【誤訳訂正書】
【提出日】平成24年7月13日(2012.7.13)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
技術システムの状態（ｓ，ｓ’）をコンピュータ支援のもとで探査する方法において、
前記技術システムのその時その時の状態（ｓ，ｓ’）において新しい状態（ｓ，ｓ’）へと導く行動（ａ）を実行することにより、前記技術システムの状態（ｓ，ｓ’）を次々と走破し、
まだ走破されていない未知の状態（ｓ，ｓ’）に通じる行動（ａ）を実行する前に、安全性関数（ＳＦ）を用いて、各行動（ａ）が前記技術システム内で許容される行動（ａ）なのか又は許容されない行動（ａ）なのかを確認し、許容される行動（ａ）だけを実行し、
未知の状態（ｓ，ｓ’）に達したら、当該状態（ｓ，ｓ’）を既知の状態（ｓ，ｓ’）に戻すために復帰規則（ＢＰ）に基づいて後続の行動（ａ）を選択する、ことを特徴とする技術システムの状態（ｓ，ｓ’）をコンピュータ支援のもとで探査する方法。
【請求項２】
前記した許容されない行動とは、許容されない行動が実行された場合に、前記技術システムが、許容されない行動の実行直後又は間接的にさらに別の行動が実行された後に、前記技術システムの不所望な動作状態及び／又は誤った動作状態をもたらす状態に確率１で又は０より大きな確率で達するものと特徴付けられる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
さらに、実行すべき行動（ａ）が前記安全性関数（ＳＦ）に従って許容されないものと分類されるような状態（ｓ，ｓ’）に前記技術システムが達した場合にも、前記後続の行動（ａ）を前記復帰規則（ＢＰ）に基づいて選択する、請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
実行された行動（ａ）に、当該行動（ａ）が実行されるときの状態（ｓ）と当該行動（ａ）によって到達される新しい状態（ｓ’）とに依存して、評価（ｒ）を割り当てる、請求項１から３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
許容されない行動（ａ）は所定の値よりも低い評価（ｒ）を有する、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記安全性関数（ＳＦ）は行動（ａ）の評価（ｒ）に基づいて学習される、請求項４又は５記載の方法。
【請求項７】
走破された状態（ｓ）と当該状態（ｓ）において実行された行動（ａ）とから成る対のそれぞれに、前記行動（ａ）の実行後に引き続いてある行動（ａ）に対する復帰規則（ＢＰ）が適用される場合に生じる最小評価（ｒmin）を割り当て、前記安全性関数（ＳＦ）を前記最小評価（ｒmin）に基づいて決定する、ここで、前記安全性関数（ＳＦ）は、前記最小評価（ｒmin）が所定の値よりも小さい場合に、許容されない行動と判断する、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記安全性関数（ＳＦ）を、ちょうど行動（ａ）によって変更されようとしている状態（ｓ，ｓ’）の回りの局所的外挿に基づいて前記最小評価（ｒmin）を近似する関数近似器によって決定する、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記関数近似器は局所線形外挿及び／又は局所二次外挿を行う、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記復帰規則（ＢＰ）は前記技術システム向けに予め決められた規則である、請求項１から９のいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
前記復帰規則（ＢＰ）が前記技術システムの既存の制御器によって実現される、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記復帰規則（ＢＰ）を行動（ａ）の評価（ｒ）を考慮した強化学習法によって決定する、請求項４から９のいずれか１項記載の、又は請求項４と請求項１０又は１１との組合せによる方法。
【請求項１３】
前記強化学習法は、将来のすべての評価（ｒ）の期待値の最小値を最大化する最適性基準に基づいている、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記技術システムの状態（ｓ，ｓ’）を走破する際、連続したカテゴリを状態（ｓ，ｓ’）に以下のようにして割り当てる、すなわち、
ｉ）前記復帰規則（ＢＰ）に基づいて状態（ｓ，ｓ’）が変化する場合には、１つの行動（ａ）で到達される、まだ走破されていない未知の状態（ｓ，ｓ’）に、前記行動（ａ）実行前の状態（ｓ，ｓ’）に割り当てられているカテゴリを割り当て、
