"対象システムから得られるデータに基づいて、設定変更対象の第1のパラメータと設定変更対象外の第2のパラメータとを入力変数とする目的関数を近似目的関数として推定する第1ステップと、前記第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の前記第1のパラメータの各値に対応する前記近似目的関数の各値を求める第2ステップと、前記第1のパラメータの各値について、前記第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の前記第1のパラメータの各値からの前記第1のパラメータと前記第2のパラメータとからなる入力変数空間上に射影された最も距離の近い前記データまでの距離を近傍距離として求める第3ステップと、前記第2ステップで求められた、前記第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の前記第1のパラメータの各値に対応する前記近似目的関数の各値と、前記第3ステップで求められた前記第1のパラメータの各値に対応する近傍距離とに基づいて、前記第1のパラメータの値を決定する第4ステップとを備えることを特徴とするパラメータ決定方法。請求項1に記載されたパラメータ決定方法において、前記第4ステップで決定された第1のパラメータの値を設定値として前記対象システムを運用して次のデータを得る第5ステップを備えることを特徴とするパラメータ決定方法。対象システムから得られるデータに基づいて、設定変更対象の第1のパラメータと設定変更対象外の第2のパラメータとを入力変数とする目的関数を近似目的関数として推定する近似目的関数推定手段と、前記第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の前記第1のパラメータの各値に対応する前記近似目的関数の各値を求める近似目的関数値算出手段と、前記第1のパラメータの各値について、前記第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の前記第1のパラメータの各値からの前記第1のパラメータと前記第2のパラメータとからなる入力変数空間上に射影された最も距離の近い前記データまでの距離を近傍距離として求める近傍距離算出手段と、前記近似目的関数値算出手段で求められた、前記第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の前記第1のパラメータの各値に対応する前記近似目的関数の各値と、前記近傍距離算出手段で求められた前記第1のパラメータの各値に対応する近傍距離とに基づいて、前記第1のパラメータの値を決定するパラメータ値決定手段とを備えることを特徴とするパラメータ決定装置。請求項3に記載されたパラメータ決定装置において、前記パラメータ値決定手段で決定された第1のパラメータの値を設定値として前記対象システムを運用して次のデータを得る手段を備えることを特徴とするパラメータ決定装置。しかしながら、上述したEGOは、入力変数が全て設定変更対象のパラメータ制御パラメータであることを前提としており、入力変数に設定変更対象外のパラメータ非制御パラメータが含まれているようなシステムへの適用は難しかった。このようなシステムにおいて、非制御パラメータは設定変更の対象でないため、取得したい点のデータを取得できるとは限らない。上述したように、EIは既に取得している最適値既知の最適値を改善する確率で定義される。そのため、既知の最適値を定義する非制御パラメータの条件が問題になる。既知の最適値を非制御パラメータの定義域全体の条件で定義すると、既知の最適値に対応する非制御パラメータは固定した特定の値と一般的には異なり、既知の最適値を改善できる制御パラメータが存在しないことがある。この場合、制御パラメータをどの値に設定してもEIがゼロをとり、EIが適切に定義できていない。一方、既知の最適値を、非制御変数を固定した特定の値の条件で定義すると、その条件では過去の取得データは存在せずEIが定義できないことがある。このように、入力変数に設定変更対象でないパラメータ非制御パラメータが含まれているようなシステムでは、推定された近似目的関数に対してEIを適切に設定できない場合がある。EGOにおいて、EIは重要な指標であり、EIを定義することができなければ、次の取得データにより更新される近似目的関数上の最適値を改善する確率の高い制御パラメータの値を決定することができない。