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特開２００７－２６４８４９
【発明の名称】配電系統拡張計画選定方法、及び配電系統拡張計画選定プログラム
【課題】最適な配電系統拡張計画を選定することができ、設備コストの削減が期待できるようになる配電系統拡張計画選定方法を提供する。
【解決手段】２層タブサーチ処理において、演算装置２は、先ず、初期化を行い、ｊ（新規変電所）の値を１加算し、ｉ（新規フィーダ）の値を初期値０に設定する。次に、変電所の容量と設置に関する近傍解を作成し、ｉの値を１加算したあと、変電所のそれぞれの解候補に対して、フィーダ配置に関する近傍解を作成する。次いで、作成した近傍それぞれに対し，評価関数ｆ１，ｆ２を計算し、最良解に遷移する。ｊとｉの値を加算しながら繰り返し処理を行い、２層目の終了条件を満たしていれば、１層目の終了条件を満たしているか否か確認し、１層目の終了条件を満たしていれば処理を終了する。
・・・ＴＳ（タブサーチ）に改良を加えた２層タブサーチを配電系統拡張計画に適用することで、最適な配電ネットワークを構成可能とする。
ＴＳは、メタヒューリスティックスの一種であり、組合せ最適化問題に対して大域的最適解の高精度近似解を探索することが可能な手法として知られている。ＴＳは、近傍探索型アルゴリズムであり、タブリストと呼ばれる適応型メモリを使用することで局所解に陥ることを回避することができる。また、このタブリストの長さを表すタブレングスと最大反復回数のみがパラメータであるため、最適なパラメータを見つけることが容易である。
【課題】最適な配電系統拡張計画を選定することができ、設備コストの削減が期待できるようになる配電系統拡張計画選定方法を提供する。
【解決手段】２層タブサーチ処理において、演算装置２は、先ず、初期化を行い、ｊ（新規変電所）の値を１加算し、ｉ（新規フィーダ）の値を初期値０に設定する。次に、変電所の容量と設置に関する近傍解を作成し、ｉの値を１加算したあと、変電所のそれぞれの解候補に対して、フィーダ配置に関する近傍解を作成する。次いで、作成した近傍それぞれに対し，評価関数ｆ１，ｆ２を計算し、最良解に遷移する。ｊとｉの値を加算しながら繰り返し処理を行い、２層目の終了条件を満たしていれば、１層目の終了条件を満たしているか否か確認し、１層目の終了条件を満たしていれば処理を終了する。
・・・ＴＳ（タブサーチ）に改良を加えた２層タブサーチを配電系統拡張計画に適用することで、最適な配電ネットワークを構成可能とする。
ＴＳは、メタヒューリスティックスの一種であり、組合せ最適化問題に対して大域的最適解の高精度近似解を探索することが可能な手法として知られている。ＴＳは、近傍探索型アルゴリズムであり、タブリストと呼ばれる適応型メモリを使用することで局所解に陥ることを回避することができる。また、このタブリストの長さを表すタブレングスと最大反復回数のみがパラメータであるため、最適なパラメータを見つけることが容易である。
特開２００６－２０９３３１
【発明の名称】ネットワーク上の機器診断装置及び計測器診断装置
【課題】機器特性パラメータ値が異常な機器、計測値が異常な計測器を特定してその診断結果を画面に表示出力する。
【解決手段】最適化部と機器特性式又は定常ネットワークシミュレータとを備え、最適化部に対象機器の入出力エネルギー初期値として現在の計測値と機器特性パラメータ値の規定値を入力し、機器特性式等に現在の機器特性パラメータ値を入力して計測値に対する計算値を求め、最適化部は、計測値と機器特性式等による計算値を用いて最適化手法により全ての機器の機器特性パラメータ値を求める処理を繰り返して最適パラメータ値を出力し、最適パラメータ値と規定値との偏差及び重み係数から計算した値を設定値と比較して機器特性パラメータ値が変化した機器群を求め、当該機器群に関わる計測器の計測値の異常時に上記機器群から最適化手法により機器特性パラメータ値が異常な機器を特定する。
次に、機器特性パラメータ値は、以下のアルゴリズムにより求める。
・ステップ１：対象機器の機器特性式情報、機器特性式の各パラメータに対する規定値、対象とする計測値の組合せを最適化部に入力する。
・ステップ２：現在の状態変数値（各機器特性パラメータ値）を機器特性、機器運用ルールなどを含んだ機器特性式に入力し、出力計測値に対する計算値を求める。
・ステップ３：最適化部は、ステップ１で入力された出力計測値とステップ２で計算された出力計測値に対する計算値、及び、数式３～５を用いて、評価値を求める。
・ステップ４：メタヒューリスティク最適化手法（遺伝的アルゴリズムまたはその改良手法、タブサーチまたはその改良手法、あるいは、ＰＳＯまたはその改良手法）を用いて、数式３，４に基づき現在の状態変数値を変更する。
・ステップ５：事前に設定した探索回数に達したらステップ６へ進み、そうでない場合にはステップ２に戻る。
・ステップ６：現在のパラメータ値を最適パラメータ値として出力する。
【課題】機器特性パラメータ値が異常な機器、計測値が異常な計測器を特定してその診断結果を画面に表示出力する。
【解決手段】最適化部と機器特性式又は定常ネットワークシミュレータとを備え、最適化部に対象機器の入出力エネルギー初期値として現在の計測値と機器特性パラメータ値の規定値を入力し、機器特性式等に現在の機器特性パラメータ値を入力して計測値に対する計算値を求め、最適化部は、計測値と機器特性式等による計算値を用いて最適化手法により全ての機器の機器特性パラメータ値を求める処理を繰り返して最適パラメータ値を出力し、最適パラメータ値と規定値との偏差及び重み係数から計算した値を設定値と比較して機器特性パラメータ値が変化した機器群を求め、当該機器群に関わる計測器の計測値の異常時に上記機器群から最適化手法により機器特性パラメータ値が異常な機器を特定する。
次に、機器特性パラメータ値は、以下のアルゴリズムにより求める。
・ステップ１：対象機器の機器特性式情報、機器特性式の各パラメータに対する規定値、対象とする計測値の組合せを最適化部に入力する。
・ステップ２：現在の状態変数値（各機器特性パラメータ値）を機器特性、機器運用ルールなどを含んだ機器特性式に入力し、出力計測値に対する計算値を求める。
・ステップ３：最適化部は、ステップ１で入力された出力計測値とステップ２で計算された出力計測値に対する計算値、及び、数式３～５を用いて、評価値を求める。
・ステップ４：メタヒューリスティク最適化手法（遺伝的アルゴリズムまたはその改良手法、タブサーチまたはその改良手法、あるいは、ＰＳＯまたはその改良手法）を用いて、数式３，４に基づき現在の状態変数値を変更する。
・ステップ５：事前に設定した探索回数に達したらステップ６へ進み、そうでない場合にはステップ２に戻る。
・ステップ６：現在のパラメータ値を最適パラメータ値として出力する。
特開２００６－１０７１２１
【発明の名称】配車計画作成装置、配車計画作成方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
【課題】 搬送物を目的地まで搬送するのに適したＡＧＶを自動的に割り付けるようにする。
【解決手段】 ＡＧＶの走行をペトリネットモデルで構築し、ＡＧＶ状態と搬送命令に応じて設定された目標状態量Ｍrを目標として、ペトリネットの状態方程式から操作ベクトルｕ(k)を決定する。制御手段２１３はこの操作ベクトルに基づき各コイルと各ＡＧＶの移動操作を行うことにより最適制御理論を用いて配車問題の解を求める。一方、コスト関数設定手段２０８でＡＧＶの総空車走行時間とコイルの総搬送待ち時間との線型和となる関数を設定し、配車組み合わせ計算手段２０９で、このコスト関数が最小となる解を求める。シミュレーション手段２０３は、以上の配車問題の解を用いて各々シミュレーションを行い、コスト関数比較手段２１１にて最もコスト関数が小さくなる解を求め、その解を上位プロコン１０１へ返す。
・・・コスト関数の計算の際には、計算時間を短くするため、ＡＧＶ同士の干渉を含まない標準走行時間に基づき計算を行う。また、分枝限定法のような厳密手法を用いると組み合わせの数が多いため、実用的な時間で解くことが出来ない。そこで、タブサーチやＧＡ、シミュレーティッドアニーリング等の組み合わせ最適化手法を用い、繰り返し回数や計算時間に上限を設け、その時間内に求められた上位Ｌ個の解を求める。
【課題】 搬送物を目的地まで搬送するのに適したＡＧＶを自動的に割り付けるようにする。
【解決手段】 ＡＧＶの走行をペトリネットモデルで構築し、ＡＧＶ状態と搬送命令に応じて設定された目標状態量Ｍrを目標として、ペトリネットの状態方程式から操作ベクトルｕ(k)を決定する。制御手段２１３はこの操作ベクトルに基づき各コイルと各ＡＧＶの移動操作を行うことにより最適制御理論を用いて配車問題の解を求める。一方、コスト関数設定手段２０８でＡＧＶの総空車走行時間とコイルの総搬送待ち時間との線型和となる関数を設定し、配車組み合わせ計算手段２０９で、このコスト関数が最小となる解を求める。シミュレーション手段２０３は、以上の配車問題の解を用いて各々シミュレーションを行い、コスト関数比較手段２１１にて最もコスト関数が小さくなる解を求め、その解を上位プロコン１０１へ返す。
・・・コスト関数の計算の際には、計算時間を短くするため、ＡＧＶ同士の干渉を含まない標準走行時間に基づき計算を行う。また、分枝限定法のような厳密手法を用いると組み合わせの数が多いため、実用的な時間で解くことが出来ない。そこで、タブサーチやＧＡ、シミュレーティッドアニーリング等の組み合わせ最適化手法を用い、繰り返し回数や計算時間に上限を設け、その時間内に求められた上位Ｌ個の解を求める。
特開２００６－４０２２０
【課題】 解空間のより一層効率の良い探索を可能にする。
【解決手段】 評価対象についての最適値を探索処理により求めていくメタヒューリスティックスを用いた最適値探索方法において、互いに直交する複数の多次元コードをそれぞれ初期値Ａ１，Ａ２として設定する。この設定された複数の初期値Ａ１，Ａ２からそれぞれ異なる経路で最適値の探索処理を行って各経路についての最適値Ｇ１，Ｇ２を求める。求められた各経路についての最適値Ｇ１，Ｇ２から最良値を選択して評価対象についての最適値とする。
前記探索ステップは、一定期間の解の遷移に関する情報を記憶したタブリストを参照して探索を行うステップであり・・・
【解決手段】 評価対象についての最適値を探索処理により求めていくメタヒューリスティックスを用いた最適値探索方法において、互いに直交する複数の多次元コードをそれぞれ初期値Ａ１，Ａ２として設定する。この設定された複数の初期値Ａ１，Ａ２からそれぞれ異なる経路で最適値の探索処理を行って各経路についての最適値Ｇ１，Ｇ２を求める。求められた各経路についての最適値Ｇ１，Ｇ２から最良値を選択して評価対象についての最適値とする。
前記探索ステップは、一定期間の解の遷移に関する情報を記憶したタブリストを参照して探索を行うステップであり・・・
特開２００３－２０３１５１
【発明の名称】経営計画作成システム
【課題】 生産計画と生産に必要なリソースの運用計画業務が独立しているため、企業活動全体としての最適な経営計画の作成が困難であった。
【解決手段】 計算機により経営計画を作成するシステムにおいて、少なくとも計画作成期間と投資対象項目の入力が行なわれる入力機能104、投資対象項目に対する投資費用とリスク発生率との相関関係に基づいてリスク費用を計算するリスク費用計算機能107、指定された期間において投資対象項目に対する投資費用と前記リスク費用計算機能により計算されたリスク費用との配分を最適化調整して経営計画を作成する最適化機能106、及びこの最適化機能により作成された経営計画をもとに投資対象項目別に投資費用とリスク費用とを出力する出力機能108を備えている。
【００９６】1980年代にＦ．Gloverにより提案されたタブ－探索手法では、このように現在の解より評価値の良い解がない場合でも、近傍の中から評価値のよいものを選択して探索を継続することができる。タブ－探索手法では、探索中に或る解から別の解に移動した場合にその移動に伴う属性（組み合わせの中で変更した変数）をタブリストに一定期間保持しておく。タブ－リストに登録された情報と評価値とを検査して次に移動すべき解を決定するため、同じ変数の操作による解の移動が繰り返される現象を防止することができる。
【課題】 生産計画と生産に必要なリソースの運用計画業務が独立しているため、企業活動全体としての最適な経営計画の作成が困難であった。
【解決手段】 計算機により経営計画を作成するシステムにおいて、少なくとも計画作成期間と投資対象項目の入力が行なわれる入力機能104、投資対象項目に対する投資費用とリスク発生率との相関関係に基づいてリスク費用を計算するリスク費用計算機能107、指定された期間において投資対象項目に対する投資費用と前記リスク費用計算機能により計算されたリスク費用との配分を最適化調整して経営計画を作成する最適化機能106、及びこの最適化機能により作成された経営計画をもとに投資対象項目別に投資費用とリスク費用とを出力する出力機能108を備えている。