ｉｉ）他のすべての場合には、１つの行動（ａ）で到達される、まだ走破されていない未知の状態（ｓ，ｓ’）に、前記行動（ａ）実行前の状態（ｓ，ｓ’）に割り当てられているカテゴリの次のカテゴリを割り当てる、請求項１から１３のいずれか１項記載の方法。
【請求項１５】
まず１つのカテゴリにおいて実行されるべき可能なすべての行動（ａ）を探査し、その後で次のカテゴリに移るように、前記状態（ｓ，ｓ’）をカテゴリに従って走破する、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
１つのカテゴリの状態（ｓ，ｓ’）をグラフに基づいた経路探索法によって走破する、ただし、当該経路探索法では、前記状態（ｓ，ｓ’）を走破する間、走破される状態（ｓ，ｓ’）に対応するノードと、実行される行動（ａ）に対応するエッジとから成るグラフが形成され、当該グラフには、各ノードに対して、相応する状態（ｓ，ｓ’）のカテゴリが格納されており、可能なすべての行動（ａ）が既に探査された状態（ｓ，ｓ’）に達した場合には、同じカテゴリ内でまだ探査できる行動（ａ）が存在する状態（ｓ，ｓ’）への経路が前記グラフ内で探索され、このような経路が見つかった場合には、該経路を解して前記状態（ｓ，ｓ’）へと到達する、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
同じカテゴリ内でまだ行動（ａ）を探査できる状態（ｓ，ｓ’）が見つからない場合には、その次のカテゴリの状態（ｓ，ｓ’）を走破する、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
１つのカテゴリの状態（ｓ，ｓ’）を報酬関数に基づいた強化学習法によって走破する、その際、前記報酬関数に従い、ある行動（ａ）が、たった今走破しているカテゴリの中で、まだ少なくとも１つの行動（ａ）の探査が可能である状態（ｓ，ｓ’）へと導くならば、前記行動（ａ）に報酬が割り当てられる、請求項１５から１７のいずれか１項記載の方法。
【請求項１９】
前記強化学習法では、予め決められた数の状態（ｓ，ｓ’）を走破した後に行動選択規則が更新され、更新の際には、新たに加わる行動と当該新たに加わる行動のそれぞれが実行されるそれぞれの状態（ｓ）、及び前記行動（ａ）によって到達される新たな状態（ｓ’）が考慮される、請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
前記グラフに基づいた学習法及び／又は前記強化学習法において、前記技術システムの類似した状態（ｓ，ｓ’）が共通のクラスタにまとめられる、請求項１４から１９のいずれか１項記載の方法。
【請求項２１】
さらに、今走破すべきカテゴリの次のカテゴリの状態（ｓ，ｓ’）に達した場合に、後続の行動（ａ）を前記復帰規則に基づいて選択する、請求項１４から２０のいずれか１項記載の方法。
【請求項２２】
今走破すべきカテゴリの状態に達するまで、前記復帰規則に従って前記状態（ｓ，ｓ’）を走破する、請求項１４から２１のいずれか１項記載の方法。
【請求項２３】
前記方法は、まず前記安全性関数（ＳＦ）を考慮せずに前記復帰規則（ＢＰ）に従って前記状態（ｓ，ｓ’）を走破し、その際に前記状態（ｓ，ｓ’）に同じカテゴリを割り当てることにより初期化され、その際、前記状態（ｓ，ｓ’）は所定の数の状態が置き去りにされなくなるまで走破され、その後、前記安全性関数（ＳＦ）を考慮して、まだ走破されていない未知の状態（ｓ，ｓ’）に達し、当該状態（ｓ，ｓ’）に次のカテゴリが割り当てられる、請求項１４から２２のいずれか１項記載の方法。
【請求項２４】
前記方法は前記技術システムの実稼働において使用される、請求項１から２３のいずれか１項記載の方法。
【請求項２５】
前記方法は前記技術システムの動作のシミュレーションの際に使用される、請求項１から２３のいずれか１項記載の方法。
【請求項２６】
前記方法によってガスタービンの状態（ｓ，ｓ’）を探査する、請求項１から２５のいずれか１項記載の方法。
【請求項２７】
前記ガスタービンの状態及び／又は当該状態（ｓ，ｓ’）に割り当てられた行動（ａ）は、
前記ガスタービンの総出力、前記ガスタービンへの燃料供給量、前記ガスタービン内又は前記ガスタービン周辺の１つ又は複数の圧力及び／又は温度、前記ガスタービンの唸り、前記ガスタービン内の燃焼室加速度、前記ガスタービンの１つまたは複数の調整パラメータ、とりわけ、バルブ調節量及び／又は燃料比及び／又は入口案内翼の調節量、のうちの１つ又は複数を含む、請求項２６記載の方法。
【請求項２８】
コンピュータ上で実行したときに請求項１から２７のいずれか１項記載の方法を実行する、機械可読媒体に記憶されたプログラムコードを含むコンピュータプログラム製品。