本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、入力変数に設定変更対象でないパラメータが含まれているようなシステムであっても、次の取得データにより更新される近似目的関数上の最適値を改善する確率の高いパラメータの値を決定し、効率よくデータの追加取得を行い、少ないデータ数で、真の最適値を見落とす確率を低減させることが可能なパラメータ決定方法および装置を提供することにある。このような目的を達成するために、本発明によるパラメータ決定方法は、対象システムから得られるデータに基づいて、設定変更対象の第1のパラメータと設定変更対象外の第2のパラメータとを入力変数とする目的関数を近似目的関数として推定する第1ステップと、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値に対応する近似目的関数の各値を求める第2ステップと、第1のパラメータの各値について、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値からの第1のパラメータと第2のパラメータとからなる入力変数空間上に射影された最も距離の近いデータまでの距離を近傍距離として求める第3ステップと、第2ステップで求められた、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値に対応する近似目的関数の各値と、第3ステップで求められた第1のパラメータの各値に対応する近傍距離とに基づいて、第1のパラメータの値を決定する第4ステップとを備えることを特徴とする。また、本発明に係るパラメータ決定装置は、対象システムから得られるデータに基づいて、設定変更対象の第1のパラメータと設定変更対象外の第2のパラメータとを入力変数とする目的関数を近似目的関数として推定する近似目的関数推定手段と、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値に対応する近似目的関数の各値を求める近似目的関数値算出手段と、第1のパラメータの各値について、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値からの第1のパラメータと第2のパラメータとからなる入力変数空間上に射影された最も距離の近いデータまでの距離を近傍距離として求める近傍距離算出手段と、近似目的関数値算出手段で求められた、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値に対応する近似目的関数の各値と、近傍距離算出手段で求められた第1のパラメータの各値に対応する近傍距離とに基づいて、第1のパラメータの値を決定するパラメータ値決定手段とを備えることを特徴とする。この発明において、対象システムから得られるデータは、第1のパラメータの値、第2のパラメータの値、およびこれらの値に対する目的関数の値のセット組である。第1のパラメータの値および第2のパラメータの値は、いずれも対象システムに対して設定されるものであるのに対し、目的関数の値は、対象システムを上記第1のパラメータの値および第2のパラメータの値のもとで運用した結果から測定または算出される。本発明において、例えば、対象システムが空調システムであると仮定すると、第1のパラメータの例としては、送水温度、流量、風量、冷却水温度、給気温度、冷凍機の運転台数等が考えられ、第2のパラメータの例としては、外気温度、外気湿度、外気露点温度、外気エンタルピー、負荷熱量、在室者数等が考えられる。第1のパラメータおよび第2のパラメータは、それぞれ一つ例えば、送水温度と外気温度であっても良いが、本発明においてこれらのパラメータは1つとは限らず、それぞれ複数ずつあってもよい。本発明において、第1のパラメータは、その値を対象システムの運用者または制御装置等が任意に設定を変更する対象とするパラメータ制御パラメータであるのに対し、第2のパラメータは、外気温度や在室者数等、その値を対象システムの運用者または制御装置等が変更する対象としないパラメータ非制御パラメータである。本発明において、目的関数は、対象システムを評価する指標例えば、対象システムを運用することに伴うコスト、エネルギー消費量、二酸化炭素排出量運用効率などと、第1のパラメータおよび第2のパラメータとの関係である。いわゆる最適化制御は、この指標を最小化または最大化する制御パラメータを求める問題として捉えられる。目的関数は、入力変数となる第1、第2のパラメータとその出力変数となる上記評価指標とが対応づけられれば、その表現形態はどのようなものであってもよい。例えば、数式で表される関数であってもよいし、事例ベースシステム例えば、特許文献2参照を用いて構築されたモデルも、ここでいう目的関数に該当する。