(57)【要約】【課題】現実的な時間内にシミュレーションを終えることができる程度にシミュレーション対象の組合せの数を減らすことができる構成案立案支援装置を提供する。【解決手段】候補要素グループ化手段２７は、第１の優劣表を基に、優劣関係がある候補要素同士をグループ化し、グループ内の候補要素同士の優劣が定義された優劣表（第２の優劣表）を生成する。グループ内構成案生成手段２９は、グループ内の候補要素の組合せであるグループ内構成案の中で、第２の優劣表から、他のグループ内構成案と比して劣っていると判断されるグループ内構成案を排除し、排除されなかった残りのグループ内構成案のリスト（グループ内構成案リスト）を生成する。全体構成案生成手段３１は、グループ内構成案リストを基に、全グループのグループ内構成案を選択的に結合した全体構成案のリスト（全体構成案リスト）を生成する。【選択図】図２
2009271823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた目標の達成に寄与する可能性がある候補要素の集合から、複数の候補要素を選択し、候補要素の組合せである構成案を立案する作業を支援する構成案立案支援装置であって、
全ての候補要素同士の優劣が定義された第１の優劣表を基に、優劣関係がある候補要素同士をグループ化し、グループ内の候補要素同士の優劣が定義された第２の優劣表を生成する候補要素グループ化手段と、
グループ内の候補要素の組合せであるグループ内構成案の中で、前記第２の優劣表から、他のグループ内構成案と比して劣っていると判断されるグループ内構成案を排除し、排除されなかった残りのグループ内構成案のリストであるグループ内構成案リストを生成するグループ内構成案生成手段と、
前記グループ内構成案生成手段によって生成された全グループについてのグループ内構成案リストを基に、全グループのグループ内構成案を選択的に結合した全体構成案のリストである全体構成案リストを生成する全体構成案生成手段と、
を具備することを特徴とする構成案立案支援装置。
【請求項２】
候補要素による目標達成への寄与の確率分布のデータを格納する候補要素データベースと、
予め定められた目標を示す目標値および予め定められた目標の達成条件のデータを格納する目標値データベースと、
前記候補要素データベースおよび前記目標値データベースに格納されているデータを基に、前記全体構成案生成手段によって生成された全体構成案リストに含まれる各全体構成案の目標達成確率を算出し、各全体構成案を評価する全体構成案評価手段と、
を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の構成案立案支援装置。
【請求項３】
前記全体構成案評価手段は、更に、目標達成確率が最大となる全体構成案を最良全体構成案として出力することを特徴とする請求項２に記載の構成案立案支援装置。
【請求項４】
前記候補要素データベースに格納されているデータを基に、前記第１の優劣表を生成する構成要素優劣表生成手段、を更に具備することを特徴とする請求項２に記載の構成案立案支援装置。
【請求項５】
コンピュータを請求項１から請求項４のいずれかに記載の構成案立案支援装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予め定められた目標の達成に寄与する可能性がある候補要素の集合から、複数の候補要素を選択し、候補要素の組合せである構成案を立案する作業を支援する構成案立案支援装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業等における経営者等は、実際の活動を行う前に予め目標を定め、高い確率で目標を達成できる計画を立案し、実際の活動の予測可能性を高めたいと考えている。しかし、一般には、目標の達成に寄与する可能性がある候補要素は無数に存在し、候補要素の組合せである構成案を立案することは非常に困難である。
【０００３】
例えば、自動車のエンジンを改良するという目標を定め、実際の活動を行うための計画を立案する場合を考える。この場合、目標の達成に寄与する可能性がある候補要素は、例えば、エンジンを構成する各部品の形状改良などである。ここで、各候補要素が目標の達成にどの程度寄与するかは不確定であることから、候補要素の組合せごとに目標達成確率を算出する必要がある。更に、目標達成確率は、解析的に算出することが困難であることから、例えば、モンテカルロシミュレーション等を用いて目標達成確率を算出することになる。
【０００４】
しかし、モンテカルロシミュレーションは処理に時間を要することから、従来から高速化の仕組みが考案されている。モンテカルロシミュレーションの高速化の仕組みとしては、例えば、特許文献１に記載の仕組みがある。
【特許文献１】特開平０５−０８９１６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１を始めとする従来の技術では、シミュレーション対象の組合せの数によっては高速化に限界がある。本発明が対象とする構成案の立案作業では、例えば、候補要素の数が４０以上となるものもある。この場合、シミュレーション対象の組合せの数は２＾４０（ｘ＾ｙは、ｘのｙ乗を意味する。以下、同様とする。）となり、従来技術の高速化の仕組みを用いても現実的な時間内にシミュレーションを終えることができない。そこで、シミュレーション対象の組合せの数を減らすことが課題となる。
