[发明专利]信息处理装置、信息处理方法以及程序

说明书

本发明提供一种能够制作社会基础设施的变更方案的信息处理装置、信息处理方法以及程序。信息处理装置具有定义部、判定部以及强化学习部。定义部将属性与节点和边缘建立对应而进行定义，基于表示系统的结构的图结构的数据，定义与表示图结构的数据的模型相关的卷积函数。评价部对模型输入系统的状态，针对使模型按每个时间步长产生可设想的结构变化后的一个以上的变更后模型的体系，按每个时间步长求出策略函数与状态价值函数，并基于策略函数评价系统的结构变化。强化学习部通过使用将所述结构变化应用于系统的情况下所产生的成本即回报值、状态价值函数、模型来进行强化学习，从而使系统的结构变化优化。

技术领域

本发明的实施方式涉及信息处理装置、信息处理方法以及程序。

背景技术

近年来，作为社会基础设施系统的重大课题，可列举老化问题。例如，在电力系统方面，世界性变电站设备的老化日益严重，制定设备投资计划很重要。针对这样的设备投资计划问题，各领域的专家进行了解决方案开发。关于适用于社会基础设施系统的计划制定方式，有时需要满足大规模性、多样性、变动性的必要条件。然而，在现有技术中，存在无法处理构成变更的问题。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2007－80260号公报

非专利文献

非专利文献1：永田真幸、竹原有纱，考虑了供给可靠度制约的通电设备更新的平均化辅助工具－原型的开发－，研究报告R08001，财团法人电力中央研究所，平成21年2月

发明内容

发明要解决的课题

本发明要解决的课题在于，提供一种能够制作社会基础设施的变更方案的信息处理装置、信息处理方法以及程序。

用来解决课题的手段

实施方式的信息处理装置具有定义部、判定部、以及强化学习部。定义部将属性与节点和边缘建立对应而进行定义，基于表示系统的结构的图结构的数据，定义与表示所述图结构的数据的模型相关的卷积函数。评价部对所述模型输入所述系统的状态，针对使所述模型按每个时间步长产生可设想的结构变化后的一个以上的变更后模型的体系，按每个所述时间步长求出作为所述结构变化的概率分布而给出的策略函数与强化学习所需的状态价值函数，并基于所述策略函数来评价所述系统的结构变化。强化学习部通过使用将所述结构变化应用于所述系统的情况下所产生的成本即回报值、所述状态价值函数、以及所述模型来进行强化学习，从而使所述系统的结构变化优化。

附图说明

图1是表示评价用电力系统系统模型的例子的图。

图2是表示实际系统的结构例的图。

图3是表示假定节点AN的种类的定义的一个例子的图。

图4是用于说明在图3的构成中在节点AN(B1)与AN(B2)之间追加设备T1^＊的例子的图。

图5是表示根据图4的图结构的数据生成的神经网络的图。

图6是神经网络生成装置的框图。

图7是表示根据图结构的数据生成神经网络的情形的图。

图8是用于对神经网络生成装置决定系数α_i，j的方法进行说明的图。

图9是表示实施方式的信息处理装置的构成例的框图。

图10是表示实施方式的卷积处理与注意力处理的映射例的图。

图11是用于说明实施方式的元图((Meta-Graph))结构序列管理功能部所进行的变更的选择管理例的图。