【００９６】1980年代にＦ．Gloverにより提案されたタブ－探索手法では、このように現在の解より評価値の良い解がない場合でも、近傍の中から評価値のよいものを選択して探索を継続することができる。タブ－探索手法では、探索中に或る解から別の解に移動した場合にその移動に伴う属性（組み合わせの中で変更した変数）をタブリストに一定期間保持しておく。タブ－リストに登録された情報と評価値とを検査して次に移動すべき解を決定するため、同じ変数の操作による解の移動が繰り返される現象を防止することができる。
特開２００１－２１１５４８
【発明の名称】発電計画作成方法および装置
【課題】本発明の目的は、発電費用を最小化できる発電計画を簡単に求めることが可能な発電計画作成方法および装置を提供することにある。
【解決手段】本発明の特徴とするところは，複数台の発電機に対し予め起動と停止の優先順位を定めておき、計画期間の電力需要予測値と予め定めた優先順位によって基準運転計画を作成した後に、複数台の発電機に対し予め定めた起動停止の優先順位を変更して運転計画を作成するようにしたことにある。
・・・制約違反の有無に応じて、発電機を分類する。この結果を計算結果記憶領域１０４の探索回数（ｉ＋１）の発電機の分類として格納する。また、選択されている手法がタブサーチの場合、探索回数ｉで目的関数が最小となった計画の履歴情報をタブリストに格納する。手法のパラメータ記憶領域１０３２に格納されているタブリスト長より、格納されているタブリストが多くなったら、最も古いタブリストの内容は削除される。
【課題】本発明の目的は、発電費用を最小化できる発電計画を簡単に求めることが可能な発電計画作成方法および装置を提供することにある。
【解決手段】本発明の特徴とするところは，複数台の発電機に対し予め起動と停止の優先順位を定めておき、計画期間の電力需要予測値と予め定めた優先順位によって基準運転計画を作成した後に、複数台の発電機に対し予め定めた起動停止の優先順位を変更して運転計画を作成するようにしたことにある。
・・・制約違反の有無に応じて、発電機を分類する。この結果を計算結果記憶領域１０４の探索回数（ｉ＋１）の発電機の分類として格納する。また、選択されている手法がタブサーチの場合、探索回数ｉで目的関数が最小となった計画の履歴情報をタブリストに格納する。手法のパラメータ記憶領域１０３２に格納されているタブリスト長より、格納されているタブリストが多くなったら、最も古いタブリストの内容は削除される。
特開２０００－２５０６０２
【発明の名称】総合特性最適化装置
【課題】 最適化された特性を単時間で制御対象に反映させることができ、また、演算も簡単になる総合特性最適化装置を提供すること。
【解決手段】 本発明に係る総合特性最適化装置は、所定の入力情報に基づいて制御対象の操作量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジュールを備えた通常制御部と、前記通常制御用制御モジュールの制御パラメータをヒューリスティックスを用いた最適化手法を用いて直接最適化する最適化処理部とを有することを特徴とする。
・・・６．進化型計算＋タブーサーチ
最後に、次に、最適化処理として進化型計算とタブサーチとを組み合わせた方法を用いた例について簡単に言及すると、このように、進化型計算とタブーサーチとを組み合わせることにより、進化型計算が生成し、かつ、淘汰した個体をタブリストに記録し、記録された個体の出現を禁止することによって、同じ個体を何度も評価することが無くなり、使用者に対する負担を減少させることができるようになる。
【課題】 最適化された特性を単時間で制御対象に反映させることができ、また、演算も簡単になる総合特性最適化装置を提供すること。
【解決手段】 本発明に係る総合特性最適化装置は、所定の入力情報に基づいて制御対象の操作量に関連する出力を決定する通常制御用制御モジュールを備えた通常制御部と、前記通常制御用制御モジュールの制御パラメータをヒューリスティックスを用いた最適化手法を用いて直接最適化する最適化処理部とを有することを特徴とする。
・・・６．進化型計算＋タブーサーチ
最後に、次に、最適化処理として進化型計算とタブサーチとを組み合わせた方法を用いた例について簡単に言及すると、このように、進化型計算とタブーサーチとを組み合わせることにより、進化型計算が生成し、かつ、淘汰した個体をタブリストに記録し、記録された個体の出現を禁止することによって、同じ個体を何度も評価することが無くなり、使用者に対する負担を減少させることができるようになる。
特開平９－３７４６２
【発明の名称】電力系統構成作成方法及び装置
【目的】本発明の目的とするところは、電力潮流の制約を満たさない設備の電力潮流を変化させる系統切替を実施することにより、電力潮流の制約条件を満たす系統構成を作成することにより、電力系統の信頼度を向上させる系統構成作成方法及び装置を提供することにある。
【構成】本発明は、隣接系統状態作成部１３により過負荷設備を含むループ設備を検出し、ループを構成する設備の停止又は使用状態を変更することにより、過負荷設備の潮流が変化する系統構成を複数作成する。作成した系統構成を系統構成評価部１１で目的関数を元に評価し、最適な隣接状態の選択・格納部１４で最も良い系統構成を選択する。これらの処理を繰り返すことにより、最適な系統構成の出力部１５で最適な系統構成を出力装置に表示する。
状態変化の設備名称の組合せをタブリストに格納し、新規に状態変化を生じさせる場合、このタブリストにある設備名称の組合せを一時的に隣接状態から除くことタブサーチ法を用いる。
【目的】本発明の目的とするところは、電力潮流の制約を満たさない設備の電力潮流を変化させる系統切替を実施することにより、電力潮流の制約条件を満たす系統構成を作成することにより、電力系統の信頼度を向上させる系統構成作成方法及び装置を提供することにある。
【構成】本発明は、隣接系統状態作成部１３により過負荷設備を含むループ設備を検出し、ループを構成する設備の停止又は使用状態を変更することにより、過負荷設備の潮流が変化する系統構成を複数作成する。作成した系統構成を系統構成評価部１１で目的関数を元に評価し、最適な隣接状態の選択・格納部１４で最も良い系統構成を選択する。これらの処理を繰り返すことにより、最適な系統構成の出力部１５で最適な系統構成を出力装置に表示する。
状態変化の設備名称の組合せをタブリストに格納し、新規に状態変化を生じさせる場合、このタブリストにある設備名称の組合せを一時的に隣接状態から除くことタブサーチ法を用いる。
特開２００５－２５８７４０
【発明の名称】ファジィ推論モデルの最適化方法及びシステム
【課題】 計算量を削減することができ、高速で高精度なファジィ推論モデルを決定する。
【解決手段】 簡略ファジィ推論におけるファジィメンバーシップ関数の数と頂点位置との組合せを２進コードにより表現した解のうち、現在着目している解との距離が所定範囲内にある近傍解を生成し、生成された近傍解の中からランダムに選択された一部の解のみを評価する。評価された解の中で最適解を選択し、その最適解がそれまでに選択された最適解を保存しているタブリスト内に保存されているかどうかを調べる。選択された最適解が前記タブリスト内に保存されていない場合、その解を採用してタブリストを更新し、保存されている場合、タブリストに保存されていない解の中から最適解を選択してタブリストを更新する。収束判定基準を満たした場合には、選択された最適解の中で最も評価の高い最適解に基づきファジィ推論モデルを決定する。
【課題】 計算量を削減することができ、高速で高精度なファジィ推論モデルを決定する。
【解決手段】 簡略ファジィ推論におけるファジィメンバーシップ関数の数と頂点位置との組合せを２進コードにより表現した解のうち、現在着目している解との距離が所定範囲内にある近傍解を生成し、生成された近傍解の中からランダムに選択された一部の解のみを評価する。評価された解の中で最適解を選択し、その最適解がそれまでに選択された最適解を保存しているタブリスト内に保存されているかどうかを調べる。選択された最適解が前記タブリスト内に保存されていない場合、その解を採用してタブリストを更新し、保存されている場合、タブリストに保存されていない解の中から最適解を選択してタブリストを更新する。収束判定基準を満たした場合には、選択された最適解の中で最も評価の高い最適解に基づきファジィ推論モデルを決定する。
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