本発明において、第1のパラメータ、第2のパラメータ目的関数の入力変数、および対象システムの評価指標目的関数の出力変数評価パラメータからなるN次元空間Nは3以上の整数。に対し、m個mは1以上N-2以下の整数。の第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合とは、上記N次元空間を、N-m次元空間に射影projectionすることに等しい。また、本発明において、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値に対応する近似目的関数の各値は、近似目的関数のN次元空間からN-m次元空間への射影より直感的には、近似目的関数の上記N-m次元空間における断面に含まれる。本発明における距離は、第1のパラメータ、第2のパラメータ目的関数の入力変数からなるN―1次元空間Nは2以上の整数。における距離となる。この距離は、一般的には上記N-1次元空間における任意の2点に対して観念され、いわゆる三角不等式を満足する実数ということができ、例えば、n次元空間における2点間の距離が次式によって定義されるユークリッド距離がその代表的なものである。なお、この式において、fi、giはn次元空間における2点の各次元に対応する値を示している。本発明における距離としてユークリッド距離を採用することはもとより可能であるが、ユークリッド距離以外の距離を用いてもよい。また、距離を算出するにあたり、各パラメータのスケールの取り方は任意であるし、いずれかのパラメータの値に重み付けした上で距離を求めてもよい。本発明において、推定された近似目的関数は、有限の個数のデータから推定されるため、真の目的関数となっているか否かは定かではない。すなわち、実際のデータが存在しないパラメータの領域については、近似目的関数は不確かなものとなり、この不確かさは、推定に用いたデータの空間的な密度に応じた大きさとなるはずである。本発明において、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値からの第1のパラメータと第2のパラメータとからなる入力変数空間上に射影された最も距離の近いデータまでの距離と定義される近傍距離は、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合という制約の下で低次元空間に射影された近似目的関数に対する、近似目的関数の推定に用いたデータの空間的な密度推定の基礎となったデータの粗密を示す指標であり、ひいては、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合という制約の下で低次元空間に射影された近似目的関数の不確かさを示す指標ということができる。一方で、得られている近似目的関数値から求められる真の最適値が存在する見込みを表す指標を考慮する必要があり、これについては、近似目的関数の値によって代用することが可能である。本発明では、この不確かさを示す指標である近傍距離を、近似目的関数の値と共に考慮することで、既に明らかになっている近似目的関数上の最適値または取得データが粗に存在する領域で第1のパラメータの値を決定する。本発明によれば、対象システムから得られるデータに基づいて第1のパラメータ設定変更対象のパラメータと第2のパラメータ設定変更対象外のパラメータとを入力変数とする目的関数を近似目的関数として推定し、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値に対応する近似目的関数の各値を求め、第1のパラメータの各値について、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値からの第1のパラメータと第2のパラメータとからなる空間上に射影された最も距離の近いデータまでの距離を近傍距離として求め、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合の第1のパラメータの各値に対応する近似目的関数の各値と第1のパラメータの各値に対応する近傍距離とに基づいて第1のパラメータの値を決定するようにしたので、第2のパラメータの値が特定の値に固定された場合という制約の下で低次元空間に射影された目的関数の不確かさを示す近傍距離という指標を、得られている近似目的関数値から求められる真の最適値が存在する見込みを表す指標と組み合わせることで、第1のパラメータの値が決定されるものとなり、入力変数となるパラメータに設定変更対象外のパラメータが含まれているようなシステムであっても、次の取得データにより更新される近似目的関数上の最適値を改善する確率の高いパラメータの値を決定することができるようになる。これにより、効率よくデータのサンプリングを行い、少ないデータ数で、真の最適値を見落とす確率を低減させることが可能となる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図1は本発明に係るパラメータ決定方法の実施に用いるパラメータ決定装置の一実施の形態の要部を示すブロック図である。同図において、100は対象システムであり、この対象システム100に対して本発明に係るパラメータ決定装置200が設けられている。また、パラメータ決定装置200と対象システム100との間には、パラメータ決定装置200において決定される後述する制御パラメータXの値が次の制御パラメータXの設定値Xnextとして入力されるコントローラ300が設けられている。パラメータ決定装置200は、プロセッサや記憶装置からなるハードウェアと、これらのハードウェアと協働して各種機能を実現させるプログラムとによって実現されており、分析用データ取得部1と、分析用データ記憶部2と、近似目的関数推定部3と、近似目的関数値算出部4と、近傍距離算出部5と、追加計測点決定指標算出部6と、制御パラメータ値決定部7とを備えている。パラメータ決定装置200において、分析用データ取得部1は、対象システム100からの分析用データ取得データとして、対象システム100における現在の制御パラメータ設定対象のパラメータXの値と、対象システム100における現在の非制御パラメータ設定対象外のパラメータYの値と、対象システム100における現在の評価パラメータ評価指標Zの値とをセット組として取得し、分析用データ記憶部2に記憶させる。この実施の形態において、対象システム100は空調システムとされ、制御パラメータXは空調システム内の熱源機からの負荷機器への送水温度とされ、非制御パラメータYは外気温度とされ、評価パラメータZは空調システムを運用することに伴うエネルギー消費量とされている。以下、図2に示すフローチャートに従って、パラメータ決定装置200における各部が有する機能について、その動作を交えて説明する。分析用データの取得分析用データ取得部1は、コントローラ300からの指令を受けて、対象システム100における現在の分析用データX,Y,Zの組を取得し、分析用データ記憶部2に記憶させる。この例では、初期状態として、対象システム100からの分析用データが6点取得され、分析用データ記憶部2に記憶されているものとする。近似目的関数の推定近似目的関数推定部3は、分析用データ記憶部2に記憶されている6点の分析用データに基づいて、制御パラメータXと非制御パラメータYとを入力変数とし評価パラメータZを出力変数とする近似目的関数を推定するステップS101。なお、この実施の形態において、近似目的関数推定部3は、予め規定された関数式に対応する近似目的関数を推定するものとするが、入力変数となる制御パラメータXおよび非制御パラメータYと出力変数となる評価パラメータZとが対応づけられれば、その表現形態はどのようなものであってもよい。例えば、事例ベースシステム例えば、特許文献2参照を用いて構築されるモデルであっても構わない。図3aに近似目的関数推定部3において推定された近似目的関数を例示する。同図において、D1~D6は分析用データであり、MD1は分析用データD1~D6に基づいて推定された近似目的関数である。この例において、近似目的関数MD1は分析用データから関数補間して作成され、制御パラメータ制御変数Xと非制御パラメータ非制御変数Yと評価パラメータ目的変数Zとからなる3次元空間中に成されている。近似目的関数値推定値の算出近似目的関数値算出部4は、近似目的関数推定部3が近似目的関数MD1を推定すると、この近似目的関数MD1において、現在の非制御パラメータYの値で固定した場合の制御パラメータXの各値に対応する評価パラメータZの各値近似目的関数の各値推定値を算出するステップS102。これをより直感的に表現すると、図3aに点線で示すように、制御パラメータXと非制御パラメータYと評価パラメータZとからなる3次元空間を現在の非制御パラメータYの値で切断し、この切断面制御パラメータXと評価パラメータZとの2次元空間への近似目的関数MD1の射影断面を求める図3b参照。この場合、分析用データの数が少なく、目的関数を十分正確に近似できてないため、近似目的関数MD1の断面上の最小値MIN1は真の最適値とはなっていない。図4aに参考として近似目的関数MD1に対する真の目的関数MDsを例示する。