【０００６】
本発明の目的は、予め定められた目標の達成に寄与する可能性がある候補要素の集合から、複数の候補要素を選択し、候補要素の組合せである構成案を立案する作業において、現実的な時間内にシミュレーションを終えることができる程度にシミュレーション対象の組合せの数を減らすことができる構成案立案支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した目的を達成するために第１の発明は、予め定められた目標の達成に寄与する可能性がある候補要素の集合から、複数の候補要素を選択し、候補要素の組合せである構成案を立案する作業を支援する構成案立案支援装置であって、全ての候補要素同士の優劣が定義された第１の優劣表を基に、優劣関係がある候補要素同士をグループ化し、グループ内の候補要素同士の優劣が定義された第２の優劣表を生成する候補要素グループ化手段と、グループ内の候補要素の組合せであるグループ内構成案の中で、前記第２の優劣表から、他のグループ内構成案と比して劣っていると判断されるグループ内構成案を排除し、排除されなかった残りのグループ内構成案のリストであるグループ内構成案リストを生成するグループ内構成案生成手段と、前記グループ内構成案生成手段によって生成された全グループについてのグループ内構成案リストを基に、全グループのグループ内構成案を選択的に結合した全体構成案のリストである全体構成案リストを生成する全体構成案生成手段と、を具備することを特徴とする構成案立案支援装置である。
【０００８】
第１の発明は、候補要素による目標達成への寄与の確率分布のデータを格納する候補要素データベースと、予め定められた目標を示す目標値および予め定められた目標の達成条件のデータを格納する目標値データベースと、前記候補要素データベースおよび前記目標値データベースに格納されているデータを基に、前記全体構成案生成手段によって生成された全体構成案リストに含まれる各全体構成案の目標達成確率を算出し、各全体構成案を評価する全体構成案評価手段と、を更に具備することが望ましい。
【０００９】
また、第１の発明における前記全体構成案評価手段は、更に、目標達成確率が最大となる全体構成案を最良全体構成案として出力することが望ましい。
【００１０】
また、第１の発明は、前記候補要素データベースに格納されているデータを基に、前記第１の優劣表を生成する構成要素優劣表生成手段、を更に具備することが望ましい。
【００１１】
第２の発明は、コンピュータを第１の発明の構成案立案支援装置として機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、予め定められた目標の達成に寄与する可能性がある候補要素の集合から、複数の候補要素を選択し、候補要素の組合せである構成案を立案する作業において、現実的な時間内にシミュレーションを終えることができる程度にシミュレーション対象の組合せの数を減らすことができる構成案立案支援装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
本発明の適用対象は、予め定められた目標を達成するための活動の計画を立案する作業である。より具体的には、活動の初期段階において、予め定められた目標の達成に寄与する可能性がある候補要素の集合から、複数の候補要素を選択し、候補要素の組合せである構成案を立案する作業である。また、構成案は、現実の活動として実行できるものである。
【００１５】
本発明の実施の形態では、対象とする活動として自動車のエンジンの開発を例にして説明する。この場合、候補要素とは、エンジン開発における開発要素である。そして、予め定められた目標とは、エンジンの性能向上等である。候補要素が目標の達成に寄与する可能性は、候補要素による目標達成への寄与の確率分布で表現する。尚、「候補要素による目標達成への寄与」という事象は、候補要素間で互いに独立であることが仮定できるものとする。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態に係る構成案立案支援装置１を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。尚、図１のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００１７】
開発計画立案支援装置１は、制御部３、記憶部５、メディア入出力部７、通信制御部９、入力部１１、表示部１３、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５等が、バス１７を介して接続される。
【００１８】
制御部３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００１９】
ＣＰＵは、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１７を介して接続された各装置を駆動制御し、開発計画立案支援装置１が行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部３が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２０】
記憶部５は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部３が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部３により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２１】
メディア入出力部７（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
【００２２】
通信制御部９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク１９間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク１９を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。
【００２３】
入力部１１は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部１１を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
【００２４】
表示部１３は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００２５】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１５は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１５は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００２６】
バス１７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２７】
次に、図２から図１３までを参照しながら、構成案立案支援装置１の機能を実現する構成について説明する。
【００２８】
図２は、構成案立案支援装置１の機能の概要を示すブロック図である。図２に示すように、構成案立案支援装置１は、目標値ＤＢ（データベース）２１、候補要素ＤＢ（データベース）２３、候補要素優劣表生成手段２５、候補要素グループ化手段２７、グループ内構成案生成手段２９、全体構成案生成手段３１、全体構成案評価手段３３、最良全体構成案ＤＢ（データベース）３５等を備える。
【００２９】
目標値ＤＢ２１は、予め定められた目標を示す目標値および予め定められた目標の達成条件などのデータを格納する。候補要素ＤＢ２３は、候補要素による目標達成への寄与の確率分布などのデータを格納する。
【００３０】
候補要素優劣表生成手段２５は、候補要素ＤＢ２３に格納されているデータを基に、全ての候補要素同士の優劣が定義された優劣表（第１の優劣表）を生成する。候補要素グループ化手段２７は、第１の優劣表を基に、優劣関係がある候補要素同士をグループ化し、グループ内の候補要素同士の優劣が定義された優劣表（第２の優劣表）を生成する。グループ内構成案生成手段２９は、グループ内の候補要素の組合せであるグループ内構成案の中で、第２の優劣表から、他のグループ内構成案と比して劣っていると判断されるグループ内構成案を排除し、排除されなかった残りのグループ内構成案のリスト（グループ内構成案リスト）を生成する。
【００３１】
全体構成案生成手段３１は、グループ内構成案リストを基に、全グループのグループ内構成案を選択的に結合した全体構成案のリスト（全体構成案リスト）を生成する。全体構成案評価手段３３は、候補要素ＤＢ２３および目標値ＤＢ２１に格納されているデータを基に、例えば、モンテカルロシミュレーションによって、全体構成案リストに含まれる各全体構成案の目標達成確率を算出し、各全体構成案を評価する。また、全体構成案評価手段３３は、目標達成確率が最大となる全体構成案（最良全体構成案）を出力する。最良全体構成案ＤＢ（データベース）３５は、最良全体構成案などのデータを格納する。
【００３２】
構成案立案支援装置１は、第１の優劣表を入力部１１等から入力する手段、並びに、候補要素グループ化手段２７、グループ内構成案生成手段２９、及び全体構成案生成手段３１を少なくとも備えることで、シミュレーションの対象とする候補要素の組合せの数を減らすことができる。
【００３３】
更に、構成案立案支援装置１は、候補要素ＤＢ２３、及び候補要素優劣表生成手段２５を備えることで、第１の優劣表を生成することができる。また、更に、構成案立案支援装置１は、目標値ＤＢ２１、全体構成案評価手段３３を備えることで、最良全体構成案を決定することができる。
【００３４】
次に、構成案立案支援装置１が備える各機能の詳細について説明する。可読性を高める為、各機能の説明の冒頭には、例えば、＜目標値ＤＢ２１＞のように見出しを付すこととする。
【００３５】
＜目標値ＤＢ２１＞
最初に、図３を参照しながら、目標値ＤＢ２１の詳細について説明する。
図３は、目標値データ４１の一例を示す図である。目標値ＤＢ２１は、例えば、図３に示す目標値データ４１を格納する。図３に示す目標値データ４１は、エンジンの性能向上の目標値である。図３に示すように、目標値データ４１は、燃費低減４４、排ガス低減４５、出力向上４６、コストアップ４７の指標についての目標値４２および条件４３を有する。尚、コストアップ４７は、エンジンの性能を意味するものではないが、開発の指標として、各開発項目を開発した場合の最終製品における費用の増加を示すものである。このように、性能とは、本来的な性能だけでなく、費用の増減なども含む概念である。
【００３６】
図３に示す例では、例えば、燃費低減４４は、目標値４２が「１０％」、条件４３が「以上」であることから、燃費が１０％以上低減できれば、燃費低減４４の指標に関する性能向上が達成されたことになる。また、例えば、コストアップ４７は、目標値４２が「１００，０００円」、条件４３が「以下」であることから、費用の増加が１００，０００円以下に抑えることができれば、コストアップ４７の指標に関する性能向上が達成されたことなる。そして、全ての指標について性能向上が達成されると、開発物全体として予め定められた目標を達成したことになる。
【００３７】
目標値データ４１は、構成案立案支援装置１のユーザが、構成案立案支援装置１の入力部１１等を介して入力する。また、シミュレーションに含める指標、候補項目などについても、ユーザが、構成案立案支援装置１の入力部１１等を介して入力できるように構成すると良い。
【００３８】
＜候補要素ＤＢ２３＞
次に、図４を参照しながら、候補要素ＤＢ２３の詳細について説明する。
図４は、寄与予測分布データ５１の一例を示す図である。候補要素ＤＢ２３は、例えば、図４に示す寄与予測分布データ５１を格納する。図４に示す寄与予測分布データ５１は、各候補項目を実行したときの各性能値の向上の不確実性を示す確率分布のデータである。図４に示すように、寄与予測分布データ５１は、各候補項目（候補項目Ａ〜候補項目Ｚ）を行方向のデータ項目とし、各指標（燃費低減４４、排ガス低減４５、出力向上４６、コストアップ４７）を列方向のデータ項目とする。寄与予測分布データ５１は、指標および候補項目ごとに、分布５２、下限値５３、最頻値５４、上限値５５のデータ項目を有する。
【００３９】
分布５２とは、各指標の性能向上を確率変数として捉えたとき、この確率変数が従う確率分布である。例えば、図４に示す例では、燃費低減５２の指標については、性能向上が三角分布に従うことを示している。また、下限値５３、最頻値５４、上限値５５とは、分布の形を決めるパラメータである。三角分布の場合、下限値５３、最頻値５４、上限値５５が決まれば、分布の形が決まる。また、一様分布の場合、下限値５３、上限値５５が決まれば、分布の形が決まる。尚、当然ながら、図４に示す確率分布以外、例えば、正規分布等であっても良い。正規分布の場合、下限値５３、最頻値５４、上限値５５に代えて、平均、分散（図示しない。）といったパラメータとなる。また、確率密度関数自体を格納しても良い。
【００４０】
図４に示す例では、候補項目Ａを開発したときの燃費低減４４の指標に関する分布５２が「三角」、下限値５３が「５」、最頻値５４が「６」、上限値５５が「７」である。一方、候補項目Ｃを開発したときの燃費低減４４の指標に関する分布５２は「−」である。これは、候補項目Ｃを開発したときに燃費低減４４の指標に関する性能向上がないことを示している。
【００４１】
寄与予測分布データ５１は、構成案立案支援装置１のユーザが、構成案立案支援装置１の入力部１１等を介して入力する。寄与予測分布データ５１は、過去の開発・実験データ、開発者の知見などに基づいて入力される。
【００４２】
＜候補要素優劣表生成手段２５＞
次に、図５から図７を参照しながら、候補要素優劣表生成手段２５の詳細について説明する。図５は、候補要素同士の優劣関係がある例を示す図である。図６は、優劣表６１の一例を示す図である。図７は、候補要素同士の優劣関係がない例を示す図である。
【００４３】
候補要素優劣表生成手段２５は、各候補要素の寄与予測分布データ５１を基に、候補要素間の確率的な優劣関係を判定し、優劣表を生成する。ここで、目標とする指標ｐに関して、次式が成立する場合、「候補要素Ｂは候補要素Ａより優位である」という優劣関係がある、と定義する。
【数１】
2009271823.tif 000003
但し、Ｆ´Ａ（ｐ）：候補要素Ａの指標ｐに関する逆累積分布関数、Ｆ´Ｂ（ｐ）：候補要素Ｂの指標ｐに関する逆累積分布関数、である。目標とする指標が複数ある場合、ｐはベクトルであり、Ｆ´（・）は多次元関数（ベクトルｐの次元と同じ次元）である。尚、逆累積分布関数Ｇ´（・）は、累積分布関数Ｇ（・）に対して、Ｇ´（・）＝１−Ｇ（・）と定義する。
【００４４】
図５（１）は、候補要素Ａの指標ｐに関する確率密度関数ｆＡ（ｐ）のグラフである。図５（２）は、候補要素Ｂの指標ｐに関する確率密度関数ｆＢ（ｐ）のグラフである。図５（３）は、候補要素Ａの指標ｐに関する逆累積分布関数Ｆ´Ａ（ｐ）および候補要素Ｂの指標ｐに関する逆累積分布関数Ｆ´Ｂ（ｐ）のグラフである。図５（３）は、候補要素Ａと候補要素Ｂとの間において、式（１）が成立し、「候補要素Ｂは候補要素Ａより優位である」という優劣関係があることを示している。
【００４５】
図６に示す優劣表６１は、全ての候補要素同士の優劣が定義された優劣表（第１の優劣表）である。ここで、優劣表６１の生成手順について説明する。
【００４６】
（ａ）最初に、構成案立案支援装置１の制御部３は、候補要素の数だけ行数及び列数のある「優劣表」の全ての要素（以下、候補要素と区別するため、「セル」と呼ぶことにする。）の値を記憶する領域をＲＡＭ上に確保し、優劣表の全てのセルの値を０で初期化する。
【００４７】
（ｂ）次に、制御部３は、候補要素の対（例えば、候補要素Ａと候補要素Ｂ）を順番に決定し、決定した候補要素の対に対して式（１）が成立するか否かを判定し、優劣関係があるかどうか判定する。式（１）が成立するか否かの判定は、様々な方法が考えられる。例えば、制御部３は、候補要素ごとに、その確率分布に従うサンプルをモンテカルロシミュレーションによって発生させ、サンプルを用いて逆累積分布を近似的に算出し、それぞれの逆累積分布を比較することで、式（１）が成立するか否かを判定する。
【００４８】
（ｃ）候補要素の対に優劣関係がある場合（例えば、図５に示す例のように、候補要素Ｂは候補要素Ａより優位である場合）、制御部３は、「優劣表」の劣位側の候補要素Ａに対応する行、かつ優位側の候補要素Ｂに対応する列のセルを１に変更する。図６に示す例では、Ａ行Ｂ列の要素６２が「１」となっている。
【００４９】
（ｄ）候補要素の対に優劣関係がない場合（例えば、図７に示す例のように、候補要素Ａと候補要素Ｃとの間に式（１）が成立しない場合）、制御部３は、「優劣表」の変更を行わない。図７に示す例では、Ｆ´Ａ（ｐ）がＦ´Ｃ（ｐ）よりも大きい箇所、およびＦ´Ｃ（ｐ）がＦ´Ａ（ｐ）よりも大きい箇所の両方が存在する。従って、候補要素Ａと候補要素Ｃとの間に式（１）が成立しない。
【００５０】
以上のとおり、候補要素優劣表生成手段２５は、寄与予測分布データ５１を基に、式（１）が成立するか否かを判定し、優劣表６１（第１の優劣表）を生成する。
【００５１】
＜候補要素グループ化手段２７＞
次に、図８、図９を参照しながら、候補要素グループ化手段２７の詳細について説明する。図８は、優劣グラフ７１の一例を示す図である。図９は、第２の優劣表の生成手順を説明する図である。
【００５２】
候補要素グループ化手段２７は、前述の図６に示す優劣表６１を入力とし、優劣関係がある候補要素同士をグループ化し、グループごとにグループ内の候補要素同士の優劣が定義された優劣表（第２の優劣表）を生成する。前述のように、優劣関係がある候補要素の対、及び優劣関係がない候補要素の対の両方が存在することから、候補要素の順序集合（優劣関係を順序と捉えた候補要素の集合）は、全順序ではなく、半順序である。
【００５３】
図８は、前述の図６に示す優劣表６１をグラフで表した優劣グラフ７１の一例である。図８の凡例７２に示すように、優劣グラフ７１では、候補要素同士に優劣関係がある場合、劣位側の候補要素に対して黒丸を付けて、優位側の候補要素に対しては何も付けず、両者を直線で結んでいる。例えば、候補要素Ｂは候補要素Ａよりも優位であることから、候補要素Ａに対して黒丸を付けて、候補要素Ａと候補要素Ｂとが直線で結ばれている。
【００５４】
図８に示す例でも分かるように、優劣グラフ７１では、候補要素群の島（点線の枠で図示）がいくつか形成される場合がある。この場合、候補要素グループ化手段２７は、島を形成する候補要素群を一つのグループとしてグループ化する。図８では、グループ１が「Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ」、グループ２が「Ｃ、Ｄ、Ｅ」、グループ３が「Ｈ」である。
【００５５】
ここで、図９を参照しながら、第２の優劣表（グループ内の候補要素同士の優劣が定義された優劣表）の生成手順の詳細について説明する。
【００５６】
（ａ）最初に、構成案立案支援装置１の制御部３は、先頭の候補要素Ａをグループ１の候補要素を記憶するＲＡＭ上のワークメモリ領域（以下、「グループ１メンバ変数」とする。）に保持する。
【００５７】
（ｂ）次に、制御部３は、グループ１メンバ変数に保持した候補要素Ａと優劣関係がある候補要素を検索し、グループ１メンバ変数に更に保持する。候補要素Ａと優劣関係がある候補要素とは、例えば、図９に示す優劣表６１ａにおいて、候補要素Ａの行に対応するＡ行、または候補要素Ａの列に対応するＡ列の中で、値が１であるセルに対応する候補要素である。すなわち、図９に示す例では、Ａ行Ｂ列のセルの値が１であることから、Ａ行Ｂ列のセルに対応する候補要素Ｂをグループ１の候補要素として保持する。
【００５８】
（ｃ）次に、制御部３は、グループ１メンバ変数に保持した候補要素Ｂと優劣関係がある候補要素を検索し、グループ１メンバ変数に更に保持する。図９に示す例では、Ｇ行Ｂ列のセルの値が１であることから、Ｇ行Ｂ列のセルに対応する候補要素Ｇをグループ１の候補要素として保持する。
【００５９】
（ｃ）次に、制御部３は、グループ１メンバ変数に保持した候補要素Ｇと優劣関係がある候補要素を検索し、グループ１メンバ変数に更に保持する。図９に示す例では、Ｇ行Ｆ列のセルの値が１であることから、Ｇ行Ｆ列のセルに対応する候補要素Ｆをグループ１の候補要素として保持する。
【００６０】
（ｄ）次に、制御部３は、グループ１メンバ変数に保持した候補要素Ｆと優劣関係がある候補要素を検索する。図９に示す例では、Ｆ行、またはＦ列の中で、値が１であるセルが、グループ１メンバ変数に保持した候補要素に対応するセル以外に存在しないことから、グループ１に含まれる候補要素は、「Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ」で確定する。
【００６１】
（ｅ）次に、制御部３は、図９に示すように、優劣表６１ａからグループ｛Ａ、Ｂ、Ｆ、Ｇ｝について切り出して優劣表６１ｂを生成するとともに、残りについて切り出して優劣表６１ｃを生成する。
【００６２】
