信息处理设备、非暂态计算机可读存储介质及信息处理方法技术

描述了信息处理设备、存储程序的非暂态计算机可读存储介质以及信息处理方法。在实施方式中，提供了用于抑制由于具有低精确度的预测而导致的每一代的重复的计算复杂度的量的增加的解决方案。例如，信息处理设备包括：存储器，其被配置成存储程序指令；以及处理器，其被配置成执行程序指令以进行搜索输入参数的最佳值的进化计算，该进化计算被配置成重复地计算基于针对输入参数的本征解计算的目标函数，程序指令包括：预测处理；第一计算处理；第二计算处理；以及判定处理。

【技术实现步骤摘要】
信息处理设备、非暂态计算机可读存储介质及信息处理方法
本文论述的实施方式涉及信息处理设备、存储程序的非暂态计算机可读存储介质以及信息处理方法。
技术介绍
已知作为进化计算(EC)之一的遗传算法(GA)。根据遗传算法，例如，输入值被转换为位序列且被随机生成。然后，选择输入值(通过保留具有良好特性的输入值)，并且对其重复进行交叉和变异以寻找最佳输入值。已知一种应用利用遗传算法的进化计算来设计最佳结构的方法。为了获取最佳结构，要执行性能评估。为了执行性能评估，要获取与所设计的结构相对应的强度分布。为了获取强度分布，要计算满足本征解条件的本征解。例如，将参照图14和图15来描述要获取具有下述表面声波(SAW)波导(信令信道)的布置的结构的情况，所述SAW波导(信令信道)具有SAW应用效率最高的光学SAW滤波器。图14是示出具有SAW应用效率最高的光学SAW滤波器的SAW强度分布的参考示例的图。参照图14，示出了其中SAW信令信道被不同地布置的两种类型的SAW强度分布。获取SAW波导的光学信令信道上具有最高SAW强度的SAW信令信道的布置以获取具有最高SAW应用效率的结构。基于表达式(1)来获取SAW强度分布。SAW强度分布S(z)：为了获取SAW强度分布，要计算满足由表达式(2)表示的本征解条件的本征解。在此示例中，为了获取合适的SAW强度分布，要计算在两个无限距离处都收敛为零(B1＝0，An＝0)的本征解。本征解条件并且A1＝1，B1＝0，An＝0图15是示出呈现SAW强度分布与本征解之间的关系的参考示例的图。图15示出了其中布置有四个SAW信令信道的结构的SAW强度分布。参照图15的上图，通过针对由表达式(1)和表达式(2)表示的用于判定SAW强度分布的本征方程来改变z的值以获取在两个无限距离处都收敛为零(B1＝0，An＝0)的z的值作为本征解。换言之，例如，搜索z的所有点以获取本征解。参照图15的下图，即使通过针对由表达式(1)和表达式(2)表示的用于判定SAW强度分布的本征方程来改变z的值也未获得在两个无限距离处都收敛为零(B1＝0，An＝0)的z的值。换言之，例如，未获得z的本征解。因此，对于其中布置有四个SAW信令信道的结构，如图15的上图那样，在获得本征解之后，判定SAW强度分布。在获取与该结构相对应的本征解和强度分布之后，基于该结构的SAW强度分布对该结构执行性能评估。根据对结构的性能评估，从结构中选择新结构。通过交叉和变异产生下一代的结构，并且找到最佳设计结构。已经提出了通过利用具有神经网络(NN)的遗传算法的进化计算来根据表示结构的输入值预测本征解的方法。根据该方法，通过使用通过使NN学习先前的输入值和通过重复累积的本征解而生成的NN预测器，信息处理设备根据输入值来预测近似本征解。信息处理设备开始用于根据近似本征值来获取精确本征值的收敛计算。信息处理设备在近似本征值附近搜索，并且如果预测正确，则可以高效地找到本征解。如果预测错误，则信息处理设备通过针对本征方程改变z的值来搜索在两个无限距离处都收敛为零(B1＝0，An＝0)的z的值作为本征解。换言之，例如，信息处理设备搜索用于本征方程的所有点以寻找本征解。
技术实现思路
