JP2019012488A - Constraint expression generating device and constraint expression generating method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、制約式生成装置、および、制約式生成方法に関する。 The present invention relates to a constraint expression generation device and a constraint expression generation method.
制約式を満たしつつ目的関数に沿って最適化を行う数理計画法は、輸送システムの最短ルートを求めたり、生産システムの最小コストを立案したりと様々な分野で応用されている。非特許文献1には、数理計画法の一種である混合整数線形計画法(MILP:Mixed-Integer Linear Programming)が紹介されている。
Mathematical programming that optimizes along the objective function while satisfying the constraint equation is applied in various fields, such as finding the shortest route of the transportation system and planning the minimum cost of the production system. Non-Patent
数理計画法を利用するためには、制約式や目的関数を数式で正確に記述する必要があるので、高度な数学的専門知識を要する。特許文献1には、専門知識を持たない初心者にとっても手軽に数理計画法を利用させるために、生産工程、生産品種、製品オーダなどの生産現場でなじみのある情報を入力すると、生産計画または物流計画を数理計画法によりコンピュータで自動的に立案するスケジューリング方法が記載されている。
In order to use mathematical programming, it is necessary to accurately describe constraint equations and objective functions using mathematical formulas, so that advanced mathematical expertise is required. In
数理計画法のソルバ(求解部)に入力する制約式や目的関数をそのまま利用者に入力させるよりも、制約式の手がかりとなるモデルデータを利用者に入力させ、計算機が自動でモデルデータから制約式を生成するほうが、利用者への負担が少なくて便利である。しかし、現実の数理計画問題を利用者がモデルデータにモデル化するときに、誤ったモデルデータを入力してしまうと、そのモデルデータから生成される制約式も誤ったものとなる。 Rather than letting the user input the constraint equation or objective function to be input to the mathematical programming solver (solver), the model data that becomes the clue of the constraint equation is input to the user, and the computer automatically constrains from the model data. Generating an expression is more convenient because it places less burden on the user. However, when a user models an actual mathematical programming problem into model data, if the wrong model data is input, the constraint equation generated from the model data is also incorrect.
誤った制約式が入力されたソルバは、「実行可能解がない」などの不具合が存在することだけは出力するかもしれない。しかし、利用者にとっては、多くのモデルデータや制約式のうちのどの部分を修正すれば、全体としてソルバが正しい最適解を出力するのかが、わからない。または、そもそも対象とする数理計画問題そのものが、本質的に解のない問題かもしれない。つまり、数理計画法をモデル化するときに、適切な修正に役立つ情報の提示が求められる。 A solver with an incorrect constraint expression may only output that there is a defect such as “no feasible solution”. However, the user does not know which part of many model data or constraint equations will correct the solver to output the correct optimal solution as a whole. Or, in the first place, the mathematical programming problem itself may be an essentially unsolved problem. In other words, when mathematical programming is modeled, it is required to present information useful for appropriate correction.
そこで、本発明は、数理計画法に入力する数式の修正を支援する情報を提示することを、主な課題とする。 Therefore, the main object of the present invention is to present information that supports correction of mathematical expressions input to mathematical programming.
前記課題を解決するために、本発明の制約式生成装置は、照合部と展開部との組み合わせにより定義されるモデル展開用知識を記憶部から読み取り、入力されるモデルデータが読み取った前記モデル展開用知識の前記照合部に適合するときに、適合する前記照合部に対応する前記展開部が示す1つ以上の制約式を、前記モデルデータから展開される数理計画問題の制約式として生成するルール適用部と、
前記ルール適用部により生成された前記制約式と、その制約式の生成に使用された前記モデルデータとを対応付けて表示する表示制御部とを有することを特徴とする。
その他の手段は、後記する。
In order to solve the above-described problem, the constraint expression generation device of the present invention reads knowledge for model development defined by a combination of a collation unit and a development unit from a storage unit, and the model development read by input model data A rule that generates one or more constraint expressions indicated by the expansion unit corresponding to the matching unit to be matched as a constraint equation of a mathematical programming problem developed from the model data when the knowledge matching unit matches Application section;
And a display control unit configured to display the constraint formula generated by the rule application unit and the model data used for generating the constraint formula in association with each other.
Other means will be described later.
本発明によれば、数理計画法に入力する数式の修正を支援する情報を提示することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the information which assists correction | amendment of the numerical formula input into mathematical programming can be shown.
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、制約式生成装置1の処理の概要を示すフローチャートである。
制約式生成装置1は、S11でモデル展開用知識の入力を受け付けるとともに、S12でモデルデータ、目的関数の入力を受け付ける。
制約式生成装置1は、S11のモデル展開用知識を用いて、S12のモデルデータから制約式へ展開する(S13)。
制約式生成装置1は、S13で展開した制約式を画面表示し(S14)、その制約式に対する修正を受け付ける(S15)。修正がなされたときには(S15,Yes)、制約式生成装置1は、S12に戻りモデルデータ、目的関数の再入力を受け付ける。
制約式生成装置1は、制約式を満たしつつ目的関数を最大化する数理計画問題(混合整数線形計画問題など)をソルバ部で求解し(S16)、その求解結果である最適解を画面表示する(S17)。
そして、制約式生成装置1は、次の問題があるときには、S12に戻りモデルデータ、目的関数の再入力を受け付ける。一方、S11のモデル展開用知識は、複数の問題で共通して利用可能な汎用的な知識であるので、問題ごとに再入力しなくてもよい。
FIG. 1 is a flowchart showing an outline of processing of the constraint
The constraint
The constraint
The constraint
The constraint
Then, when there is a next problem, the constraint
図2は、制約式生成装置1の構成図である。
制約式生成装置1は、CPU(Central Processing Unit)と、メモリと、ハードディスクなどの記憶手段(記憶部)と、キーボード、タッチパネルなどの入力部と、ネットワークインタフェースとを有するコンピュータとして構成される。
このコンピュータは、CPUが、メモリ上に読み込んだプログラム(アプリケーションや、その略のアプリとも呼ばれる)を実行することにより、各処理部により構成される制御部(制御手段)を動作させる。
FIG. 2 is a configuration diagram of the constraint
The constraint
In this computer, the CPU executes a program (also referred to as an application or its abbreviated application) read on the memory, thereby operating a control unit (control means) configured by each processing unit.
制約式生成装置1は、前提ルール適用部12aと、成立ルール適用部12cと、前提変数生成部14aと、成立変数生成部14cと、生成係数設定部15と、ソルバ部18と、表示制御部19とを処理部として有する。
制約式生成装置1の記憶部には、モデルデータ11(入力前提モデル11a、モデル変数11b、入力成立モデル11c)と、モデル展開用知識13(前提用ルール13a、成立用ルール13c)と、目的関数16と、制約式17とが格納される。
以下、図1の各処理と対応付けて図2の各要素を説明する。
The constraint
The storage unit of the constraint
Hereinafter, each element in FIG. 2 will be described in association with each process in FIG. 1.
モデル展開用知識13は、S11で入力されるデータであり、データ内容の詳細は図7〜図10で後記する。モデル展開用知識13は、前提用ルール13aまたは成立用ルール13cのいずれかに分類される。この分類はルールの階層構造を示しており、前提用ルール13aが上位階層、成立用ルール13cが下位階層である。つまり、1つの前提用ルール13aが成り立つ前提で、1つ以上の成立用ルール13cが成立するというルール間の関係のため、「前提」と「成立」とを使い分けている。
The
モデルデータ11は、S12で入力されるデータであり、データ内容の詳細は図4〜図6で後記する。モデルデータ11もモデル展開用知識13と同様に、「前提」と「成立」とに分類される。つまり、1つの入力前提モデル11a(上位モデル)が成り立つ前提で、1つ以上の入力成立モデル11c(下位モデル)が成立するというモデル間の関係である。さらに、入力前提モデル11aと入力成立モデル11cとは、それぞれモデル変数11bを用いた数式で表現されるが、そのモデル変数11bについての定義も別途入力される。
The
目的関数16は、S12で入力され、S16で求解処理に参照される。
制約式17は、S13でモデルデータ11とモデル展開用知識13とから展開(生成)され、S16で求解処理に参照される(詳細は図11〜図13で後記)。ここで、制約式17の生成処理は、「前提」と「成立」とで別々に行われる。
前提ルール適用部12aは、入力前提モデル11aとモデル展開用知識13とを照合し、照合で一致するモデル展開用知識13における制約式17のテンプレート式を出力する。前提変数生成部14aは、前提ルール適用部12aが出力したテンプレート式に使用される変数を新たに生成する。
成立ルール適用部12cは、入力成立モデル11cとモデル展開用知識13とを照合し、照合で一致するモデル展開用知識13における制約式17のテンプレート式を出力する。成立変数生成部14cは、成立ルール適用部12cが出力したテンプレート式に使用される変数を新たに生成する。
生成係数設定部15は、前提変数生成部14aおよび成立変数生成部14cがそれぞれ出力するテンプレート式に対して、それぞれ新たに生成された変数に乗算する係数を設定する。これにより、テンプレート式は制約式17に変換される。
The
The
The premise
The establishment
The generation
ソルバ部18は、S16で示したように、制約式17を満たしつつ目的関数16を最大化(最適化)する数理計画問題を、数理計画法で求解する。
表示制御部19は、展開された制約式17と目的関数16とを画面表示したり(S14)、ソルバ部18の求解結果である最適解を画面表示したり(S17)することで、利用者に数理計画問題の詳細を通知する。
The
The
ここで、本実施形態の主な特徴として、表示制御部19は、S14で制約式17を画面表示するときに、その制約式17の展開処理に使用された(展開元となった)モデルデータ11やモデル展開用知識13を、展開先の制約式17と対応付けて表示する。これにより、誤った制約式17を発見したときに、その展開元のモデルデータ11やモデル展開用知識13にさかのぼって修正することが可能である。
つまり、1つのモデルデータ11が複数の制約式17に展開され、そのうちの1つの制約式17に誤りを発見したときは、展開元のモデルデータ11を修正することで、他の展開先である制約式17も一括で修正することができる。
Here, as a main feature of the present embodiment, the
That is, when one
図3は、制約式生成装置1が適用される例題として、プラント配管破断時の溢水評価問題の説明図である。この説明図は、4つの部屋L1〜L4を横方向から見た図であり、上部ほど地面から高く、下部ほど地面から近くなる。各部屋は、1辺4mの立方体である。
部屋L1,2は部屋L3,4より上のフロアに位置する。
部屋L3の床は部屋L4の床より1m高く、部屋L1の床の高さとL2の床の高さは、同じである。
部屋L1−L2間の通路には開閉扉P12があり、部屋L3−L4間の通路には開閉扉P34がある。各開閉扉は、全開と全閉の2つのみの状態がある。
部屋L1−L3間の通路P13には扉がなく直接つながっていて、部屋L1から部屋L3に常時水が流れ得る。
部屋L2−L4間の通路には開閉扉P24に加えて、部屋L2側の通路入り口に高さ0.5mの堰が存在する。つまり、部屋L2の床面積16平方メートルに0.5mをかけた、8立方メートルを越えた水量が部屋L2に溜まったときに、その越えた水量が堰を介して部屋L4に流れ出る。
FIG. 3 is an explanatory diagram of an overflow evaluation problem when a plant pipe is broken as an example to which the constraint
The rooms L1, 2 are located on the floor above the rooms L3, L4.
The floor of the room L3 is 1 m higher than the floor of the room L4, and the floor height of the room L1 and the floor height of the L2 are the same.
There is an opening / closing door P12 in the passage between the rooms L1-L2, and there is an opening / closing door P34 in the passage between the rooms L3-L4. Each open / close door has only two states, fully open and fully closed.
The passage P13 between the rooms L1 and L3 is directly connected without a door, and water can always flow from the room L1 to the room L3.
In the passage between the rooms L2 and L4, in addition to the open / close door P24, a weir with a height of 0.5 m exists at the entrance of the passage on the room L2 side. That is, when the amount of water exceeding 8 cubic meters, which is 0.5 m over the floor area of 16 square meters in the room L2, is accumulated in the room L2, the excess water flows out to the room L4 through the weir.
図3のテーブル102は、4つの部屋L1〜L4に配備されているA系統,B系統という2つの配管系統を示す。A系統では、部屋L1またはL2で破断する可能性がある。B系統では、部屋L1またはL4で破断する可能性がある。破断時の水量はA系統で25立方メートル、B系統で50立方メートルとし、それぞれ1カ所でのみ破断するとする。
以上の前提を元に、溢水評価問題として、各部屋の最大水位とそのときの開閉扉の開閉状態を求めることとする。この求解結果は、事故時の扉の開閉操作や、あるいは設備の設置場所や部屋、扉の構造の改修案の作成などに用いることができる。よって、利用者は、図3の溢水評価問題をモデル化したモデルデータ11を制約式生成装置1に入力する。
The table 102 of FIG. 3 shows two piping systems, A system and B system, which are arranged in the four rooms L1 to L4. In the A system, there is a possibility of breaking in the room L1 or L2. In the B system, there is a possibility of breaking in the room L1 or L4. The amount of water at the time of breakage is 25 cubic meters for the A line and 50 cubic meters for the B line.
Based on the above assumptions, the maximum water level of each room and the open / closed state of the open / close door at that time are determined as an overflow evaluation problem. This solution result can be used to open / close the door in the event of an accident, or to create a renovation plan for the installation location / room / door structure of the facility. Therefore, the user
図4は、モデル変数11bを格納するデータテーブルである。
利用者が入力したモデル変数11bは、図3の各部屋の破断後の水量を示す変数である。利用者は、第1列のモデル変数(変数名)に対して、第2列の変数タイプ(実数か整数か)と、第3列の(モデル変数が取り得る)上限値と、第4列の(モデル変数が取り得る)下限値と、第5列の説明文とを対応付けて入力する。なお、混合整数線形計画法では、変数は実変数と整数変数に分けられ、通常いずれの変数も正の値または0の値を取り得る。
さらに、利用者は、図示は省略したが変数W3の値を最適化(最大化)する旨の目的関数16を併せて入力し、制約式生成装置1に記憶させておく。
FIG. 4 is a data table for storing the
The
Further, although not shown, the user also inputs the
図5は、モデルデータ11の入力画面図である。
この入力画面図は、モデルデータ11の入力欄201と、モデル変数11bの入力欄202と、保存ボタン203と、削除ボタン204と、新規ボタン205と、入力済みのモデルデータ11のリスト欄206とを有している。テーブル形式の各入力欄201,202は、左列が入力項目の表示箇所で、右列がその項目の入力箇所である。
入力欄201には、上から順に、モデルデータ11のモデル名と、入力前提モデル11aと、入力成立モデル11cと、目的関数16とが入力される。入力欄202は、1つの列を1つのモデル変数11bとし、そのモデル変数11bの詳細(変数タイプ、上限値、下限値)を上から順に入力させる。
保存ボタン203が押されると、入力欄201,202の入力内容が制約式生成装置1の記憶部に保存されるとともに、リスト欄206にも反映される。
削除ボタン204が押されると、入力欄201,202の入力内容やリスト欄206の保存内容が削除される。
新規ボタン205が押されると、入力欄201,202の入力内容がリセットされ、新たなモデルデータ11を入力可能となる。
FIG. 5 is an input screen diagram of the
This input screen diagram includes an input field 201 for
In the input field 201, the model name of the
When the
When the delete button 204 is pressed, the input contents of the input fields 201 and 202 and the stored contents of the
When the new button 205 is pressed, the input contents of the input fields 201 and 202 are reset, and
なお、モデルデータ11の入力部は、入力欄201とリスト欄206とで、データの重複チェック処理を行ってもよい。例えば、モデルデータ11の入力部は、入力欄201のモデル名として入力された文字列が、リスト欄206のモデル名に既に存在していたときには、重複の旨を示す警告を表示する。
また、図5の入力欄201,202への入力方法として、テキスト入力とする代わりに、等号や不等号を図面オブジェクトとしてあらかじめ登録しておき、グラフィカルにデータ入力を実行できるGUI(Graphical User Interface)を用意してもよい。
Note that the input unit of the
Further, as an input method to the input fields 201 and 202 in FIG. 5, instead of using text input, an equal sign or an inequality sign is registered in advance as a drawing object, and a GUI (Graphical User Interface) capable of executing data input graphically. May be prepared.
図6は、図5の入力画面から入力されたモデルデータ11を格納するデータテーブルである。
データテーブルの第1列「モデル名」には、入力欄201の「モデル名」の入力結果を格納する。
データテーブルの第2列の入力前提モデル11aには、入力欄201の「入力前提モデル」で入力された数式を、構文解析により左辺、右辺、比較演算子としてそれぞれ抽出した要素を格納する。
データテーブルの第3列の入力成立モデル11cには、入力欄201の「入力成立モデル」で入力された数式を、構文解析により左辺、右辺、比較演算子としてそれぞれ抽出した要素を格納する。
FIG. 6 is a data table for storing the
In the first column “model name” of the data table, the input result of “model name” in the input field 201 is stored.
In the
In the
ここで、データテーブルの「番号」列と「論理」列を説明する。
1つのモデル名は、1つ以上の入力前提モデル11aの数式と、1つ以上の入力成立モデル11cの数式とにより構成される。よって、入力前提モデル11aが複数の数式から構成されるときには、各数式に「番号」列で示す連続番号を数式ごとに付加する。なお、数式の個数は可変なので、最後の数式であることを示す連続番号「−1」も「番号」列に入力される。
さらに、入力前提モデル11aについて、連続番号で続く2つの数式の間の論理関係(AND関係またはOR関係)を、「論理」列に記載する。例えば、3つの数式が存在するときには、以下のように入れ子形式で解釈される。
((番号1の数式)(番号2の「論理」)(番号2の数式))(番号3の「論理」)(番号3の数式)
一方、入力成立モデル11cについての数式間の論理関係は、全てANDであるので「論理」列はデータテーブルでは省略される。
Here, the “number” column and the “logic” column of the data table will be described.
One model name is composed of one or more formulas of the
Further, regarding the
((
On the other hand, since the logical relationships between the mathematical formulas for the
図7は、混合整数線形計画法によるモデル展開用知識13を格納するデータテーブルである。ここでは、説明をわかりやすくするために、目的関数16と制約式17とがいずれも1次式で表現される混合整数線形計画法を対象としたモデル展開用知識13を例示する。
モデル展開用知識13は、ルールIDで区別される複数のルールが存在し、各ルールは、モデルデータ11と照合するための「照合部」と、その照合部に合致したモデルデータ11の展開先となるテンプレート式である「展開部」との組み合わせで記述される。
FIG. 7 is a data table for storing
The
なお、照合部の「if A then B≧C」のA,B,Cの各要素は、変数と定数を含む一次式である。そして、B要素とC要素とは、等式または不等式で関係づけられている。If以下のA要素が成り立ったときに満たす必要のあるモデルデータ11が、then以下のB要素とC要素とを用いた等式または不等式で定義される。
If以下のA要素は、ルールC1,C2で示すような1つの変数Aだけで定義されてもよいし、ルールC11,C21で示すようなn個の変数A1〜An間の論理積(and)で定義されてもよいし、ルールC12,C22で示すようなn個の変数A1〜An間の論理和(OR)で定義されてもよい。
ここで、「左辺≦右辺」の形式は、式の移動により「左辺≧右辺」の形式に書き直すことができるため、「左辺=右辺」の形式と、「左辺≧右辺」の形式を例示する。
In addition, each element of A, B, C of “if A then B ≧ C” of the collation unit is a linear expression including a variable and a constant. The B element and the C element are related by an equation or an inequality.
The A element below If may be defined by only one variable A as indicated by rules C1 and C2, or a logical product (and) between n variables A1 through An as indicated by rules C11 and C21. Or may be defined by a logical sum (OR) between n variables A1 to An as indicated by rules C12 and C22.
Here, since the format of “left side ≦ right side” can be rewritten to the format of “left side ≧ right side” by moving the expression, the format of “left side = right side” and the format of “left side ≧ right side” are exemplified.
展開部には、モデル変数11b以外に、計算過程で内部的に使用される人工変数として、以下の変数が用いられる。
・予約変数「BigM」とは、モデル変数11bよりも充分大きな定数である。
・予約変数「SmallM」とは、モデル変数11bよりも充分小さな定数である。
・バイナリ変数「ConF(A)」とは、引数Aが成立するときに1の値を返し、成立しないときに0の値を返す。
In addition to the
The reserved variable “BigM” is a constant sufficiently larger than the
The reserved variable “SmallM” is a constant that is sufficiently smaller than the
-The binary variable “ConF (A)” returns a value of 1 when the argument A is satisfied, and returns a value of 0 when the argument A is not satisfied.
ここで、図7の第1行「C1」に着目すると、「照合部」の冒頭には「[C1M]」の記載があり、「展開部」の冒頭には「[C1E]」の記載がある。これらの[C1M]、[C1E]は、後に続く数式のIDであり、ID語尾のM=Matching(照合部)、E=Expanding(展開部)を意味する。
例えば、第1行「C1」は、ひとつのA要素が成り立ったときに満たす必要のあるモデルデータ11の形式が、「左辺(B)≧右辺(C)」のときには、バイナリ変数Conf(A)を用いた「B+BigM×(1-Conf(A))≧C」という1つの制約式17に、そのモデルデータ11が展開される旨を示す。
Here, paying attention to the first line “C1” in FIG. 7, “[C1M]” is described at the beginning of the “collation part”, and “[C1E]” is described at the beginning of the “expansion part”. is there. These [C1M] and [C1E] are IDs of mathematical expressions that follow and mean M = Matching (collation unit) and E = Expanding (expansion unit) at the end of the ID.
For example, the first line “C1” is a binary variable Conf (A) when the format of the
また、図7の第2行「C2」に着目すると、1つの照合部[C2M]に対して2つの展開部[C2E1],[C2E2]が対応付けられている。これは、1つのモデルデータ11を2つの制約式17に展開することを意味する。
さらに、図7の第5行「C12」に着目すると、1つの照合部[C12]に対してn個の展開部[C12E1],…,[C12En]が対応付けられている。これは、1つのモデルデータ11をn個の制約式17に展開することを意味する。
Focusing on the second row “C2” in FIG. 7, two expansion units [C2E1] and [C2E2] are associated with one collation unit [C2M]. This means that one
Further, focusing on the fifth row “C12” in FIG. 7, n collating units [C12E1],..., [C12En] are associated with one collating unit [C12]. This means that one
ここで、図7のデータテーブルのうち、ルールIDの冒頭が「C」で始まるルールは成立用ルール13cを示し、ルールIDの冒頭が「F」で始まるルールは前提用ルール13aを示す。
第7行「F1」および第8行「F2」のルールは、新しく導入されたバイナリ変数Conf(A)に対応するルールである。例えば、第7行「F1」は、A要素が「左辺(Q)≧右辺(R)」の形式の場合に、[F1E1],[F1E2]という2つの制約式17に展開される旨を示す。もし、ConF(A)が1なら、[F1E1]は自明で、[F1E2]から、Q-R≧0つまり、もとの式Q≧Rが成立することがわかる。もし、ConF(A)が0なら、[F1E2]が自明で、[F1E1]から、R≦Qが成り立つことがわかる。
Here, in the data table of FIG. 7, a rule whose rule ID begins with “C” indicates a rule for
The rules in the seventh line “F1” and the eighth line “F2” are rules corresponding to the newly introduced binary variable Conf (A). For example, the seventh line “F1” indicates that when the A element is in the form of “left side (Q) ≧ right side (R)”, it is expanded into two constraint expressions 17 [F1E1] and [F1E2]. . If ConF (A) is 1, [F1E1] is self-explanatory, and [F1E2] shows that QR ≧ 0, that is, the original equation Q ≧ R holds. If ConF (A) is 0, [F1E2] is self-explanatory, and [F1E1] shows that R ≦ Q holds.
なお、厳密には、R=Qの場合はConF(A)が0でも1でも成り立つが、R<QなのにConF(A)が1となって、より厳しい条件が付与されることはないので制約式17を作成する時に注意すれば問題にはならない。
ただし、厳密な制約式17の適用のためには、目的関数を最大化する問題では、目的関数にc(A)×ConF(A)の(係数c(A)は適当な小さな正の値)項を人工的に追加すれば、どちらも成り立つ場合には、ConF(A)=1となるようにすることができる。
Strictly speaking, when R = Q, ConF (A) can be 0 or 1. However, even though R <Q, ConF (A) is 1 and there are no more severe conditions. If care is taken when creating
However, in order to apply the
同様に、第8行「F2」のルールは、A要素が「左辺(Q)=右辺(R)」の形式の場合に、[F2E1],[F2E2]という2つの制約式17に展開される旨を示す。Conf(A)=1のときには、Q-R≧0かつ、Q-R≦0となり、Q=Rとなることがわかる。Conf(A)=0のときは、いずれの式も自明となる。
「F2」のルールも「F1」のルールと同様に、Q=Rのとき、Conf(A)=0となることもあり得るが、目的関数16に工夫をすることで、厳密に制約式17を適用させることが可能である。
Similarly, the rule in the eighth line “F2” is expanded into two constraint expressions 17 [F2E1] and [F2E2] when the A element has the form “left side (Q) = right side (R)”. Indicate. It can be seen that when Conf (A) = 1, QR ≧ 0 and QR ≦ 0, and Q = R. When Conf (A) = 0, both equations are self-evident.
Similarly to the rule of “F1”, the rule of “F2” may be Conf (A) = 0 when Q = R. However, by devising the
図8は、図7の照合部をさらに要素ごとに格納するデータテーブルである。
このデータテーブルは、照合部IDごとに、そのルールの種別(成立用ルール13cなら「成立」、前提用ルール13aなら「前提」)と、A,B,C各要素と、B要素とC要素との間の関係を示す比較演算子とを格納する。
なお、ルールC11のようなn個の変数A1〜An間の論理積(and)を「And A(n)」と略し、ルールC12のようなn個の変数A1〜An間の論理和(OR)を「OR A(n)」と略して表記する。
FIG. 8 is a data table that further stores the collation unit of FIG. 7 for each element.
This data table includes, for each collation unit ID, the type of the rule (“establishment” for the
The logical product (and) between n variables A1 to An as in rule C11 is abbreviated as “And A (n)”, and the logical sum (OR) between n variables A1 to An as in rule C12. ) Is abbreviated as “OR A (n)”.
図9は、成立用ルール13cの入力画面図である。
この入力画面図は、成立用ルール13cの入力欄211と、保存ボタン212と、削除ボタン213と、新規ボタン214と、入力済みの成立用ルール13cのリスト欄215とを有している。リスト欄215はスクロールバーにより表示内容を上下方向に更新できる。
入力欄211には、上から順に、成立用ルール13cのルールIDと、成立用ルール13cの照合部と、成立用ルール13cの展開部とが入力される。
保存ボタン212が押されると、入力欄211の入力内容が制約式生成装置1の記憶部に保存されるとともに、リスト欄215にも反映される。削除ボタン213が押されると、入力欄211の入力内容やリスト欄215の保存内容が削除される。新規ボタン214が押されると、入力欄211の入力内容がリセットされ、新たな成立用ルール13cを入力可能となる。
FIG. 9 is an input screen diagram of the
This input screen diagram has an
In the
When the
図10は、前提用ルール13aの入力画面図である。
この入力画面図は、前提用ルール13aの入力欄221と、保存ボタン222と、削除ボタン223と、新規ボタン224と、入力済みの前提用ルール13aのリスト欄225とを有している。
入力欄221には、上から順に、前提用ルール13aのルールIDと、前提用ルール13aの照合部(IDと数式)と、前提用ルール13aの展開部と、目的関数16の追加項が入力される。例えば、ConF(A)=0の場合でも制約式17が成り立つときには、目的関数16に「SmallM×Conf(A)」の項を追加するなどの指定方法がある。
保存ボタン222が押されると、入力欄221の入力内容が制約式生成装置1の記憶部に保存されるとともに、リスト欄225にも反映される。削除ボタン223が押されると、入力欄221の入力内容やリスト欄225の保存内容が削除される。新規ボタン224が押されると、入力欄221の入力内容がリセットされ、新たな前提用ルール13aを入力可能となる。
FIG. 10 is an input screen diagram of the
This input screen diagram includes an
In the
When the
図11は、制約式17の生成処理(S13)の詳細を示すフローチャートである。
図12は、図11の処理を補足説明するための例を示す説明図である。以下、図12を参照しつつ、図11の各処理を説明する。
まず、入力前提モデル11aを先頭から順に1つずつ選択するループ(S111〜S116)を開始し、そのループ内でさらに、前提用ルール13aを先頭から順に1つずつ選択するループ(S112〜S115)を開始する。なお、先頭から順に1つずつ選択する処理は、例えば、図6〜図8の各データテーブルの第1行に選択用ポインタを設定し、ループを一巡するごとに選択用ポインタを次の行に更新する処理である。
例えば、図12の符号311では、図5の入力画面図で入力された「W4≧16」が入力前提モデル11aとして選択されている。
FIG. 11 is a flowchart showing details of the generation processing (S13) of the
FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example for supplementary explanation of the processing of FIG. Hereinafter, each process of FIG. 11 is demonstrated, referring FIG.
First, a loop (S111 to S116) for selecting the
For example, at
前提ルール適用部12aは、選択された入力前提モデル11aと、選択された前提用ルール13aの照合部とを比較することで、両者が一致するか否かを判定する(S113)。例えば、入力前提モデル11a「W4≧16」は、比較演算子が≧であることから、前提用ルール13a「F1」の照合部[F1M]の「Q≧R」に適合する。
そこで、前提ルール適用部12aは、入力前提モデル11aに対して、S113の照合で適合した前提用ルール13aを適用する(S114)。例えば、「W4≧16」を「Q≧R」に当てはめると「W4=Q、16=R」となるため、図7の前提用ルール13a「F1」の展開部は、以下のようになる(符号312)。
・[F1E1] W4-16-BigM×ConF(A)≦0
・[F1E2] W4-16+BigM×(1-ConF(A))≧0
なお、S114の処理に併せて、図10の前提用ルール13a「F2」のように、前提用ルール13aに追加項が指定されていたときには、その追加項を目的関数16に追加する。一方、今回の前提用ルール13a「F1」は追加項は指定されていないので、目的関数16の変更は不要である。
The premise
Therefore, the premise
・ [F1E1] W4-16-BigM × ConF (A) ≦ 0
・ [F1E2] W4-16 + BigM × (1-ConF (A)) ≧ 0
In addition to the processing of S114, when an additional term is specified in the
2つのループの後に、S114で適用された展開部の集合は、前提変数生成部14aに入力される。S117では、前提変数生成部14aは、入力された展開部の数式に含まれる変数ConF(A)をもとに、ユニークな変数名を生成する。なお、図12では、生成する変数名「F」としたが、生成する変数が複数存在するときは、変数名として「F001,F002,F003…」のように連続番号を付加することが望ましい。これにより、ConF(A)をFに置き換えた展開式が符号313で示される。
以上、入力前提モデル11aに前提用ルール13aを適用して、制約式17に展開する処理を説明した。以下ではS121〜S127で、同様に、入力成立モデル11cに成立用ルール13cを適用して、制約式17に展開する処理を示す。
After the two loops, the set of expansion units applied in S114 is input to the premise
The process of applying the
まず、入力成立モデル11cを先頭から順に1つずつ選択するループ(S121〜S126)を開始し、そのループ内でさらに、成立用ルール13cを先頭から順に1つずつ選択するループ(S122〜S125)を開始する。符号321では、図5の入力成立モデル11c「W4+16=W3」が選択されている。
成立ルール適用部12cは、選択された入力成立モデル11cと、選択された成立用ルール13cの照合部とを比較することで、両者が一致するか否かを判定する(S123)。そして、成立ルール適用部12cは、入力成立モデル11cに対して、S123の照合で適合した成立用ルール13cを適用する(S124)。
First, a loop (S121 to S126) for selecting the
The establishment
そして、入力成立モデル11c「W4+16=W3」に対して、比較演算子が=で、If部のA要素(入力成立モデル11cに対応する入力前提モデル11a)が単一の条件式である(図6の論理列にandやORが設定されていない)ので、成立用ルール13c「C2」が適合する(符号322)。
「W4+16=W3」を「B=C」に当てはめると「(W4+16)=B、W3=C」となるため、成立ルール適用部12cは、成立用ルール13c「C2」の展開部を符号322のように生成する(S124)。
・[C2E1] W4+16+BigM×(1-ConF(A))≧W3
・[C2E2] W4-16-BigM×(1-ConF(A))≦W3
S127では、S117と同様に、成立変数生成部14cは、S124で生成された展開部の数式に含まれる変数ConF(A)をもとに、ユニークな変数名「F」を符号323のように生成する。
For the
When “W4 + 16 = W3” is applied to “B = C”, “(W4 + 16) = B, W3 = C” is obtained, so that the establishment
・ [C2E1] W4 + 16 + BigM × (1-ConF (A)) ≧ W3
・ [C2E2] W4-16-BigM × (1-ConF (A)) ≦ W3
In S127, as in S117, the established
S131では、生成係数設定部15は、前提変数生成部14aおよび成立変数生成部14cそれぞれの出力式に含まれる予約変数BigM、SmallMに適当な値を設定する。符号331では、BigM→48を代入した結果の制約式17を示す。
なお、BigMには、制約式17に係数×Fの形式の項が存在するF=1の場合でも、制約式17に係数×(1-F)の形式の項が存在するF=0の場合でも、制約式17が必ず成立するための最小の値が設定される。つまり、予約変数BigM、SmallMは、あくまでF=0の場合とF=1の場合との場合分けを行う用途で用いられるだけである。
例えば、符号331の第1行「W4-16-BigM×F≦0」に対してF=1として変形すると「W4-16≦BigM」となる。図4のモデル変数11bの上限値列ではW4の上限値=64なので、「W4-16≦48≦BigM」となる。したがって、BigM=48とすれば、F=1のとき、もとの式は必ず成立する。このように、BigMを設定する。
一方、S114で説明した目的関数16の追加項の係数については、できるだけ、本来の目的関数16に影響を与えないようにするのが好ましい。この実施例では、目的関数16の係数項を持つ他のモデル変数11bの係数項の1/100を設定するとする。
In S131, the generation
It should be noted that BigM has a case where F = 0 where a term of coefficient × (1-F) exists in
For example, if the first row of the
On the other hand, it is preferable that the coefficient of the additional term of the
図13は、制約式17を格納するデータテーブルである。ここでは、図12の符号331で示される4つの制約式17を格納する例を示す。このデータテーブルは、モデル名ごとに、そのモデルデータ11から生成される制約式17と、その制約式17に用いられる生成変数との対応データを格納する。
データテーブルの制約式17は、制約式番号と、前提用ルール13aまたは成立用ルール13cのどちらで生成されたかを示す「種類」と、モデルデータ11のモデル番号(図6の番号列)と、適用されたモデル展開用知識13を示す「適用ルール」と、制約式17の各要素(左辺、右辺、比較演算子)とで構成される。
データテーブルの「生成変数」は、前提変数生成部14aや成立変数生成部14cが制約式17内の変数を変換するときの変換元である「元変数」と、変換先である「変数名」とで構成される。
FIG. 13 is a data table for storing the
The
The “generated variable” in the data table includes “original variable” that is a conversion source when the assumption
図14は、制約式17の表示画面図である。
この表示画面図は、制約式17の生成元となるモデルデータ11の表示欄232と、「前提」系列の対応関係を示す左側の箇所と、「成立」系列の対応関係を示す右側の箇所とを含む表示欄231と、各種ボタン群とで構成される。
表示欄231の左側には、符号233の入力前提モデル11a→適用される前提用ルール13a「ルールF1」→生成される2つの制約式17(符号234)の対応関係が示されている。
表示欄231の右側には、符号235の入力成立モデル11c→適用される成立用ルール13c「ルールC2」→生成される2つの制約式17(符号236)の対応関係が示されている。
また、入力前提モデル11aと入力成立モデル11cとの間の階層関係も、双方向の矢印で対応付けられている。
この表示欄231を参照することで、利用者は、自身が入力したモデルデータ11と、制約式生成装置1が生成した制約式17との対応関係を確認することができる。
FIG. 14 is a display screen diagram of the
This display screen diagram shows the
On the left side of the
On the right side of the
In addition, the hierarchical relationship between the
By referring to the
さらに、表示画面図には、表示欄231の内容を編集(修正)させるモードに切り換えるための編集ボタン239aと、編集(修正)後のデータ内容を記憶部に登録させるための登録ボタン239bと、新たなモデルデータ11を追加させるための追加ボタン239cと、既存のモデルデータ11を削除させるための削除ボタン239dと、目的関数16および制約式17を確定し、ソルバ部18の求解処理に移行させるための求解ボタン239eと、を有する。
The display screen diagram further includes an
図15は、ソルバ部18が出力する最適解の表示画面図である。この表示画面図は、図14の求解ボタン239eが押された後に表示され、結果表示欄241と、確認ボタン245とを有する。
結果表示欄241には、モデル変数11bごとに、制約式17を満たしつつ目的関数16を最適化するときの数値のリスト欄242と、モデル変数11bを用いた目的関数16を示す表示欄243とがそれぞれ表示される。さらに、結果表示欄241には、モデルデータ11の制約が成り立っていることを示す表示欄244や、計算経過を示す各種データ(Conf(A)の値が1か0かなど)を併せて表示してもよい。