（ｆ）次に、制御部３は、優劣表６１ｃにおける先頭の候補要素Ｃをグループ２の候補要素を記憶するＲＡＭ上のワークメモリ領域（以下、「グループ２メンバ変数」とする。）に保持する。
【００６３】
（ｇ）次に、制御部３は、グループ２メンバ変数に保持した候補要素Ｃと優劣関係がある候補要素を検索し、グループ２メンバ変数に更に保持する。図９に示す例では、Ｃ行Ｄ列のセルの値が１であることから、Ｃ行Ｄ列のセルに対応する候補要素Ｄをグループ２の候補要素として保持する。
【００６４】
（ｈ）次に、の制御部３は、グループ２メンバ変数に保持した候補要素Ｄと優劣関係がある候補要素を検索し、グループ２メンバ変数に更に保持する。図９に示す例では、Ｄ行Ｅ列のセルの値が１であることから、Ｄ行Ｅ列のセルに対応する候補要素Ｅをグループ２の候補要素として保持する。
【００６５】
（ｉ）次に、制御部３は、グループ２メンバ変数に保持した候補要素Ｅと優劣関係がある候補要素を検索する。図９に示す例では、Ｅ行、またはＥ列の中で、値が１であるセルが、グループ１メンバ変数に保持した候補要素に対応するセル以外に存在しないことから、グループ２に含まれる候補要素は、「Ｃ、Ｄ、Ｅ」で確定する。
【００６６】
（ｊ）次に、制御部３は、図９に示すように、優劣表６１ｃからグループ｛Ｃ、Ｄ、Ｅ｝について切り出して優劣表６１ｄを生成するとともに、残りについて切り出して優劣表６１ｅを生成する。
【００６７】
（ｋ）優劣表６１ｅは候補要素Ｈのみであるから、制御部３は、候補要素Ｈをグループ３の候補要素を記憶するＲＡＭ上のワークメモリ領域（以下、「グループ２メンバ変数」とする。）に保持し、第２の優劣表の生成処理を終了する。
【００６８】
以上のとおり、候補要素グループ化手段２７は、優劣表６１ａを基に、優劣関係がある候補要素同士をグループ化し、グループ１の優劣表６１ｂ（第２の優劣表）、グループ２の優劣表６１ｄ（第２の優劣表）、グループ３の優劣表６１ｅ（第２の優劣表）を生成する。
【００６９】
＜グループ内構成案生成手段２９＞
次に、図１０から図１２を参照しながら、グループ内構成案生成手段２９の詳細について説明する。図１０は、グループ内構成案の比較を説明する図である。図１１は、グループ内構成案のリストの生成処理を示すフローチャートである。図１２は、グループ内構成案のリストの生成例を示す図である。
【００７０】
グループ内構成案生成手段２９は、グループ内の優劣表である第２の優劣表を基に、グループ内構成案リストを生成する。第２の優劣表に定義されている候補要素同士の優劣関係を利用し、グループ内構成案の優劣を簡易に判定できるため、グループ内構成案生成手段２９は、劣っているグループ内構成案を排除し、排除されなかった残りのグループ内構成案をリスト化し、グループ内構成案リストとする。
【００７１】
最初に、候補要素同士の優劣関係を利用し、グループ内構成案の優劣を簡易に判定できることについて説明する。
候補要素Ａと候補要素Ｂとの間に、式（１）が成立する場合、別の任意の候補要素Ｘをそれぞれに結合した構成案｛Ａ、Ｘ｝、｛Ｂ、Ｘ｝同士も、次式に示す優劣関係が成立する。
【数２】
2009271823.tif 000004
但し、Ｆ´Ａ＋Ｘ（ｐ）：構成案｛Ａ、Ｘ｝の指標ｐに関する逆累積分布関数、Ｆ´Ｂ＋Ｘ（ｐ）：構成案｛Ｂ、Ｘ｝の指標ｐに関する逆累積分布関数、である。
【００７２】
式（２）は、候補要素Ａと候補要素Ｂとが指標ｐに関して独立とみなせる場合に成立する。以下、式（２）の証明を示す。
構成案｛Ａ、Ｘ｝の指標ｐに関する逆累積分布関数は、次式のように、畳込み積分で表すことができる。
【数３】
2009271823.tif 000005
但し、ＦＡ＋Ｘ（ｐ）：構成案｛Ａ、Ｘ｝の指標ｐに関する累積分布関数、ｆＸ（・）：候補要素Ｘの確率密度関数、である。
そして、式（３）を用いると、式（２）は以下のように証明できる。
【数４】
2009271823.tif 000006
尚、最後の式が０以上であることは、式（１）および確率密度関数ｆＸ（・）の性質（確率密度関数は非負）による。
以上、ｐが一次元の場合について式（２）の証明を示したが、ｐが多次元の場合も同様に証明できる。ｐが多次元の場合、式（３）、式（４）は多重積分となるが、畳込み積分が同様の形式で表すことができ、式（４）と同様に証明することができる。
【００７３】
そして、構成案｛Ａ、Ｘ｝と構成案｛Ｂ、Ｘ｝との間で式（２）が成立する場合、指標ｐの目標値４２の値に関わらず、目標達成確率は、優位側の構成案｛Ｂ、Ｘ｝の方が、劣位側の構成案｛Ａ、Ｘ｝よりも高い。すなわち、二つの構成案の間で優劣関係がある場合、劣位側の構成案に係る目標達成確率は、優位側の構成案に係る目標達成確率よりも低くなる為、劣位側の構成案を評価する必要はないことになる。
【００７４】
また、構成案同士の優劣関係は、候補要素同士の優劣関係から容易に導出できる。ここで、図１０に示す例の場合、すなわちグループ｛Ｃ、Ｄ、Ｅ｝において、Ｅが最も優位、次にＤが優位、Ｃが最も劣位である場合を考える。この場合、構成案｛Ｃ、Ｄ｝は、構成案｛Ｃ、Ｅ｝より劣っていることが導出できる（∵ＤはＥより劣位）。また、構成案｛Ｃ、Ｅ｝は、構成案｛Ｄ、Ｅ｝より劣っていることが導出できる（∵ＣはＤより劣位。）。
このように、半順序関係の途中の位置にある候補要素を除いた構成案には、必ずそれよりも優位な構成案が存在する。言い換えると、それ自身より優位な構成案が存在しない構成案は、グループ内の全候補要素を含む構成案、及び、劣位側のいくつかの候補要素を除いた構成案である。
