JP7267966B2 - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents
情報処理装置及び情報処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7267966B2 JP7267966B2 JP2020049231A JP2020049231A JP7267966B2 JP 7267966 B2 JP7267966 B2 JP 7267966B2 JP 2020049231 A JP2020049231 A JP 2020049231A JP 2020049231 A JP2020049231 A JP 2020049231A JP 7267966 B2 JP7267966 B2 JP 7267966B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- parameter
- target value
- nth
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
- G05B13/024—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/048—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators using a predictor
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
- G05B23/0254—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a quantitative model, e.g. mathematical relationships between inputs and outputs; functions: observer, Kalman filter, residual calculation, Neural Networks
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
- G11B5/00—Recording by magnetisation or demagnetisation of a record carrier; Reproducing by magnetic means; Record carriers therefor
- G11B5/48—Disposition or mounting of heads or head supports relative to record carriers ; arrangements of heads, e.g. for scanning the record carrier to increase the relative speed
- G11B5/54—Disposition or mounting of heads or head supports relative to record carriers ; arrangements of heads, e.g. for scanning the record carrier to increase the relative speed with provision for moving the head into or out of its operative position or across tracks
- G11B5/55—Track change, selection or acquisition by displacement of the head
- G11B5/5521—Track change, selection or acquisition by displacement of the head across disk tracks
- G11B5/5582—Track change, selection or acquisition by displacement of the head across disk tracks system adaptation for working during or after external perturbation, e.g. in the presence of a mechanical oscillation caused by a shock
-
- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
- G11B5/00—Recording by magnetisation or demagnetisation of a record carrier; Reproducing by magnetic means; Record carriers therefor
- G11B5/48—Disposition or mounting of heads or head supports relative to record carriers ; arrangements of heads, e.g. for scanning the record carrier to increase the relative speed
- G11B5/58—Disposition or mounting of heads or head supports relative to record carriers ; arrangements of heads, e.g. for scanning the record carrier to increase the relative speed with provision for moving the head for the purpose of maintaining alignment of the head relative to the record carrier during transducing operation, e.g. to compensate for surface irregularities of the latter or for track following
- G11B5/596—Disposition or mounting of heads or head supports relative to record carriers ; arrangements of heads, e.g. for scanning the record carrier to increase the relative speed with provision for moving the head for the purpose of maintaining alignment of the head relative to the record carrier during transducing operation, e.g. to compensate for surface irregularities of the latter or for track following for track following on disks
- G11B5/59627—Aligning for runout, eccentricity or offset compensation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Signal Processing For Digital Recording And Reproducing (AREA)
Description
図1は、実施形態に係る情報処理装置100の構成の一例を表す図である。実施形態の情報処理装置100は、例えば、通信部110と、制御部120と、記憶部160とを備える。
以下、パラメータ調整部150の詳細な構成について説明する。図3は、実施形態に係るパラメータ調整部150の構成の一例を表す図である。実施形態に係るパラメータ調整部150は、調整対象のパラメータを複数の段階を介して調整する場合、複数のパラメータ調整部を備える。例えば、調整対象のパラメータを3段階で調整する場合、図示のように、パラメータ調整部150は、第n-1パラメータ調整部150n-1と、第nパラメータ調整部150nと、第n+1パラメータ調整部150n+1とを備えてよい。
以下、フローチャートに即して情報処理装置100の処理の流れについて説明する。図4は、実施形態に係る第nパラメータ調整部150nが実行する一連の処理の流れを表すフローチャートである。
以下、フローチャートに即してパラメータの探索処理の流れについて説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置100が実行するパラメータの探索処理の流れを表すフローチャートである。本フローチャートの処理は、最適化手法としてSMBO(ベイズ最適化)を採用した場合のS108の処理に相当する。
図6は、関連技術を用いた第nパラメータの調整結果を表す図である。図7は、関連技術を用いた第n+1パラメータの調整結果を表す図である。図8は、実施形態の技術(本技術)を用いた第nパラメータの調整結果を表す図である。図9は、実施形態の技術(本技術)を用いた第n+1パラメータの調整結果を表す図である。図は誤差の周波数特性を表している。そして、図中LN1は、第n段階目で調整された第nパラメータの評価値を表している。LN2は、第n段階目において第nパラメータの評価値がとるべき第n目標値を表している。LN3は、第n+1段階目で調整された第n+1パラメータの評価値を表している。LN4は、第n+1段階目において第n+1パラメータの評価値がとるべき第n+1目標値を表している。
プログラムを格納した少なくとも一つのメモリと、
少なくとも一つのプロセッサと、を有し、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
依存関係にある複数のパラメータのうち、少なくとも第nパラメータに基づく第n評価値を第n目標値に近づけるように前記第nパラメータを調整し、
前記複数のパラメータのうち、少なくとも第n+1パラメータに基づく第n+1評価値を第n+1目標値に近づけるように前記第n+1パラメータを調整し、
前記第nパラメータの探索回数が所定数以下の場合、少なくとも1組以上の前記第nパラメータの初期値を取得し、前記取得した各初期値に基づく前記第n評価値の実測値である第n実測値又は前記第n評価値の予測値である第n予測値を取得し、前記取得した各初期値に基づく前記第n+1目標値を取得し、前記取得した第n実測値又は第n予測値と前記取得した第n+1目標値を使って、前記第n評価値を前記第n目標値に近づける制約下において、第n+1目標値を最適化する前記第nパラメータを探索し、
前記第nパラメータの探索回数が前記所定数を超える場合、前記探索した第nパラメータの前記第n評価値の実測値である第n実測値又は前記第n評価値の予測値である第n予測値を取得し、前記探索した第nパラメータに基づく第n+1目標値を取得し、前記取得した第n実測値又は第n予測値と前記取得した第n+1目標値を使って、前記第n評価値を前記第n目標値に近づける制約下において、第n+1目標値を最適化する前記第nパラメータを探索する、
ように構成されている情報処理装置。
Claims (8)
- 依存関係にある複数のパラメータのうち、少なくとも第nパラメータに基づく第n評価値を第n目標値に近づけるように前記第nパラメータを調整する第n調整部と、
前記複数のパラメータのうち、少なくとも第n+1パラメータに基づく第n+1評価値を第n+1目標値に近づけるように前記第n+1パラメータを調整する第n+1調整部と、を備え、
前記第n調整部は、
前記第nパラメータの探索回数が所定数以下の場合、少なくとも1組以上の前記第nパラメータの初期値を取得し、前記取得した各初期値に基づく前記第n評価値の実測値である第n実測値又は前記第n評価値の予測値である第n予測値を取得し、前記取得した各初期値に基づく前記第n+1目標値を取得し、前記取得した第n実測値又は第n予測値と前記取得した第n+1目標値とを使って、前記第n評価値を前記第n目標値に近づける制約下において、第n+1目標値を最適化する前記第nパラメータを探索し、
前記第nパラメータの探索回数が前記所定数を超える場合、前記探索した第nパラメータに基づく前記第n評価値の実測値である第n実測値又は前記第n評価値の予測値である第n予測値を取得し、前記探索した第nパラメータに基づく前記第n+1目標値を取得し、前記取得した第n実測値又は第n予測値と前記取得した第n+1目標値とを使って、前記第n評価値を前記第n目標値に近づける制約下において、第n+1目標値を最適化する前記第nパラメータを探索する、
情報処理装置。 - 前記第n目標値及び前記第n+1目標値の其々には、一つ又は複数の目標値が含まれる、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第n調整部は、Sequential Model Based Optimizationを用いて、前記第nパラメータを探索する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記第n調整部は、前記第n+1目標値を第1項とし、前記第n実測値又は前記第n予測値と前記第n目標値との近さを表す指標値を第2項とした目的関数に基づいて、前記第nパラメータを探索する、
請求項1から3のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記複数のパラメータは、ハードディスクドライブの設計に関連したパラメータであり、
前記第nパラメータは、前記ハードディスクドライブの第1の外乱を抑圧する第1フィルタのパラメータであり、
前記第n+1パラメータは、前記ハードディスクドライブの第2の外乱を抑圧する第2フィルタのパラメータである、
請求項1から4のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記第n+1調整部は、前記第n調整部によって前記第nパラメータが調整された後に、前記第n+1パラメータを調整する、
請求項1から5のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記所定数は、1である、
請求項1から6のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
依存関係にある複数のパラメータのうち、少なくとも第nパラメータに基づく第n評価値を第n目標値に近づけるように前記第nパラメータを調整し、
前記複数のパラメータのうち、少なくとも第n+1パラメータに基づく第n+1評価値を第n+1目標値に近づけるように前記第n+1パラメータを調整し、
前記第nパラメータの探索回数が所定数以下の場合、少なくとも1組以上の前記第nパラメータの初期値を取得し、前記取得した各初期値に基づく前記第n評価値の実測値である第n実測値又は前記第n評価値の予測値である第n予測値を取得し、前記取得した各初期値に基づく前記第n+1目標値を取得し、前記取得した第n実測値又は第n予測値と前記取得した第n+1目標値とを使って、前記第n評価値を前記第n目標値に近づける制約下において、第n+1目標値を最適化する前記第nパラメータを探索し、
前記第nパラメータの探索回数が前記所定数を超える場合、前記探索した第nパラメータに基づく前記第n評価値の実測値である第n実測値又は前記第n評価値の予測値である第n予測値を取得し、前記探索した第nパラメータに基づく前記第n+1目標値を取得し、前記取得した第n実測値又は第n予測値と前記取得した第n+1目標値とを使って、前記第n評価値を前記第n目標値に近づける制約下において、第n+1目標値を最適化する前記第nパラメータを探索する、
情報処理方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020049231A JP7267966B2 (ja) | 2020-03-19 | 2020-03-19 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
US17/009,935 US11550274B2 (en) | 2020-03-19 | 2020-09-02 | Information processing apparatus and information processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020049231A JP7267966B2 (ja) | 2020-03-19 | 2020-03-19 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021149988A JP2021149988A (ja) | 2021-09-27 |
JP7267966B2 true JP7267966B2 (ja) | 2023-05-02 |
Family
ID=77747827
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020049231A Active JP7267966B2 (ja) | 2020-03-19 | 2020-03-19 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11550274B2 (ja) |
JP (1) | JP7267966B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114067847B (zh) * | 2020-08-07 | 2023-08-11 | 株式会社东芝 | 磁盘装置以及磁盘装置的滤波器系数设定方法 |
JP2023136811A (ja) | 2022-03-17 | 2023-09-29 | 株式会社東芝 | 磁気ディスク装置のrwパラメータ調整方法及び調整装置と磁気ディスク装置 |
CN115017844B (zh) * | 2022-08-03 | 2022-11-08 | 阿里巴巴(中国)有限公司 | 设计参数调整方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016012285A (ja) | 2014-06-30 | 2016-01-21 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
JP2019215750A (ja) | 2018-06-13 | 2019-12-19 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 | 解析装置、解析方法、およびプログラム |
WO2020175460A1 (ja) | 2019-02-25 | 2020-09-03 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御方法、及び制御プログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105374372A (zh) | 2014-08-28 | 2016-03-02 | 株式会社东芝 | 盘装置及控制装置 |
JP7137943B2 (ja) * | 2018-03-20 | 2022-09-15 | 株式会社日立ハイテク | 探索装置、探索方法及びプラズマ処理装置 |
-
2020
- 2020-03-19 JP JP2020049231A patent/JP7267966B2/ja active Active
- 2020-09-02 US US17/009,935 patent/US11550274B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016012285A (ja) | 2014-06-30 | 2016-01-21 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
JP2019215750A (ja) | 2018-06-13 | 2019-12-19 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 | 解析装置、解析方法、およびプログラム |
WO2020175460A1 (ja) | 2019-02-25 | 2020-09-03 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御方法、及び制御プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20210294281A1 (en) | 2021-09-23 |
US11550274B2 (en) | 2023-01-10 |
JP2021149988A (ja) | 2021-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7267966B2 (ja) | 情報処理装置及び情報処理方法 | |
CN108959728B (zh) | 基于深度学习的射频器件参数优化方法 | |
CN110832509B (zh) | 使用神经网络的黑盒优化 | |
JP5932612B2 (ja) | 情報処理装置、制御方法、プログラム、及び記録媒体 | |
WO2022105108A1 (zh) | 一种网络数据分类方法、装置、设备及可读存储介质 | |
US20040230325A1 (en) | Automatic tuning of motion controllers using search techniques | |
JP6950756B2 (ja) | ニューラルネットワークのランク最適化装置および最適化方法 | |
US10635078B2 (en) | Simulation system, simulation method, and simulation program | |
Thomas et al. | Energetic natural gradient descent | |
Masri et al. | Training neural networks by adaptive random search techniques | |
JP7111966B2 (ja) | 最適化装置及び最適化装置の制御方法 | |
US11853658B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium | |
Dong et al. | A kind of balance between exploitation and exploration on kriging for global optimization of expensive functions | |
KR20220032861A (ko) | 하드웨어에서의 성능을 고려한 뉴럴 아키텍처 서치 방법 빛 장치 | |
JERBI et al. | Lyapunov-based Methods for Maximizing the Domain of Attraction | |
JP5816387B1 (ja) | 非線形最適解探索システム | |
CN116861772A (zh) | 一种多参数精加工的参数优化方法及*** | |
Song et al. | A data-efficient reinforcement learning method based on local Koopman operators | |
CN112488319B (zh) | 一种具有自适应配置生成器的调参方法和*** | |
Araujo et al. | Hybrid intelligent design of morphological-rank-linear perceptrons for software development cost estimation | |
JP7047665B2 (ja) | 学習装置、学習方法及び学習プログラム | |
EP4198831A1 (en) | Automated feature engineering for predictive modeling using deep reinforcement learning | |
US20230259765A1 (en) | System and method for structuring a tensor network | |
CN117252691A (zh) | 基于多端时序模型的时域自适应股价预测方法及装置 | |
JP2019061623A (ja) | パラメータ推定装置、方法、及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220302 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230307 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230322 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230420 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7267966 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |