特許

J-GLOBAL ID：201803013475539370

連続最適化問題の大域的探索装置及びプログラム

発明者： 岡田 俊太郎 ,  寺部 雅能 ,  大関 真之
出願人/特許権者： 株式会社デンソー ,  国立大学法人東北大学
代理人 (1件)： 特許業務法人 サトー国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-155490
公開番号（公開出願番号）：特開2018-156619
出願日： 2017年08月10日
公開日（公表日）： 2018年10月04日
要約：

【課題】解の精度と処理速度を共に向上できるようにした連続値最適化問題の大域的探索装置及びプログラムを提供する。【解決手段】設定部は、多数の要求、制約の中から一部の要求、制約により生成した部分評価関数に分け、部分評価関数に沿って1または複数の個体を設定する。そして、最適解探索部は、設定された部分評価関数の最適解を探索しながら、または、部分的な最適解を探索した後、当該探索される部分的な解を備える個体の間に引力を作用させて全体評価関数の最適解を探索する。【選択図】図2

請求項（抜粋）：

複数の要求、制約により生成される全体評価関数について、一部の要求、制約により生成した部分評価関数(Hi(x))に分け、1または複数の個体を前記部分評価関数に沿って設定する設定部(6)と、 前記設定された部分評価関数の部分的な最適解を探索しながら、または、部分的な最適解を探索した後、当該探索される部分的な解を備える個体の間に引力を作用させて前記全体評価関数の最適解を探索する最適解探索部(7)と、 を備える連続最適化問題の大域的探索装置。

IPC (1件)：

G06N 99/00

FI (1件)：

G06N99/00 180

引用文献：

審査官引用 (3件)

• Entropy-SGD: Biasing Gradient Descent Into Wide Valleys
• Application of Auantumu Annealing to Training of Deep Neural Networks
• Particle Swarm Optimization--群れでの探索--