用于在不确定集中选择采样空间的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施方式涉及用于在不确定集中选择采样空间的方法和装置。在本发明专利技术的一个实施方式中，提出了一种用于在不确定集中选择采样空间的方法。该方法包括：接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间。在本发明专利技术的一个实施方式中，提出了一种用于在不确定集中选择采样空间的装置。

Method and device for selecting sampling space in uncertain concentration

Embodiments of the present invention relate to methods and devices for selecting sampling space in an uncertain set. In one embodiment of the present method, a method for selecting sampling space in uncertain concentration is proposed. The method includes: receiving the uncertainty, the uncertainty set is robust optimization can be given uncertain parameters collection numerical; obtaining the uncertainty set against with the robust optimization constraint associated function of the uncertain parameters reference sampling points; and based on the reference the sampling point and the uncertain spatial relations between sets, in which the uncertainty set selected for sampling spatial sampling. In an embodiment of the present invention, a device for selecting a sampling space in an uncertain set is proposed.

【技术实现步骤摘要】
用于在不确定集中选择采样空间的方法和装置
本专利技术的各实施方式涉及鲁棒优化(robustoptimization)，更具体地，涉及在鲁棒优化中用于在不确定集(uncertaintyset)中选择采样空间的方法和装置。
技术介绍
数学规划的经典范例是在输入数据准确并且等于某些标称值的假设条件下建立模型，继而利用已有的数学规划求解方法获得最优解。然而，在实际的优化决策过程中，数据通常是不确定的或者是不精确的，通常在一个不确定的范围内围绕标称值变化，这将导致难以计算最优解。当数据的取值不同于标称值时，可能不满足一些约束函数，原来得到的最优解可能不再最优甚至可能不再可用。因此，出现了一种可以使得优化解免受数据不确定性的影响优化方法——鲁棒优化方法。鲁棒优化是一种建模技术，它可以处理对于不确定但属于一个不确定集的数据的优化问题。鲁棒优化的目的是求得这样一个解：对于可能出现的所有情况都能满足约束条件，并且使得在最坏情况下的目标函数的函数值为最优。鲁棒优化的一个关键方面是如何在不确定集中选择适合的采样点，进而基于所选择的采样点来求解满足全部约束函数的最优解。目前已经开发出了多种选择采样点的技术方案，然而这些技术方案可能会导致计算量过高，或者计算过早结束因而不能找到最优解等问题。
技术实现思路
在不确定集中选择哪个(哪些)采样空间，这在一定程度上将影响后期鲁棒优化的结果。因而，期望能够开发并实现一种在不确定集中选择适合的采样空间的技术方案。并且期望该技术方案能够尽可能地选择有益于提高优化结果的采样空间，以便之后在所选择的采样空间中有针对性地选择采样点，进而进一步控制鲁棒优化期间涉及的各种计算资源的开销。根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于在不确定集中选择采样空间的方法。该方法包括：接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间。根据本专利技术的第二方面，提供了一种用于在不确定集中选择采样空间的设备。所述设备包括：接收模块，配置用于接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取模块，配置用于获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及选择模块，配置用于基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间。根据本专利技术的第三方面，提供了一种处理装置，包括：处理器；耦合到所述处理器的存储器，其中所述存储器包括指令，当所述指令由处理器执行时使得所述处理器：接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间。根据本专利技术的第四方面，提供了一种包括计算机可读存储介质的计算机程序产品，所述计算机可读存储介质具有存储在其中的计算机可读程序，其中当所述计算机可读程序在计算设备上被执行时使得所述计算设备：接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间。采用本专利技术的用于在不确定集中选择采样空间的技术方案可以有针对性地选择可以在其中进行采样的采样空间。进一步，可以通过减少采样空间的方式控制采样点的数量，进而控制鲁棒优化期间涉及的各种计算资源的开销。附图说明结合附图并参考以下详细说明，本专利技术各实施方式的特征、优点及其他方面将变得更加明显，在此以示例性而非限制性的方式示出了本专利技术的若干实施方式。在附图中：图1示意性示出了适于实现本专利技术实施方式的示例性计算系统的框图；图2A示意性示出了根据一个技术方案的用于在不确定集中进行采样技术方案的框图；图2B示意性示出了根据另一技术方案的用于在不确定集中进行采样技术方案的框图；图3示意性示出了根据本专利技术一个实施方式的用于在不确定集中选择采样空间的技术方案的框图；图4示意性示出了根据本专利技术一个实施方式的用于在不确定集中选择采样空间的方法的流程图；图5示意性示出了根据本专利技术一个实施方式的不确定集中的采样空间的框图；图6示意性示出了根据本专利技术一个实施方式的基于基准采样点与映射点之间的距离来选择采样空间的框图；图7示意性示出了根据本专利技术另一实施方式的基于基准采样点与映射点之间的距离来选择采样空间的框图；图8示意性示出了根据本专利技术另一实施方式的基于基准采样点、采样点以及映射点之间的空间位置关系来选择采样空间的框图；以及图9示意性示出了根据本专利技术一个实施方式的用于在不确定集中进行采样的装置的框图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。图1示出了适于用来实现本专利技术实施方式的示例性计算系统100的框图。如图1所示，计算机系统100可以包括：CPU(中央处理单元)101、RAM(随机存取存储器)102、ROM(只读存储器)103、系统总线104、硬盘控制器105、键盘控制器106、串行接口控制器107、并行接口控制器108、显示控制器109、硬盘110、键盘111、串行外部设备112、并行外部设备113和触摸屏显示器114。在这些设备中，与系统总线104耦合的有CPU101、RAM102、ROM103、硬盘控制器105、键盘控制器106、串行控制器107、并行控制器108和显示控制器109。硬盘110与硬盘控制器105耦合，键盘111与键盘控制器106耦合，串行外部设备112与串行接口控制器107耦合，并行外部设备113与并行接口控制器108耦合，以及触摸屏显示器114与显示控制器109耦合。应当理解，图1所示的结构框图仅仅是为了示例的目的，而不是对本专利技术范围的限制。在某些情况下，可以根据具体情况增加或减少某些设备。所属
的技术人员知道，本专利技术可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施方式中，本专利技术还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。下面将参照本专利技术实施方式的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述本专利技术。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于在不确定集中选择采样空间的方法，包括：接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间。

【技术特征摘要】
1.一种用于在不确定集中选择采样空间的方法，包括：接收所述不确定集，所述不确定集是鲁棒优化中可以被赋予不确定参数的数值的集合；获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点；以及基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间。2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的采样空间包括：基于所述基准采样点与所述基准采样点在所述不确定集中的子空间内的映射点之间的距离，选择所述子空间以作为所述采样空间。3.根据权利要求2所述的方法，其中基于所述距离来选择所述子空间以作为所述采样空间包括以下中的任一项：按照所述距离降序的顺序，选择与所述距离相对应的子空间；以及按照所述距离升序的顺序，选择与所述距离相对应的子空间。4.根据权利要求3所述的方法，其中按照所述距离降序的顺序，选择与所述距离相对应的子空间包括以下中的任一项：将所述基准采样点的全部坐标取反以获得与所述基准采样点距离最远的最远映射点，以及选择所述最远映射点所在的子空间；以及将所述基准采样点的部分坐标取反以获得与所述基准采样点距离次远的次远映射点，以及选择所述次远映射点所在的子空间。5.根据权利要求3所述的方法，其中按照所述距离升序的顺序，选择与所述距离相对应的子空间包括：将所述基准采样点的一个坐标取反以获得所述基准采样点附近的相邻映射点，以及选择所述相邻映射点所在的子空间。6.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法，进一步包括：将所选择的采样空间内的对应于所述基准采样点的映射点标识为采样点。7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：基于所述基准采样点、采样点、以及所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行进一步采样的另一采样空间。8.根据权利要求7所述的方法，其中在所述不确定集中选择用于进行进一步采样的另一采样空间包括：基于所述基准采样点与所述基准采样点在所述不确定集中的子空间内的映射点之间的距离、以及所述采样点与所述映射点之间的距离，选择所述子空间以作为所述另一采样空间。9.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法，其中获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的约束函数的不确定参数的基准采样点包括：基于最大约束违背分析确定所述基准采样点。10.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法，进一步包括以下中的至少任一项：将所述采样空间内的对应于所述基准采样点的映射点标识为第二采样点；以及在所述采样空间中执行均匀采样以获取第二采样点。11.根据权利要求10所述的方法，进一步包括：至少基于所述基准采样点和所述第二采样点，执行所述鲁棒优化。12.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法，进一步包括：获取所述不确定集中的违背与所述鲁棒优化相关联的第二约束函数的不确定参数的第二基准采样点；以及基于所述第二基准采样点与所述不确定集之间的空间位置关系，在所述不确定集中选择用于进行采样的第二采样空间。13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括：至少基于所述采样空间和所述第二采样空间中的采样点，执行所述鲁棒优化。14.一种用于在不确定集中选择采样...

【专利技术属性】
技术研发人员：卫文娟，刘春辰，冯璐，
申请(专利权)人：日本电气株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP