EBLとSBLを併用した変電所最適母線構成の設計
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概要
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厳密な最適解が望まれる組合せ最適化問題とみることができる変電所の最適な母線構成の設計では,各構成のコストが,その構成において考えられる事故ケースの中から最悪のケースを想定して決定される.そのため,構成自体の探索とともに,事故ケース空間内の探索も必要となる点に特徴がある.いわば,二重にネストした組合せ最適化問題といえる.本稿では.二種類の機械学習手法を適用することにより,対象固有の特性をシステム自らが獲得し,現実的な時間内に常に厳密な最適解を得る設計システムについて述べる.本システムは基本的には生成検査法によって最適な母線構成を探索するが,生成時に必要な「構成候補を絞り込むための知識」獲得には論理的に誤りのない知識を得る演繹的学習(EBL)を用い,知識の誤りが最適解の見落としにつながらない「各候補に対する検査(事故ケースの探索)順序決定のための知識」の獲得には帰納的学習(SBL)を用いる.また,EBLの学習途中に物理法則等に基づく手続きから領域理論を自動生成する手法を開発し,不完全領域理論問題を解決した.このように,二種類の機械学習手法を,それぞれの特性を活かしながら適用することにより,実用規模の問題の解決を可能とした.実現した手法は,他の組合せ最適化問題にも有効であろう.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
-
伊藤 順子
(株)日立製作所トータルソリューション事業部
-
小林 康弘
(株)日立製作所・日立研
-
小林 康弘
日立製作所
-
伊藤 順子
株式会社日立製作所
-
小林 正明
(株)日立製作所エネルギー研究所
-
山田 直之
(株)日立製作所エネルギー研究所
-
矢部 邦明
東京電力(株)システム研究所
-
松田 聖
東京電力(株)システム研究所
-
山田 直之
(株)日立製作所電力・電機開発本部
-
矢部 邦明
東京電力
-
矢部 邦明
東京電力(株)
-
小林 康弘
(株)日立製作所日立研究所
-
松田 聖
東京電力株式会社システム研究所
-
山田 直之
(株)日立製作所 電力・電機開発研究所
-
小林 康弘
(株)日立製作所エネルギー研究所
-
小林 正明
(株)日立製作所 ソフトウエア開発本部
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