して、最適解を検索する多基準最適化方法であって、
製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを前記項目とし、且つ、前記製品に関する条件の項目に規格が含まれる過去の製造実績を、製造実績データベースとして記憶部に登録する製造実績データベース登録ステップと、
過去に検索された前記最適解の前記項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして記憶部に記憶する優先度実績データベース登録ステップと、
前記製造実績データベースを参照して、前記製造実績の前記規格を除く前記項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて前記規格をクラスタリングし、クラスタリングされた類似する１つ以上の前記規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に記憶する類似規格検索ステップと、
前記優先度実績データベースを参照して、前記類似規格グループ毎に前記項目に対する前記優先度を分類し、前記類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出するクラスタ数算出処理ステップと、
前記類似規格グループ毎に、分類した前記優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて前記クラスタ数にクラスタリングし、クラスタリングされた前記優先度のクラスタ毎に前記項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に記憶するクラスタ分析処理ステップと、
前記入力部から入力された前記規格が含まれる前記類似規格グループを抽出し、抽出された前記類似規格グループからクラスタリングされた前記優先度のクラスタと前記優先度のクラスタ毎の前記代表優先度を前記出力部に出力し、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースに登録された前記製造実績から最適解を検索する実績検索ステップと、を備えることを特徴とする多基準最適化方法。
【請求項６】
演算部と、記憶部と、入力部と、出力部とを有する計算機において、多基準の項目に対する重み付けである優先度を入力として与える最適化プログラムを利用して、最適解を検索する多基準最適化プログラムであって、
製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを前記項目とし、且つ、前記製品に関する条件の項目に規格が含まれる過去の製造実績を、製造実績データベースとして記憶部に登録する製造実績データベース登録ステップと、
過去に検索された前記最適解の前記項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして記憶部に記憶する優先度実績データベース登録ステップと、
前記製造実績データベースを参照して、前記製造実績の前記規格を除く前記項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて前記規格をクラスタリングし、クラスタリングされた類似する１つ以上の前記規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に記憶する類似規格検索ステップと、
前記優先度実績データベースを参照して、前記類似規格グループ毎に前記項目に対する前記優先度を分類し、前記類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出するクラスタ数算出処理ステップと、
前記類似規格グループ毎に、分類した前記優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて前記クラスタ数にクラスタリングし、クラスタリングされた前記優先度のクラスタ毎に前記項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に記憶するクラスタ分析処理ステップと、
前記入力部から入力された前記規格が含まれる前記類似規格グループを抽出し、抽出された前記類似規格グループからクラスタリングされた前記優先度のクラスタと前記優先度のクラスタ毎の前記代表優先度を前記出力部に出力し、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースに登録された前記製造実績から最適解を検索する実績検索ステップと、を計算機に実行させるための多基準最適化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、要求されている引合いに対して、多基準の項目に対する優先度を調整して、最適解を検索する多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顧客等から要求されている引合いに対して、与えられた条件下で多基準の項目を考慮して、最適解を求める最適化プログラムが開発されている。ここで、多基準の項目とは、最適解を求めるために評価する基準となる複数の項目である。また、項目とは、製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果である。特に、最適解を求める際に、多基準の項目に対する重み付けである優先度を入力として与える最適化プログラムが開発されている。この最適化プログラムでは、多基準の項目に対する優先度を調整することにより、最適化プログラムを利用するユーザの意図を反映させている。つまり、ユーザが重視すべきとした項目、緩和可能とした項目等の優先度を考慮した上で、ユーザの意図を反映させた最適解を求めている。尚、ここでいうユーザの意図とは、引合いにおいて要求されている項目の値を満たすこと、または、引合いにおいて要求されている項目の値に近い値であること等である。
【０００３】