この結果表示欄241によって、利用者は、モデルデータ11やモデル展開用知識13が適切であったかどうかを容易に確認することができる。確認ボタン245が押されると、図1のS18に移行する。
FIG. 15 is a display screen diagram of the optimal solution output by the
The
The
図16は、図15の表示画面図の別の形態である。図16ではソルバ部18が制約式17を満たしつつ目的関数16を最大化(最適化)する数理計画問題を求解できなかった場合を示す。図14と図16とは、以下のように表示内容が対応する。
・入力前提モデル11a:符号233→符号253
・入力前提モデル11aから生成される制約式17:符号234→符号254
・入力成立モデル11c:符号235→符号255
・入力成立モデル11cから生成される制約式17:符号236→符号256
ここで、図16では利用者の不注意により、符号255の第2項を「16」ではなく「160」とタイプミスしたとする。
FIG. 16 is another form of the display screen diagram of FIG. FIG. 16 shows a case where the
A
Here, in FIG. 16, it is assumed that the second term of
表示制御部19は、求解できなかった旨の表示252に加え、その原因である入力前提モデル11aと入力成立モデル11cとの間の矛盾関係を示すエラー表示257と、符号254の制約式17と符号256の制約式17との間の矛盾関係を示すエラー表示258を併せて表示する。矛盾関係とは、複数の数式間で、同時に満たす解が存在しない状態である。
これにより、利用者は、符号256の制約式17を1つずつ修正するよりも、その根本の原因である入力成立モデル11c(符号255)のタイプミスに気づくことで、モデルデータ11を迅速かつ正確に修正することができる。
In addition to the
As a result, the user can quickly and quickly update the
以上説明した本実施形態では、入力されたモデルデータ11から制約式生成装置1が制約式17を生成するため、ソルバ部18に入力する制約式17を入力する手間を省力化できる。また、表示制御部19は、図14の制約式17の表示画面において、展開元のデータ(モデルデータ11およびモデル展開用知識13)と、展開先のデータ(制約式17)とを対応付けて表示する。これにより、制約式17の生成過程を辿ることができ(換言すると、トレーサビリティを確保し)、どの部分で誤ったデータが混入したかを容易に発見できる。
In the present embodiment described above, since the constraint
図17は、制約式生成装置1の構成図である。図17では、図2の制約式生成装置1に対して、ソルバ制御部18bと適合解リスト18cとを追加している。
ソルバ制御部18bは、目的関数16と制約式17との組み合わせで定義される数理計画問題について、目的関数16の詳細をソルバ部18に設定する。目的関数16の詳細とは、例えば、以下の通りである。
・目的関数16の変数値が最適値(1通り)となるように求解するときに、最適値とは最小値か最大値かという設定。
・目的関数16の変数値が所定範囲内となるように求解するときに、その所定範囲内の下限値および上限値の設定。なお、所定範囲内となる解は複数存在することもあるため、その解の集合を格納する適合解リスト18cを新たに用意した。
FIG. 17 is a configuration diagram of the constraint
The
A setting of whether the optimal value is the minimum value or the maximum value when finding the variable value of the
When the variable value of the
図18は、図17の制約式生成装置1による目的関数16の詳細入力画面を示す画面図である。この画面図は、目的関数16として最適化対象となる変数名の入力欄261と、結果出力条件の入力欄262と、求解結果の出力数の入力欄263と、最適解は最小値か最大値かという入力欄264と、適合解リスト18cへの出力対象となる解の範囲の入力欄265とを有する。
結果出力条件の入力欄262には、入力欄263〜265の各入力値の組み合わせをグループ化した結果出力条件として、そのグループ名が入力される。
ラジオボタンの入力欄263から「単一」が選択されると、目的関数16の変数値を最適値(1通り)とするため、ラジオボタンの入力欄264から最適値として最小値か最大値かのいずれかを選択させる。
ラジオボタンの入力欄263から「複数」が選択されると、目的関数16の変数値の所定範囲を、入力欄265から入力させる。
FIG. 18 is a screen diagram showing a detailed input screen of the
In the result output
When “single” is selected from the input field 263 of the radio button, the variable value of the
When “plural” is selected from the input field 263 of radio buttons, a predetermined range of variable values of the
図19は、図18の画面図から入力された設定に沿った、ソルバ部18の結果確認画面を示す画面図である。この画面図は、ソルバ部18の求解処理に使用された結果出力条件の表示欄271(入力欄262に対応)と、その表示欄271の結果出力条件における解の範囲の表示欄272(入力欄265に対応)と、ソルバ部18の求解結果として、制約式17のモデル変数11b(離散変数の値、実変数の代表値)と、目的関数16との変数値とで構成される結果リストの表示欄273と、その求解処理に使用された制約式17の表示欄274とを有する。
表示欄273には、適合解リスト18cとして、表示欄272の範囲(25以上80以下の範囲)に適合する目的関数16の変数値(F2=60)となる2組の適合解が列挙されている。
なお、表示欄271は、例えば、プルダウンメニューにより、図18を介して事前登録された複数の結果出力条件から、1つの結果出力条件を選択可能になっている。結果出力条件の変更に伴い、ソルバ部18は、求解処理の再計算を行い、その計算結果の表示内容を表示制御部19に更新させる。
FIG. 19 is a screen diagram showing a result confirmation screen of the
In the
In the display column 271, for example, one result output condition can be selected from a plurality of result output conditions registered in advance through FIG. 18 by a pull-down menu. With the change of the result output condition, the
図20は、図17の制約式生成装置1の処理のうちのソルバ部18による求解処理(図1のS16)の詳細を示すフローチャートである。
S201において、ソルバ部18は、目的関数16と制約式17とをもとに、図18で入力された結果出力条件に沿って求解処理を行う。
S202において、ソルバ部18は、入力欄263から「複数」が選択されたか否かを判定する。S202でNoなら(「単一」が選択されたなら)、ソルバ部18は、入力欄264で指定されたように、目的関数16が最小値または最大値となるS201で求解された最適解を適合解リスト18cに追加して(S211)、処理をS212に進める。一方、S202でYesなら、処理をS203に進める。
FIG. 20 is a flowchart showing details of the solution processing (S16 in FIG. 1) by the
In S <b> 201, the
In S <b> 202, the
S203において、ソルバ部18は、S201で求解された結果が入力欄265から入力された所定範囲内(下限値〜上限値の範囲内)であるか否かを判定する。S203でNoなら(範囲外なら)、処理をS201に戻す。一方、S203でYesなら、処理をS204に進める。
S204において、ソルバ部18は、S203で範囲内とされた最適解の離散変数値の組合せ(例えば「K1=1,K2=0,K3=0」)を除外する制約式17(例えば「K1=0,K2=1,K3=1」を含む制約式17)を追加する。つまり、複数解を列挙する指定の場合に、順次、最適解を与える変数の組を除外する制約式17を追加することにより、別解を指定された解の範囲で出力することができる。
In S <b> 203, the
In S204, the
S205において、ソルバ部18は、最適解(範囲に適合する解)を適合解リスト18cに追加して、処理をS201に戻す。
S212において、表示制御部19は、S205およびS211でそれぞれ追加された適合解リスト18c内の求解結果(最適解、適合解)を、表示欄273のように画面表示する。これにより、最適解を与える変数の組および、最適解近傍の変数の組を列挙することができる。
In S205, the
In S212, the
なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment. Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit.
Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)などの記録装置、または、IC(Integrated Circuit)カード、SDカード、DVD(Digital Versatile Disc)などの記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
さらに、各装置を繋ぐ通信手段は、無線LANに限定せず、有線LANやその他の通信手段に変更してもよい。
Information such as programs, tables, and files for realizing each function is stored in memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), an IC (Integrated Circuit) card, an SD card, a DVD (Digital Versatile Disc), etc. Can be placed on any recording medium.
Further, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
Furthermore, the communication means for connecting the devices is not limited to the wireless LAN, but may be changed to a wired LAN or other communication means.
1 制約式生成装置
11 モデルデータ
11a 入力前提モデル
11b モデル変数
11c 入力成立モデル
12a 前提ルール適用部
12c 成立ルール適用部
13 モデル展開用知識
13a 前提用ルール
13c 成立用ルール
14a 前提変数生成部
14c 成立変数生成部
15 生成係数設定部
16 目的関数
17 制約式
18 ソルバ部
18b ソルバ制御部
18c 適合解リスト
19 表示制御部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記ルール適用部により生成された前記制約式と、その制約式の生成に使用された前記モデルデータとを対応付けて表示する表示制御部とを有することを特徴とする
制約式生成装置。 The model matching knowledge that is read when the model development knowledge defined by the combination of the matching unit and the expansion unit is read from the storage unit and the input model data matches the model verification knowledge that has been read. A rule application unit that generates one or more constraint expressions indicated by the expansion unit corresponding to the above as a constraint equation of a mathematical programming problem expanded from the model data;
A constraint expression generation apparatus, comprising: a display control unit that displays the constraint expression generated by the rule application unit and the model data used to generate the constraint expression in association with each other.
請求項1に記載の制約式生成装置。 The display control unit further displays the model development knowledge applied to the model data in association with each other when the constraint expression and the model data are displayed in association with each other. The constraint expression generation device according to claim 1.
請求項1に記載の制約式生成装置。 The rule applying unit adds an artificial variable value calculated based on a range of possible values of a model variable used for the input model data to the constraint expression to be generated. Item 2. The constraint expression generation device according to Item 1.
前記ソルバ部は、複数の前記制約式を同時に満たす解が存在しないことで、複数の前記制約式が矛盾関係であるときには、その矛盾関係を示す情報を前記表示制御部に表示させることを特徴とする
請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の制約式生成装置。 The constraint equation generation apparatus further includes a solver unit that solves the mathematical programming problem based on the constraint equation generated by the rule application unit and the input objective function,
The solver unit has a solution that simultaneously satisfies a plurality of the constraint equations, and when the plurality of constraint equations are in a contradiction relationship, causes the display control unit to display information indicating the conflict relationship. The constraint expression generation device according to any one of claims 1 to 3.
前記ソルバ部は、前記目的関数の変数値が指定された範囲内である前記制約式に使用される各変数の変数値の集合を求解し、その求解結果の集合を前記表示制御部に表示させることを特徴とする
請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の制約式生成装置。 The constraint equation generation apparatus further includes a solver unit that solves the mathematical programming problem based on the constraint equation generated by the rule application unit and the input objective function,
The solver unit solves a set of variable values of each variable used in the constraint equation in which the variable value of the objective function is within a specified range, and causes the display control unit to display the set of solution results The constraint expression generation device according to any one of claims 1 to 3, wherein
前記ルール適用部は、照合部と展開部との組み合わせにより定義されるモデル展開用知識を記憶部から読み取り、入力されるモデルデータが読み取った前記モデル展開用知識の前記照合部に適合するときに、適合する前記照合部に対応する前記展開部が示す1つ以上の制約式を、前記モデルデータから展開される数理計画問題の制約式として生成し、
前記表示制御部は、前記ルール適用部により生成された前記制約式と、その制約式の生成に使用された前記モデルデータとを対応付けて表示することを特徴とする
制約式生成方法。 The constraint expression generation device includes a rule application unit and a display control unit,
The rule application unit reads model development knowledge defined by a combination of a collation unit and a development unit from a storage unit, and when the input model data conforms to the collation unit of the model development knowledge read Generating one or more constraint expressions indicated by the expansion unit corresponding to the matching collation unit as a constraint equation of a mathematical programming problem expanded from the model data;
The display control unit displays the constraint equation generated by the rule application unit and the model data used for generating the constraint equation in association with each other, and displays the constraint equation.
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