【００７５】
次に、図１１を参照しながら、グループ内構成案生成手段２９によるグループ内構成案リストの生成処理について説明する。以下、「Ｓｅｔ」、「Ｌｉｓｔ」、「Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔ」、「Ｔｅｍｐ＿Ｓｅｔ」、「Ｉｎｆ＿Ｓｅｔ」、「Ｎｅｗ＿Ｓｅｔ」、「Ｅ」（Ｅｌｅｍｅｎｔの略）は、ＲＡＭ上のワークメモリ領域にロードされる変数である。
【００７６】
制御部３は、候補要素の全集合をＳｅｔに格納し、ＳｅｔをＬｉｓｔに格納し、ＳｅｔをＴｅｍｐ＿Ｌｉｓｔに格納する（ステップ１０１）。
【００７７】
次に、制御部３は、Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔが空リストであるかどうか確認する（ステップ１０２）。
Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔが空リストでない場合（ステップ１０２のＮｏ）、ステップ１０３に進む。
【００７８】
次に、制御部３は、Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔ内の１つの要素をＴｅｍｐ＿Ｓｅｔに格納し、Ｔｅｍｐ＿ＬｉｓｔとＴｅｍｐ＿Ｓｅｔの差集合をＴｅｍｐ＿Ｌｉｓｔに格納する（ステップ１０３）。
【００７９】
次に、制御部３は、Ｔｅｍｐ＿Ｓｅｔ内の候補要素のうち、それ自身よりも劣位の候補要素を持たないものの集合をＩｎｆ＿Ｓｅｔに格納する（ステップ１０４）。「Ｔｅｍｐ＿Ｓｅｔ内の候補要素のうち、それ自身よりも劣位の候補要素を持たないものの集合」に含まれる候補要素は、第２の優劣表（グループ内の優劣表）において、セルの値が全て０である列に対応する候補要素である。
【００８０】
次に、制御部３は、Ｉｎｆ＿Ｓｅｔ内の各候補要素Ｅについて、Ｔｅｍｐ＿ＳｅｔとＥの差集合をＮｅｗ＿Ｓｅｔに格納し、ＬｉｓｔとＮｅｗ＿Ｓｅｔの和集合をＬｉｓｔに格納し、（Ｔｅｍｐ＿ＬｉｓｔとＮｅｗ＿Ｓｅｔの和集合）と空集合（｛｝）の差集合をＴｅｍｐ＿Ｌｉｓｔに格納し（ステップ１０５）、ステップ１０２に戻る。
【００８１】
そして、ステップ１０２において、Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔが空リストである場合（ステップ１０２のＹｅｓ）、Ｌｉｓｔの内容をグループ内構成案として保持し（ステップ１０６）、処理を終了する。
【００８２】
図１２は、図９にて示した優劣表６１ｂに対して、図１１に示す処理を実行した結果を示している。
Ｎｏ１では、Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔに（｛Ａ、Ｂ、Ｆ、Ｇ｝）が格納される。
次に、Ｎｏ２では、Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔが空リストでないことが確認される。
次に、Ｎｏ３では、Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔ内の１要素であるグループ内構成案｛Ａ、Ｂ、Ｆ、Ｇ｝がＴｅｍｐ＿Ｓｅｔに格納される。
次に、Ｎｏ４では、「Ｔｅｍｐ＿Ｓｅｔ内の候補要素のうち、それ自身よりも劣位の候補要素を持たないものの集合」として、優劣表６１ｂにおいて、セルの値が全て０である列に対応する候補要素Ａ、ＧがＩｎｆ＿Ｓｅｔに格納される。
次に、Ｎｏ５では、Ｔｅｍｐ＿ＳｅｔからＡおよびＧをそれぞれ引いたグループ内構成案｛Ｂ、Ｆ、Ｇ｝およびグループ内構成案｛Ａ、Ｂ、Ｆ｝の二つが、Ｌｉｓｔに新たに追加される。
以下、図１１に示すステップ１０２からステップ１０５を繰り返すと、Ｎｏ３０において、Ｔｅｍｐ＿Ｌｉｓｔが空リストであることが確認される。
そして、Ｎｏ３１において、このときのＬｉｓｔの内容である（｛Ａ、Ｂ、Ｆ、Ｇ｝、｛Ｂ、Ｆ、Ｇ｝、｛Ａ、Ｂ、Ｆ｝、｛Ｂ、Ｆ｝、｛Ａ、Ｂ｝、｛Ｂ｝、｛Ｆ｝、｛｝）が、グループ内構成案となる。
【００８３】
＜全体構成案生成手段３１＞
次に、図１３を参照しながら、全体構成案生成手段３１の詳細について説明する。図１３は、全体構成案リストの生成を説明する図である。
【００８４】
全体構成案生成手段３１は、グループ内構成案リストを基に、全体構成案リストを生成する。全体構成案リストは、全構成案（候補要素の全組合せ）のうち、構成案同士の優劣関係によって他の構成案よりも劣っていると判断されない構成案の集合である。「ある構成案が全体構成案リストに含まれること」の必要十分条件は、「ある構成案に含まれる全ての候補要素について、その候補要素よりも優位な候補要素も全てその構成案に含まれること」である。各グループ内において、この必要十分条件に従って作成したものがグループ内構成案リストである。また、異なったグループに属する候補要素同士には優劣関係が存在しない。従って、全体構成案リストは、各グループのグループ内構成案リストからグループ内構成案を一つずつ選択して結合することで生成される全ての構成案のリストである。
【００８５】
図１３では、図９に示した例に対して、全体構成案リストを生成するイメージを示している。図１３に示すように、全体構成案生成手段３１は、グループ１の「グループ内構成案リスト」、グループ２の「グループ内構成案リスト」、グループ３の「グループ内構成案リスト」の３つのグループから、グループ内構成案を一つずつ選択して結合し、全体構成案リストを生成する。
【００８６】
図９に示した例では、候補要素の数が８であることから、全構成案の数は２＾８＝２５６である。本発明の実施の形態では、後述する全体構成案評価手段３３が評価すべき構成案の数を６４（＝２＾６）まで減らしていることになる。尚、図１３では、３つのグループ全てから空集合を選択して結合する場合も含まれていることから、厳密には、評価すべき構成案の数は６３である。
【００８７】
本発明者らが、実際にエンジン開発のデータを用いて本発明を実施したところ、候補要素の数が４０、すなわち、全構成案の数が２＾４０に対して、評価すべき構成案を約２＾１８通りにまで減らすことができた。そして、２＾１８通りの構成案のパターンに対して、後述する全体構成案評価手段３３によって、現実的な時間内に評価を行うことができた。
【００８８】
＜全体構成案評価手段３３＞
次に、全体構成案評価手段３３について説明する。全体構成案評価手段３３は、候補要素ＤＢ２３および目標値ＤＢ２１に格納されているデータを入力とし、全体構成案リストに含まれる各全体構成案について、目標達成確率を算出し、目標達成確率が最大となる「最良全体構成案」を出力する。
【００８９】
全体構成案評価手段３３は、最初に、目標達成確率を算出する全体構成案に含まれる全ての候補要素による目標達成への寄与の確率分布（以下、「全体確率分布」とする。）を合成する。全体構成案評価手段３３は、例えば、モンテカルロシミュレーションによって全体確率分布を合成する。
【００９０】
次に、得られた全体確率分布において、目標を満たす確率、すなわち、目標値ＤＢ２１に格納されている目標値４２及び条件４３を満たす確率（以下、「全体目標達成確率」とする。）を算出する。全体構成案評価手段３３は、例えば、モンテカルロシミュレーションによって全体目標達成確率の算出を行う。
【００９１】
そして、全体構成案評価手段３３は、全ての全体構成案に対して全体目標達成確率を算出し、全体目標達成確率が最も高い全体構成案を最良全体構成案として決定する。
【００９２】
＜最良全体構成案ＤＢ３５＞
次に、最良全体構成案ＤＢ３５について説明する。最良全体構成案ＤＢ３５は、全体構成案評価手段３３によって決定した最良全体構成案を格納する。例えば、目標値ＤＢ２１、および／または候補要素ＤＢ２３に格納されているデータを変化させ、様々な状況の最良全体構成案を決定し、最良全体構成案ＤＢ３５に格納しておくことで、最良全体構成案同士を比較することができる。
【００９３】
以上のとおり、候補要素の数が膨大（例えば、４０個以上）であっても、本発明の実施の形態によって、評価すべき構成案の数を減らすことで、現実的な時間内に構成案の評価をすることができる。そして、最良全体構成案に沿った活動を行うことで、高い確率で目標を達成することができる。
【００９４】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る構成案立案支援装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】コンピュータのハードウェア構成図
【図２】構成案立案支援装置１の機能の概要を示すブロック図
【図３】目標値データ４１の一例を示す図
【図４】寄与予測分布データ５１の一例を示す図
【図５】候補要素同士の優劣関係がある例を示す図
【図６】優劣表６１の一例を示す図
【図７】候補要素同士の優劣関係がない例を示す図
【図８】優劣グラフ７１の一例を示す図
【図９】第２の優劣表の生成手順を説明する図
【図１０】グループ内構成案の比較を説明する図
【図１１】グループ内構成案のリストの生成処理を示すフローチャート
【図１２】グループ内構成案のリストの生成例を示す図
【図１３】全体構成案リストの生成を説明する図
【符号の説明】
【００９６】
１………構成案立案支援装置
３………制御部
５………記憶部
７………メディア入出力部
９………通信制御部
１１………入力部
１３………表示部
１５………周辺機器Ｉ／Ｆ部
１７………バス
１９………ネットワーク
２１………目標値ＤＢ
２３………候補要素ＤＢ
２５………候補要素優劣表生成手段
２７………候補要素グループ化手段
２９………グループ内構成案生成手段
３１………全体構成案生成手段
３３………全体構成案評価手段
３５………最良全体構成案ＤＢ
４１………目標値データ
５１………寄与予測分布データ
６１、６１ａ、６１ｂ、６１ｃ、６１ｄ、６１ｅ………優劣表
【図１】
2009271823.tif 000007
【図２】
2009271823.tif 000008
【図３】
2009271823.tif 000009
【図４】
2009271823.tif 000010
【図５】
2009271823.tif 000011
【図６】
2009271823.tif 000012
【図７】
2009271823.tif 000013
【図８】
2009271823.tif 000014
【図９】
2009271823.tif 000015
【図１０】
2009271823.tif 000016
【図１１】
2009271823.tif 000017
【図１２】
2009271823.tif 000018
【図１３】
2009271823.tif 000019