しかしながら、このような最適化プログラムでは、多基準の項目に対する優先度を調整するに際して、下記のような問題が生じている。まず、多基準の項目に対する優先度を調整するためには、ユーザが最適化プログラムのアルゴリズムを理解している必要がある。一般には、ユーザが複雑な最適化プログラムのアルゴリズムを理解するには困難を伴う。また、優先度は、多基準の項目に対して設定されている。そして、優先度は、業務の内容に合わせて、それら多基準の項目のいずれかに偏って調整したり、それら多基準の項目について平均化するように調整したりすることが必要である。しかし、そのような優先度の調整には、一般に、製造実績の検索結果を見て試行錯誤的に決める必要があり、多基準の各項目の優先度の設定の巧拙により、目的とする事例の発見可能／不可能に影響を受ける。そのため、最適な製造実績の検索の巧拙に個人差が生じやすく、特に初心者のユーザほど試行錯誤的検索の回数が増え、最適な製造実績の検索に時間がかかる。つまり、ユーザが、それら多基準の項目に係る業務の内容に精通していなければ、優先度を調整することが困難である。そして、最適化プログラムのアルゴリズムや多基準の項目に係る業務の内容に精通しているかどうか等のユーザの能力には、個人差があり、最適な製造実績の検索を効率的に行うことができない。
【０００４】
また、最適化プログラムで設定される制約条件によっては、最適化のための項目が極端に増え、優先度の調整が困難になる。つまり、一部の項目の優先度を調整すると、他の項目との優先度の関係が異なってしまうため、ユーザの意図を反映したとしても、最適解に不具合が生じる場合があり、最適解の見直しを行う必要が生じてしまう。
【０００５】
そこで、このような問題を解決するために、優先度を調整した上で、ユーザの意図を反映することができる多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムが提案されている。多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムの一例として、特許文献１がある。特許文献１に示す技術では、まず、既存の最適化プログラムにより導き出された最適解の初期解をユーザが修正する。そして、修正した最適解（修正解）に基づいて、線形計画法により、多基準の項目に対する優先度を算出する。算出した多基準の項目に対する優先度は、次回以降の最適解の算出に活用する。以上により、優先度を調整した上で、ユーザの意図を反映している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１８１１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の技術では、ユーザが、既存の最適化プログラムにより導き出された最適解の初期解を、手動で修正する必要がある。つまり、特許文献１の技術では、ユーザ自身が、手動により、ユーザの意図を踏まえた修正解を入力しなければならない。そのため、ユーザが修正解を分かっていない場合、例えば、各項目に対する優先度を入力として、修正解を検索する場合等は、特許文献１の技術を使うことは難しい。また、ユーザが修正解を入力したとしても、多基準の項目に対する優先度の算出が困難である場合は、特許文献１の技術を使うことは難しい。
【０００８】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、多基準の項目に対する優先度を調整した上で、ユーザの意図を反映した最適解を、効率的に求めることができる多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る多基準最適化システムは、演算部と、記憶部と、入力部と、出力部とを有する計算機において、多基準の項目に対する重み付けである優先度を入力として与える最適化プログラムを利用して、最適解を検索する多基準最適化システムであって、製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを前記項目とし、且つ、前記製品に関する条件の項目に規格が含まれる過去の製造実績を、製造実績データベースとして記憶部に登録する製造実績データベース登録部と、過去に検索された前記最適解の前記項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして記憶部に記憶する優先度実績データベース登録部と、前記製造実績データベースを参照して、前記製造実績の前記規格を除く前記項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて前記規格をクラスタリングし、クラスタリングされた類似する１つ以上の前記規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に記憶する類似規格検索部と、前記優先度実績データベースを参照して、前記類似規格グループ毎に前記項目に対する前記優先度を分類し、前記類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出するクラスタ数算出処理部と、前記類似規格グループ毎に、分類した前記優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて前記クラスタ数にクラスタリングし、クラスタリングされた前記優先度のクラスタ毎に前記項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に記憶するクラスタ分析処理部と、前記入力部から入力された前記規格が含まれる前記類似規格グループを抽出し、抽出された前記類似規格グループからクラスタリングされた前記優先度のクラスタと前記優先度のクラスタ毎の前記代表優先度を前記出力部に出力し、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースに登録された前記製造実績から最適解を検索する実績検索部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る多基準最適化方法は、演算部と、記憶部と、入力部と、出力部とを有する計算機において、多基準の項目に対する重み付けである優先度を入力として与える最適化プログラムを利用して、最適解を検索する多基準最適化方法であって、製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを前記項目とし、且つ、前記製品に関する条件の項目に規格が含まれる過去の製造実績を、製造実績データベースとして記憶部に登録する製造実績データベース登録ステップと、過去に検索された前記最適解の前記項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして記憶部に記憶する優先度実績データベース登録ステップと、前記製造実績データベースを参照して、前記製造実績の前記規格を除く前記項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて前記規格をクラスタリングし、クラスタリングされた類似する１つ以上の前記規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に記憶する類似規格検索ステップと、前記優先度実績データベースを参照して、前記類似規格グループ毎に前記項目に対する前記優先度を分類し、前記類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出するクラスタ数算出処理ステップと、前記類似規格グループ毎に、分類した前記優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて前記クラスタ数にクラスタリングし、クラスタリングされた前記優先度のクラスタ毎に前記項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に記憶するクラスタ分析処理ステップと、前記入力部から入力された前記規格が含まれる前記類似規格グループを抽出し、抽出された前記類似規格グループからクラスタリングされた前記優先度のクラスタと前記優先度のクラスタ毎の前記代表優先度を前記出力部に出力し、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースに登録された前記製造実績から最適解を検索する実績検索ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る多基準最適化プログラムは、演算部と、記憶部と、入力部と、出力部とを有する計算機において、多基準の項目に対する重み付けである優先度を入力として与える最適化プログラムを利用して、最適解を検索する多基準最適化プログラムであって、製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを前記項目とし、且つ、前記製品に関する条件の項目に規格が含まれる過去の製造実績を、製造実績データベースとして記憶部に登録する製造実績データベース登録ステップと、過去に検索された前記最適解の前記項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして記憶部に記憶する優先度実績データベース登録ステップと、前記製造実績データベースを参照して、前記製造実績の前記規格を除く前記項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて前記規格をクラスタリングし、クラスタリングされた類似する１つ以上の前記規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に記憶する類似規格検索ステップと、前記優先度実績データベースを参照して、前記類似規格グループ毎に前記項目に対する前記優先度を分類し、前記類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出するクラスタ数算出処理ステップと、前記類似規格グループ毎に、分類した前記優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて前記クラスタ数にクラスタリングし、クラスタリングされた前記優先度のクラスタ毎に前記項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に記憶するクラスタ分析処理ステップと、前記入力部から入力された前記規格が含まれる前記類似規格グループを抽出し、抽出された前記類似規格グループからクラスタリングされた前記優先度のクラスタと前記優先度のクラスタ毎の前記代表優先度を前記出力部に出力し、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースに登録された前記製造実績から最適解を検索する実績検索ステップと、を計算機に実行させることを特徴とする。
【００１２】
これによると、製造実績データベースを参照して共通する項目の数に対応する類似度に基づいて規格をクラスタリングし、類似規格グループにまとめている。そして、その類似規格グループ毎に、項目に対する優先度を分類した上で、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてクラスタ数にクラスタリングしている。そして、クラスタ数にクラスタリングされた優先度のクラスタ毎に、項目に対する代表優先度を求めている。そして、ユーザは入力部で要求される規格を入力することにより、その規格が含まれる類似規格グループが抽出され、その類似規格グループからクラスタリングされた優先度のクラスタと代表優先度が出力される。そして、ユーザは、出力された優先度のクラスタと代表優先度を参照し、クラスタを入力部から選択することにより、そのクラスタの代表優先度が、項目に対する優先度として適用される。そして、そのクラスタの代表優先度を適用して、最適化プログラムを実行し、製造実績データベースに登録された製造実績から最適解を検索する。つまり、ユーザが修正すべき解を分かっておらず、各項目に対する優先度を入力することが難しい場合であっても、優先度のクラスタに基づいて統計的に求められた代表優先度を優先度として設定することができる。また、ユーザが修正解を入力したとしても、多基準の項目の優先度の算出が困難である場合であっても、優先度のクラスタに基づいて統計的に求められた代表優先度を優先度として設定することができる。つまり、要求される規格に類似する類似規格グループの優先度の傾向に基づいて、代表優先度を選択することができるため、優先度の調整の巧拙におけるユーザの能力の個人差を低減することができる。そのため、優先度を調整した上で、ユーザの意図を反映した最適解を、効率的に求めることができる。