この場合、制御パラメータXと非制御パラメータYと評価パラメータZとからなる3次元空間を現在の非制御パラメータYの値で切断し、この切断面制御パラメータXと評価パラメータZとの2次元空間への真の目的関数MDsの射影断面を求めた場合図4b参照、この真の目的関数MDsの断面上の最小値MINsが真の最適値となる。ここで、図3bと図4bとを比較して分かるように、図3bにおける近似目的関数MD1の断面上の最小値MIN1に対応する制御パラメータXの値は真の最適値MINsに対応する制御パラメータXの値に対して大きくずれている。したがって、近似目的関数推定部3で推定される近似目的関数の断面上の最小値を最適値としていくら学習しても、真の最適値MINsには到達しない。近傍距離の算出近傍距離算出部5は、近似目的関数値算出部4が近似目的関数MD1における現在の非制御パラメータYの値で固定した場合の制御パラメータXの各値に対応する評価パラメータZの各値推定値を算出すると、制御パラメータXの各値について、現在の非制御パラメータYの値で固定した場合の制御パラメータXの各値からの制御パラメータXと非制御パラメータYとからなる入力変数空間上に射影された最も距離の近い分析用データ近傍データまでの距離を近傍距離sとして算出するステップS103。図5にステップS104において近傍距離sが求められる様子を示す。図5は図3aにおける制御パラメータXと非制御パラメータYとからなる入力変数空間を評価パラメータZの軸方向から見た図である。この図において、分析用データD1~D6は、3次元空間上に存在する点を制御パラメータXと非制御パラメータYとからなる入力変数空間に射影した点として示している。近傍距離算出部5は、分析用データ記憶部2に記憶されている分析用データD1~D6を対象とし、制御パラメータXの各値について、制御パラメータXの各値からの制御パラメータXと非制御パラメータYとからなる入力変数空間上に射影された最も距離の近い分析用データ近傍データまでの距離を近傍距離sとして求める。例えば、2次元空間における2点間の距離として、ユークリッド距離s=x-x’2y-y’212を求める。なお、この場合の距離として、ユークリッド距離以外の距離を用いてもよい。また、距離を算出するにあたり、各パラメータのスケールの取り方は任意であるし、いずれかのパラメータの値に重み付けした上で距離を求めるようにしてもよい。図6に制御パラメータXの各値について求められた近傍距離sを示す。図6中、S1で示す領域は近くに分析用データが存在するために不確かさが小さい領域を示しており、S2で示す領域は近くに分析用データが存在しないために不確かさが大きい領域を示している。この制御パラメータXの各値について求められる近傍距離sは、ステップS101での近似目的関数の推定に用いた分析用データの空間的な密度推定の基礎となったデータの粗密を示す指標であり、ひいては、現在の非制御パラメータYの値で固定した場合という制約の下で低次元空間に射影された近似目的関数の不確かさを示す指標ということができる。追加計測点決定指標の算出追加計測点決定指標算出部6は、近傍距離算出部5が制御パラメータXの各値について近傍距離sを求めると、近似目的関数値算出部4で求められた近似目的関数MD1における現在の非制御パラメータYの値で固定した場合の制御パラメータXの各値に対応する評価パラメータZの各値推定値図7a参照から、近傍距離算出部5で求められた制御パラメータXの各値に対応する近傍距離s図7b参照に所定の係数αを乗じた値を差し引いて、制御パラメータXの各値に対応する追加計測点決定指標PP=推定値-係数α×近傍距離sを求める図7c参照、ステップS104。なお、図7では、所定の係数αを1としているが、この係数αは対象システム100の複雑さや制御方針などによって調整するとよい。例えば、収束の速さを優先させる場合には係数αを小さくし、安定性を優先させる場合には係数αを大きくする。制御パラメータ値の決定制御パラメータ値決定部7は、追加計測点決定指標算出部6が制御パラメータXの各値に対応する追加計測点決定指標Pを求めると、その求められた追加計測点決定指標Pが最小となる制御パラメータXの値を求め、コントローラ300への次の制御パラメータXの設定値XnextとするステップS105。本実施の形態において、追加計測点決定指標Pは、現在の非制御パラメータYの値で固定した場合という制約の下で低次元空間に射影された近似目的関数の不確かさを示す指標である近傍距離sという指標を、得られている近似目的関数値から求められる真の最適値が存在する見込みを表す指標と組み合わせることで、求められた指標である。この追加計測点決定指標Pが最小となる制御パラメータXの値を求めることによって、推定された近似目的関数の不確実性から、不確実性の大きい領域を取得する価値が高いとみなし、一方、近似目的関数値が最適値と大きくかけ離れている場合は、真の最適値が存在する見込みを表す指標としてみれば、最適値が存在する見込みが少ないということになるので、たとえ不確実性が大きい領域であっても取得する価値が低いとみなすことで、あたかもEGOにおいてEIを定義したかのようにして、次の取得データにより更新される近似目的関数上の最適値を改善する確率の高い制御パラメータXが次の制御パラメータXの設定値Xnextとして決定されるものとなる。コントローラ300は、制御パラメータ値決定部7からの制御パラメータXの設定値Xnextを受けて、対象システム100における制御パラメータXこの例では、送水温度を設定値Xnextに合致させるような制御を行う。そして、コントローラ300は、対象システム100における制御パラメータXが設定値Xnextに合致したことを確認した後、所定時間の経過を待って、分析用データ取得部1にデータの取得指令を送る。分析用データ取得部1は、コントローラ300からのデータの取得指令を受けて、その時の制御パラメータXの値と非制御パラメータYの値と評価パラメータZの値とをセット組として取得しステップS106、対象システム100から得られた次の分析用データとして分析用データ記憶部2に記憶させる。以下同様にして、ステップS101での近似目的関数の推定、ステップS102での近似目的関数値推定値の算出、ステップS103での近傍距離sの算出、ステップS104での追加計測点決定指標Pの算出、ステップS105での次の制御パラメータXの設定値Xnextの決定が繰り返される。このようにして、本実施の形態では、次の取得データにより更新される近似目的関数上の最適値を改善する確率の高い制御パラメータXの値を決定しながら、制御パラメータXと非制御パラメータYとを入力変数とし評価パラメータZを出力変数とする近似目的関数が学習されて行き、入力変数に非制御パラメータYが含まれている対象システム100であっても、効率よくデータのサンプリングを行い、少ないデータ数で、真の最適値を見落とす確率を低減させることができるようになる。図8a,b,cに近似目的関数推定部3で推定される近似目的関数の変化を例示する。図8aは6点の分析用データに基づく初期計測点での近似目的関数MD1を示し、次の分析用データの取得によって、図8bに示すような近似目的関数MD2に改善され、少ないデータ数で、真の目的関数MDs図8cに近づいて行き、最適値を見落とす確率を低減させることができる。なお、上述した実施の形態では、制御パラメータXを送水温度とし、非制御パラメータYを外気温度としたが、制御パラメータXを流量、風量、冷却水温度、給気温度、冷凍機の運転台数等としてもよく、非制御パラメータYを外気湿度、外気露点温度、外気エンタルピー、負荷熱量、在室者数等としてもよい。また、制御パラメータXおよび非制御パラメータYは、それぞれ複数ずつあってもよい。例えば、制御パラメータXを2つ、非制御パラメータYを2つm=2とした場合、現在の非制御パラメータYの値で固定した場合とは、2つの制御パラメータXと2つの非制御パラメータYと評価パラメータZとからなる5次元空間N=5を、2つの制御パラメータXと評価パラメータZとからなる3次元空間N-m=3に射影することに等しい。この場合、現在の非制御パラメータYの値で固定した場合の制御パラメータXの各値に対応する近似目的関数の各値は、近似目的関数の5次元空間N次元空間から3次元空間N-m次元空間への射影より直感的には、近似目的関数の3次元空間N-m次元空間における断面に含まれる。また、上述した実施の形態においては、評価パラメータZをエネルギー消費量としたが、対象システム100を運用することに伴うコストや二酸化炭素排出量や運転効率などを評価パラメータZとしてもよい。また、対象システム100も空調システムに限られるものではなく、石油化学プラントなどのプロセスの最適運転などでも同様にして適用することが可能である。また、上述した実施の形態では、追加計測点決定指標算出部6において追加計測点決定指標Pを算出し、制御パラメータ値決定部7において追加計測点決定指標Pが最小となる制御パラメータの値を決定するものとしたが、すなわち追加計測点決定指標算出部6と制御パラメータ値決定部7とでパラメータ値決定部を構成するものとしたが、近似目的関数値算出部4からの近似目的関数値推定値と近傍距離算出部5からの近傍距離sの2つの情報を利用して次の取得データにより更新される近似目的関数上の最適値が改善される確率が高い制御パラメータを求めることが本質であり、追加点決定指標Pの演算処理が限定されることはない。"