【００１３】
また、前記クラスタ数算出処理部は、前記類似規格グループ毎に分類した前記項目に対する記優先度に対して因子分析を行い、各因子に対する固有値を算出し、前記固有値の絶対値が予め設定した閾値以上の因子の数を、前記クラスタ数として良い。
【００１４】
これによると、分類した類似規格グループ毎に因子分析を行っている。そのため、因子分析を行うにあたり、データの数が十分でない場合であっても、統計的に優先度のクラスタを求めることができる。
【００１５】
また、前記クラスタ分析処理部は、前記優先度のクラスタ毎に算出される前記項目の前記優先度のベクトル中心を、前記優先度のクラスタ毎の前記項目に対する前記代表優先度として良い。
【００１６】
これによると、優先度のクラスタ毎に算出される項目に対する優先度のベクトル中心を、代表優先度としている。従って、優先度のクラスタ毎に平均的な代表優先度を求めることができる。
【００１７】
また、前記実績検索部は、出力された前記優先度のクラスタの中から前記入力部を介して選択されたクラスタの前記代表優先度に対して、入力部を介して調整を行い、調整を行った前記代表優先度を、前記項目に対する優先度として前記最適化プログラムに適用して、前記製造実績データベースから最適解を検索して良い。
【００１８】
これによると、選択したクラスタの代表優先度を調整して、調整した代表優先度が、項目に対する優先度として最適化プログラムに適用される。従って、ユーザが、最適化プログラムのアルゴリズムや多基準の項目に係る業務の内容に精通している能力の高いユーザである場合にも、対応することができる。
【００１９】
尚、本発明に係る多基準最適化プログラムは、リムーバブル型記録媒体やハードディスクなどの固定型記録媒体に記録して配布可能である他、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して配布可能である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムは、優先度を調整した上で、ユーザの意図を反映した最適解を、効率的に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施形態に係る多基準最適化システムのブロック図である。
【図２】本実施形態に係る多基準最適化方法の処理の手順について説明したフローチャートである。
【図３】類似規格グループの分類の処理の手順について説明したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照しつつ、本発明に係る多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムを実施するための形態について、具体的な一例に即して説明する。
【００２３】
まず、本実施形態に係る多基準最適化システムについて、図１に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る多基準最適化システムのブロック図である。多基準最適化システム１は、演算部と、記憶部と、入力部と、出力部と、から構成されて、計算機上に実装される。ここで、図１に示される多基準最適化システム１の各部（演算部、記憶部、入力部、及び、出力部）は、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等の計算機によって構成される。かかる計算機には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭの駆動装置などのハードウェアが収納されており、ハードディスクには、プログラム（このプログラムは、リムーバブルな記憶媒体に記録することにより、様々なコンピュータにインストールすることが可能である）を含む各種のソフトウェアが記録される。そして、これらのハードウェアおよびソフトウェアが組み合わされることによって、上述の各部が構築される。
【００２４】
図１に示すように、多基準最適化システム１は、製造実績データベース１１と、類似規格データベース１２と、代表優先度データベース１３と、優先度実績データベース１４と、製造実績データベース登録部２１と、類似規格分類部２２と、優先傾向分析処理部２３と、多基準実績検索処理部２４と、結果出力部２５と、から構成される。
【００２５】
製造実績データベース登録部２１は、製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを項目とした、過去の製造実績に関する製造実績情報を、製造実績データベース１１として、外部から記憶部に登録するためのものである。ここで、製品に関する条件は、用途や材質性能などを定めた規格が含まれる。また、製品に関する条件は、例えば、鋼板に関する引合いである場合は、板厚等が該当する。また、材料に関する条件は、例えば、鋼板に関する引合いである場合は、強度や低温での靱性の指標となるシャルピー試験などの材料に関する品質試験の条件（試験温度条件やサンプル材条件）等が該当する。また、製造に関する条件は、例えば、鋼板に関する引合いである場合は、成分条件（鋼種）、熱処理条件、圧延条件等が該当する。また、品質試験値とは、これらの条件で製造を行った場合に、所定の品質試験の条件下で行った品質試験の結果である。そして、これらの条件及び品質試験の結果を項目とした、過去の製造実績の実績値に関する製造実績情報が、製造実績データベース１１として登録される。尚、製造実績データベース登録部２１において、外部から登録される過去の製造実績についての製造実績情報は、予め、図示しない入力部から入力したり、リムーバブルな記憶媒体に記録されて与えたり、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して与えたりして、記憶装置や補助記憶装置等に記憶する。入力部は、例えば、マウスやキーボード等である。
【００２６】
類似規格分類部２２は、製造実績データベース１１を参照して、規格を類似度に基づいてクラスタリングし、類似規格グループとして記憶部に登録する。ここで、規格は、用途や材質性能などから定められるものであり、製造実績には、一つの規格に対して複数の製法（製品、材料及び製造に関する条件）が存在する。つまり、異なる規格であっても、同じような製法を適用している場合がある。そこで、製造実績について、規格名は異なっていても、規格以外の項目について比較し、共通する項目が多いかどうかで類似規格グループとしてクラスタリングする。規格の類似規格グループへのクラスタリングは、類似度に基づいて行う。類似度は、規格を除いた共通する項目の数に対応する。
【００２７】
規格の類似規格グループへの分類の方法の一例について、具体例を用いて以下で説明する。
【００２８】
まず、あるｎ個の規格の集合Ｓ（＝｛Ａ０１，Ａ０２，・・・，Ａｎ｝）に対して以下で示す式で類似度ｓｉｍを定義する。
【００２９】
【数１】
0006705664.tif 000002
【００３０】
類似度ｓｉｍは、規格に対する実績製法の要素数の最大値に対する、共通部分の要素数として算出される。尚、ここでいう実績製法の要素とは、本発明における「項目」のことを意味する。そして、規格に対する実績製法の要素数は、規格以外の項目の数を意味する。また、以下で示す具体例において、各要素は、実績製法の要素を表している。類似度ｓｉｍは、規格以外の要素が完全一致ならば１、規格以外の要素に共通部分がなければ０になる。そして、規格集合Ｓに対して求めた類似度ｓｉｍが設定した類似度の閾値ｔ（０≦ｔ≦１）以上であるとき、集合Ｓ内の各規格Ａ０１，Ａ０２，・・・，Ａｎは類似しているものとする。
【００３１】
次に、類似規格グループのクラスタリングを行う。類似規格グループのクラスタリングについて、図３に従って説明する。
【００３２】
クラスタリングでは、まず、次式に従って、各規格の集合の和Ｆを算出する（Ｓ１１）。
【００３３】
【数２】
0006705664.tif 000003
【００３４】
次に、｜Ｆ｜＝１かどうか判断する（Ｓ１２）。ここでいうＦの要素は、規格Ａｊ以外の要素である。Ｆの要素数が１である場合は、規格Ａｊの実績製法の要素数が１種類であるということである。即ち、Ｆの要素数が１である場合は、細分化不可能である。そのため、｜Ｆ｜＝１であれば、（Ｓ１２：ＹＥＳ）、Ｆを出力して（Ｓ１７）、終了する。
【００３５】
一方、｜Ｆ｜＞１であれば、Ｆの要素（規格Ａｊの各項目）のペアすべてについて類似度ｓｉｍを計算する（Ｓ１３）。
【００３６】
そして、ｓｉｍ（ｉ，ｊ）が最大となる規格のペアＳｉ，Ｓｊを見出し、そのｓｉｍの値を最大値ｓｉｍＭａｘとする（Ｓ１４）。
【００３７】
次に、ｓｉｍＭａｘ≧ｔであるかどうかを判断する（Ｓ１５）。ここで、ｔは、類似度の閾値であり、０≦ｔ≦１である。クラスタリングの結果例を下記表１、２に示す。表１は、閾値ｔ＝１の場合であり、規格名が異なるだけであり、その他の要素が共通する「類似規格グループ」にクラスタリングすることができる。表２に、閾値ｔの値によるクラスタリング結果の違いを示す。閾値ｔの値が下がるにつれ、一般にクラスタ（類似規格グループ）の中に含まれる規格の数が大きくなることがわかる。尚、表２における共通数とは、類似規格グループ内で共通する製法の数である。
【００３８】
【表１】
0006705664.tif 000004
【００３９】
【表２】
0006705664.tif 000005
【００４０】
ｓｉｍＭａｘ≧ｔであれば（Ｓ１５：ＹＥＳ）、規格のペアＳｉ，Ｓｊは類似と判断する。そして、Ｆ←Ｆ−Ｓｉ−Ｓｊ＋（Ｓｉ∪Ｓｊ）として、Ｓｉ，Ｓｊをクラスタリングして（Ｓ１６）、Ｓ１２に戻る。これにより、集合Ｆの要素数は１減少する。一方、ｓｉｍＭａｘ＜ｔであれば（Ｓ１５：ＮＯ）、Ｆを出力して（Ｓ１７）、終了する。
【００４１】
優先傾向分析処理部２３は、クラスタ数算出処理部２３１とクラスタ分析処理部２３２とを有する。
【００４２】
クラスタ数算出処理部２３１は、後述する優先度実績データベース１４を参照して、類似規格グループ毎に項目に対する優先度を分類し、類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出する。より詳細には、クラスタ数算出処理部２３１は、類似規格データベース１２と優先度実績データベース１４を取得し、次の操作を行う。まず、優先度実績データベース１４を参照して、類似規格データベース１２でクラスタリングされた類似規格グループ毎に、類似規格クラスタに含まれる規格の優先度を分類する。そして、分類した優先度実績を行列化し、それらをＷ１，…，Ｗｍ（ｍ＝｜Ｆ｜）とする。そして、Ｗ１，…，Ｗｍに対して因子分析を行い、算出した因子の固有値の絶対値が１以上のものの数ｎ１，…，ｎｍを算出する。
【００４３】
クラスタ分析処理部２３２は、類似規格クラスタ毎に分類した項目に対する優先度に対し、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてクラスタ数にクラスタリングする。そして、クラスタ分析処理部２３２は、クラスタリングされたクラスタ毎に、項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベース１３として記憶部に記憶する。より詳細には、クラスタ分析処理部２３２は、クラスタ数算出処理部からｎ１，…，ｎｍを取得し、次の操作を行う。まず、Ｗ１，…，Ｗｍに対して、入力ｋ＝Ｎ＋１（ｋ：クラスタ数、Ｎ＝ｎ１，…，ｎｍ）として、ｋ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを行い、Ｗ１，…，Ｗｍに対して出力されたｋ個の優先度のクラスタに対して、クラスタ中心Ｃ１，…，Ｃｋを代表優先度とする。また、このときできた各優先度のクラスタにラベル付けをする。ラベル付けは、ユーザが認識することができる任意のラベルを付けることができる。そして、Ｗ１，…，Ｗｍに対して作成した優先度のクラスタとクラスタの代表優先度Ｃ１，…，Ｃｋを、代表優先度データベース１３に保存する。尚、クラスタの代表優先度Ｃ１，…，Ｃｋには、ｋ個のクラスタ毎に、各項目に対する優先度の値が算出されており、それぞれが優先度の傾向を示している。各クラスタに対してラベル付けして、ユーザに表示することにより、ユーザが各クラスタの優先度の傾向を理解することができる。
【００４４】
多基準実績検索処理部２４は、実績検索部２４１と優先度実績データベース登録部２４２とを有する。
【００４５】
実績検索部２４１は、優先度を入力として最適化プログラムを実行し、製造実績データベース１１に登録された製造実績から、ユーザの要求に対して、最適な製造実績である最適解を検索する。つまり、実績検索部２４１は、優先度を考慮した上で、最適化プログラムを用いて、要求する規格に近傍する製造実績を探索する。そして、検索された近傍する製造実績を最適解として出力する。優先度は、後述する代表優先度データベース１３に登録された各項目に対する代表優先度が入力される。代表優先度は、実績検索部２４１で行われる次の処理により決定される。まず、実績検索部２４１は、ユーザが要求する規格が含まれる類似規格グループを、類似規格データベース１２から抽出する。尚、ユーザが要求する規格は、入力部により入力される。そして、実績検索部２４１は、代表優先度データベース１３から、抽出された類似規格グループからクラスタリングされた優先度のクラスタとクラスタ毎の代表優先度を、出力部に出力する。出力部は、例えば、ディスプレイ、プリンタ等である。実績検索部２４１は、出力された優先度のクラスタの中から入力部を介して選択されたクラスタの代表優先度を、項目に対する優先度として最適化プログラムに適用する。尚、最適化プログラムは、記憶部に予め記憶される。最適化プログラムは、従来の最適化プログラムを用いる。最適化プログラムは、例えば、複数の製造実績の代替案を一対比較することで評価値を算出するコンコーダンス分析を利用した最適化プログラムや、多基準の項目に対して１つの評価値を算出する加重総和を利用した最適化プログラムなどが用いられる。
【００４６】
優先度実績データベース登録部２４２は、過去、実績検索部２４１を利用して、最適解を検索できた際の各項目に対する優先度を、優先度実績データベース１４として、外部から記憶部に登録するためのものである。尚、優先度実績データベース１４において、外部から入力される優先度は、予め、図示しない入力部（キーボード等）から入力したり、リムーバブルな記憶媒体に記録されて与えたり、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して与えたりして、記憶装置や補助記憶装置等に記憶する。また、優先度実績データベース登録部２４２は、実績検索部２４１において最適解が検索された際に、最適解として出力された製造実績の優先度を、優先度実績データベース１４に登録して更新する。
【００４７】
実績検索部２４１で算出された最適解は、結果出力部２５により、出力部に出力される。
【００４８】
次に、本実施形態に係る多基準最適化方法の処理の手順について、図２に基づいて、説明する。図２は、本実施形態に係る多基準最適化方法の処理の手順について説明したフローチャートである。
【００４９】
尚、以下で説明する本実施形態に係る多基準最適化方法の処理は、計算機においても同様に、多基準最適化プログラムとしてＣＰＵにより読み出して実行することができる。また、この多基準最適化プログラムは、リムーバブルな記憶媒体に記録しておくことにより、様々な計算機の記憶装置にインストールすることが可能である。
【００５０】
まず、製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを項目とした、過去の製造実績に関する製造実績情報を、製造実績データベースとして、外部から記憶部に登録する（Ｓ１：製造実績データベース登録ステップ）。尚、本ステップは、上述した多基準最適化システム１の製造実績データベース１１及び製造実績データベース登録部２１に相当し、詳細な説明を省略する。
【００５１】
また、過去に検索された最適解の項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして、外部から記憶部に登録する（Ｓ２：優先度実績データベース登録ステップ）。尚、本ステップは、上述した多基準最適化システム１の優先度実績データベース１４及び多基準実績検索処理部２４の優先度実績データベース登録部２４２に相当し、詳細な説明を省略する。
【００５２】
次に、製造実績データベースを参照して、製造実績の規格を除く項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて規格をクラスタリングする。そして、クラスタリングされた類似する１つ以上の規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に登録する（Ｓ３：類似規格分類ステップ）。ここで抽出された検索製造実績は、出力部に表示される。尚、本ステップは、上述した多基準最適化システム１の類似規格データベース１２及び類似規格分類部２２に相当し、詳細な説明を省略する。
【００５３】
そして、優先度実績データベースを参照して、類似規格グループ毎に項目に対する優先度を分類し、類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出する（Ｓ４：クラスタ数算出処理ステップ）。尚、本ステップは、上述した多基準最適化システム１の優先傾向分析処理部２３のクラスタ数算出処理部２３１に相当し、詳細な説明を省略する。
【００５４】
そして、類似規格グループ毎に、分類した優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてクラスタ数にクラスタリングする。そして、クラスタリングされた優先度のクラスタ毎に項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に登録する（Ｓ５：クラスタ分析処理ステップ）。尚、本ステップは、上述した多基準最適化システム１の優先傾向分析処理部２３のクラスタ分析処理部２３２に相当し、詳細な説明を省略する。
【００５５】
そして、入力部から入力された規格が含まれる類似規格グループを抽出し、抽出された類似規格グループからクラスタリングされた優先度のクラスタと優先度のクラスタ毎の代表優先度を出力部に出力する。そして、出力された優先度のクラスタの中から入力部を介して選択されたクラスタの代表優先度を、項目に対する優先度として最適化プログラムに適用して、製造実績データベースに登録された製造実績から最適解を検索する（Ｓ６：実績検索ステップ）。尚、本ステップは、上述した多基準最適化システム１の多基準実績検索処理部２４の実績検索部２４１に相当し、詳細な説明を省略する。
【００５６】
最後に、ステップＳ６において最適解が検索された際に、最適解として出力された製造実績の優先度を、優先度実績データベースに登録して更新する（Ｓ７：優先度実績データベース登録ステップ）。尚、本ステップは、上述した多基準最適化システム１の優先度実績データベース１４及び多基準実績検索処理部２４の優先度実績データベース登録部２４２に相当し、詳細な説明を省略する。
【００５７】
このように、本実施形態の多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムによれば、多基準最適化システム１の類似規格分類部２２または多基準最適化方法の類似規格分類ステップで、製造実績データベース１１を参照して共通する項目の数に対応する類似度に基づいて規格をクラスタリングし、類似規格グループにまとめている。そして、多基準最適化システム１のクラスタ数算出処理部２３１または多基準最適化方法のクラスタ数算出処理ステップで、その類似規格グループ毎に、項目に対する優先度を分類した上で、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてクラスタ数にクラスタリングしている。そして、多基準最適化システム１のクラスタ分析処理部２３２または多基準最適化方法のクラスタ分析処理ステップで、クラスタ数にクラスタリングされた優先度のクラスタ毎に、項目に対する代表優先度を求めている。そして、多基準最適化システム１の実績検索部２４１または多基準最適化方法の実績検索ステップで、ユーザは入力部で要求される規格を入力することにより、その規格が含まれる類似規格グループが抽出され、その類似規格グループからクラスタリングされた優先度のクラスタと代表優先度が出力される。そして、ユーザは、出力された優先度のクラスタと代表優先度を参照し、クラスタを入力部から選択することにより、そのクラスタの代表優先度が、項目に対する優先度として適用される。そして、そのクラスタの代表優先度を適用して、最適化プログラムを実行し、製造実績データベース１１に登録された製造実績から最適解を検索する。つまり、ユーザが修正すべき解を分かっておらず、各項目に対する優先度を入力することが難しい場合であっても、優先度のクラスタに基づいて統計的に求められた代表優先度を優先度として設定することができる。また、ユーザが修正解を入力したとしても、多基準の項目の優先度の算出が困難である場合であっても、優先度のクラスタに基づいて統計的に求められた代表優先度を優先度として設定することができる。つまり、要求される規格に類似する類似規格グループの優先度の傾向に基づいて、代表優先度を選択することができるため、優先度の調整の巧拙におけるユーザの能力の個人差を低減することができる。そのため、優先度を調整した上で、ユーザの意図を反映した最適解を、効率的に求めることができる。
【００５８】
また、多基準最適化システム１のクラスタ数算出処理部２３１または多基準最適化方法のクラスタ数算出処理ステップで、分類した類似規格グループ毎に因子分析を行っている。そのため、因子分析を行うにあたり、データの数が十分でない場合であっても、統計的に優先度のクラスタを求めることができる。
【００５９】
また、多基準最適化システム１のクラスタ分析処理部２３２または多基準最適化方法のクラスタ分析処理ステップで、優先度のクラスタ毎に算出される項目に対する優先度のベクトル中心を、代表優先度としている。従って、優先度のクラスタ毎に平均的な代表優先度を求めることができる。
【００６０】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいてさまざまな変更が可能なものである。
【００６１】
例えば、上述の本実施形態に係る多基準最適化システム１の実績検索部２４１において、出力された優先度のクラスタの中から入力部を介して選択されたクラスタの代表優先度を、項目に対する優先度として最適化プログラムに適用しているがそれに限らない。例えば、出力された優先度のクラスタの中から入力部を介して選択されたクラスタの代表優先度を調整して、調整した代表優先度を項目に対する優先度として最適化プログラムに適用してしてもよい。これにより、ユーザが、最適化プログラムのアルゴリズムや多基準の項目に係る業務の内容に精通している能力の高いユーザである場合にも、対応することができる。本実施形態に係る多基準最適化方法の実績検索ステップも同様である。
【実施例】
【００６２】
次に、本実施形態の多基準最適化システム及び多基準最適化方法、並びに多基準最適化プログラムに係る実施例について、以下で説明する。
【００６３】
本実施例について、図２に示す本実施形態に係る多基準最適化方法の処理の手順に沿って説明する。本実施例では、鋼板に関する引合いを想定する。
【００６４】
まず、製品、材料及び製造に関する条件と、その条件で製造した場合に行った品質試験で得られた結果とを項目とした、過去の製造実績に関する製造実績情報を、製造実績データベースとして、外部から記憶部に登録する（Ｓ１）。本実施例では、説明の簡略化のために、項目を次の８種類に限定した。製品条件に関する項目を、規格、板厚とする。材料条件に関する項目を、Ｃ成分、Ｓｉ成分、Ｐ成分、Ｓ成分とする。製造条件に関する項目を、強度、硬さとする。尚、項目は８種類に限らず、８種類より多くてもよいし、少なくてもよい。
【００６５】
また、過去に検索された最適解の項目に対する優先度を、優先度実績データベースとして、外部から記憶部に登録する（Ｓ２）。本実施例では、説明の簡略化のために、優先度実績データベースに登録する項目は、上記と同様の８種類とし、優先度は１、２、３、４、５の５段階の設定とする。
【００６６】
次に、製造実績データベースを参照して、製造実績の規格を除く項目の値を比較し、値が共通する項目の数に対応する類似度に基づいて規格をクラスタリングする。そして、クラスタリングされた類似する１つ以上の規格のクラスタを類似規格グループとして記憶部に登録する（Ｓ３）。本実施例では、例えば、以下の表３に示す類似規格グループが保存されたとする。表３では、類似規格グループのグループ名と、類似規格グループに含まれる規格（類似規格）が記載されている。
【００６７】
【表３】
0006705664.tif 000006
【００６８】
そして、優先度実績データベースを参照して、類似規格グループ毎に項目に対する優先度を分類し、類似規格グループ毎にクラスタリングすべき数であるクラスタ数を算出する（Ｓ４）。本実施例では、例えば、表３に示す類似規格グループＧ１について、優先度が分類した例を、以下の表４に示す。
【００６９】
【表４】
0006705664.tif 000007
【００７０】
そして、表４に示す各優先度の数値を行列化し、上述した行列Ｗで示すと、次の数３に示す式となる。
【００７１】
【数３】
0006705664.tif 000008
【００７２】
数３に示す行列Ｗに対して因子分析を行い、各因子の固有値を算出すると、次の表５に示す通りとなる。表５に示す例において、固有値が１以上となっている因子の数は２となり（ｎとする）、残りの因子はまとめて１つの因子として扱う。これにより、分類したデータがいくつのグループにクラスタリングすべきかが分かる。表５に示す例では、ｎ＋１で３つにクラスタリングできると分かる。つまり、上述したクラスタ数ｋは３となる。
【００７３】
【表５】
0006705664.tif 000009
【００７４】
そして、類似規格グループ毎に、分類した優先度に対してｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてクラスタ数にクラスタリングする。そして、クラスタリングされた優先度のクラスタ毎に項目に対する代表優先度を算出し、代表優先度データベースとして記憶部に登録する（Ｓ５）。本実施例では、表４に示す類似規格グループＧ１についての優先度について、クラスタ数ｋ＝３でクラスタリングした結果、表６に示すような優先度のクラスタにクラスタリングできたとする。表６の数値は、各項目の優先度のベクトル中心の値である。また、表６において、優先度の各クラスタに対して、ラベル付けを行う。本実施例では、説明を簡略化するために、優先度の各クラスタに対して、「傾向１」「傾向２」「傾向３」とラベル付けした。
【００７５】
【表６】
0006705664.tif 000010
【００７６】
表６に示すようにラベル付けしたクラスタならびにベクトル中心の各値を、代表優先度データベースとして保存する。表４に示す類似規格グループＧ１についての優先度に対して作成した代表優先度データベースの一例を、表７に示す。本実施例では、優先度が１、２、３、４、５の５段階のため、各クラスタ中心の値を小数第一位で四捨五入している。
【００７７】
【表７】
0006705664.tif 000011
【００７８】
そして、入力部から入力された規格が含まれる類似規格グループを抽出する（Ｓ６）。本実施例では、ユーザにより、要求されている規格として、例えば、規格「ＡＡ−２」が入力されたとする。
【００７９】
すると、抽出された類似規格グループからクラスタリングされた優先度のクラスタと優先度のクラスタ毎の代表優先度を出力部に出力する（Ｓ６）。本実施例では、規格「ＡＡ−２」は、グループＧ１に属しているため、表７に示すグループＧ１の優先度のクラスタである「傾向１」「傾向２」「傾向３」とその代表優先度が出力される。
【００８０】
次に、出力された優先度のクラスタの中から入力部を介して選択させる（Ｓ６）。本実施例では、ユーザが「傾向１」を選択するとする。
【００８１】
そして、出力された優先度のクラスタの中から入力部を介して選択されたクラスタの代表優先度を、各項目に対する優先度として最適化プログラムに適用して、製造実績データベースに登録された製造実績から最適解を検索する（Ｓ６）。本実施例では、選択された「傾向１」の代表優先度が、各項目に対する優先度として最適化プログラムに適用される。そして、製造実績データベースに登録された製造実績から最適解を検索する。
【００８２】
このように、本実施例では、過去の検索された最適解の優先度の優先度実績データベースを活用し、要求されている規格に類似する類似規格グループの優先度の傾向を分析している。これにより、ユーザは、優先度の傾向を統計的に把握することができ、多基準の各項目に対する優先度の調整の巧拙による検索精度の個人差を減らすことができる。そして、要求されている規格に対して、最適な製造実績を効率的に検索することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１１  製造実績データベース
１２  類似規格データベース
１３  代表優先度データベース
１４  優先度実績データベース
２１  製造実績データベース登録部
２２  類似規格分類部
２３１  クラスタ数算出処理部
２３２  クラスタ分析処理部
２４１  実績検索部
２４２  優先度実績データベース登録部
Ｓ１  製造実績データベース登録ステップ
Ｓ２  優先度実績データベース登録ステップ
Ｓ３  類似規格分類ステップ
Ｓ４  クラスタ数算出ステップ
Ｓ５  クラスタ分析処理ステップ
Ｓ６  実績検索ステップ
Ｓ７  優先度実績データベース登録ステップ
【図１】
0006705664.tif 000012
【図２】
0006705664.tif 000013
【図３】
0006705664.tif 000014