[技术问题]然而，根据输入值预测本征解的方法具有难以确定要何时执行改变成使用预测的方法的问题。换言之，例如，根据从输入值预测本征解的方法，通过使用通过使NN学习先前的输入值和通过重复累积的本征解而生成的NN预测器，信息处理设备根据输入值来预测本征解。因为当未累积数据时，通过使用NN预测器对本征解的预测的精确度较低，因此信息处理设备要确定要何时执行改变成使用预测的方法。本专利技术的一方面的目的在于：抑制由于具有低精确度的预测而导致的每一代的重复的计算复杂度的量的增加。[问题的解决方案]根据实施方式的一方面，提供了一种信息处理设备，该信息处理设备包括：存储器，其被配置成存储程序指令；以及处理器，其被配置成执行程序指令以进行搜索输入参数的最佳值的进化计算，该进化计算被配置成重复地计算基于针对输入参数的本征解计算的目标函数。在示例中，程序指令包括：执行预测处理，该预测处理被配置成基于第一代之前的代的多个输入参数和根据所述多个输入参数、利用预定函数计算的多个本征解的组合，来预测针对第一代的多个输入参数的多个本征解候选；执行第一计算处理，该第一计算处理被配置成计算针对第一代的多个输入参数中的每个输入参数的多个本征解；执行第二计算处理，该第二计算处理被配置成通过将所计算的针对第一代的多个输入参数中的每个输入参数的第一多个本征解与所预测的针对第一代的多个输入参数中的每个输入参数的第一多个本征解候选进行比较来计算预测命中率；以及执行判定处理，该判定处理被配置成基于所计算的预测命中率来判定是否将预测的第二多个本征解候选判定为第二多个本征解，而不执行用于计算针对作为第一代之后的代的第二代的多个输入参数的第二多个本征解的计算本征解的第一计算处理。[专利技术的有益效果]根据一个实施方式，可以抑制由于具有低精确度的预测而导致的每一代的重复的计算复杂度的量的增加。附图说明图1是示出根据实施方式1的信息处理设备的配置的功能框图；图2是示出根据实施方式1的模型生成的图；图3是示出根据实施方式1的本征解预测的图；图4示出了用于根据实施方式1的命中率评估的流程图的示例；图5示出了用于根据实施方式1的进化计算的流程图的示例；图6示出了当将根据实施方式1的命中率评估应用于光学SAW滤波器设计时获得的效果；图7是示出计算技术和计算次数的图；图8是示出根据实施方式2的信息处理设备的配置的功能框图；图9示出了应用根据实施方式2的命中率评估的情况的示例；图10示出了应用根据实施方式2的命中率评估的情况的另一示例；图11示出了用于根据实施方式2的技术选择的流程图的示例；图12示出了使用根据实施方式1和实施方式2的本征解预测的另一示例；图13示出了执行信息处理程序的计算机的示例；图14示出了具有SAW应用效率最高的光学SAW滤波器的SAW强度分布的参考示例；图15示出了呈现SAW强度分布与本征解之间的关系的参考示例；图16示出了利用进化计算的结构设计的流程图的参考示例；图17是用于描述利用进化计算的结构设计的补充图；图18示出了在预测本征解时的模型生成的流程图的参考示例；以及图19示出了在通过使用模型来预测本征解时的进化计算的流程图的参考示例。具体实施方式将参照附图详细描述本文公开的信息处理设备、信息处理程序和信息处理方法的实施方式。在本专利技术的实施方式中，将通过进化计算来获取具有SAW应用效率最高的光学SAW滤波器的光学信令信道的最佳布置(结构设计)。然而，本专利技术不限于这些实施方式。[在执行所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理设备，包括：/n存储器，其被配置成存储程序指令；以及/n处理器，其被配置成执行所述程序指令以进行搜索输入参数的最佳值的进化计算，所述进化计算被配置成重复地计算基于针对所述输入参数的本征解而计算的目标函数，/n所述程序指令包括：/n执行预测处理，所述预测处理被配置成基于第一代之前的代的多个输入参数和根据所述多个输入参数、利用预定函数计算的多个本征解的组合，来预测针对所述第一代的多个输入参数的多个本征解候选；/n执行第一计算处理，所述第一计算处理被配置成计算针对所述第一代的多个输入参数中的每个输入参数的多个本征解；/n执行第二计算处理，所述第二计算处理被配置成：通过将所计算的针对所述第一代的所述多个输入参数中的每个输入参数的第一多个本征解与所预测的针对所述第一代的所述多个输入参数中的每个输入参数的第一多个本征解候选进行比较来计算预测命中率；以及/n执行判定处理，所述判定处理被配置成基于所计算的预测命中率来判定是否将预测的第二多个本征解候选判定为第二多个本征解，而不用执行用于计算针对作为所述第一代之后的代的第二代的多个输入参数的第二多个本征解的计算所述本征解的第一计算处理。/n...

【技术特征摘要】
20190917 JP 2019-1687931.一种信息处理设备，包括：
存储器，其被配置成存储程序指令；以及
处理器，其被配置成执行所述程序指令以进行搜索输入参数的最佳值的进化计算，所述进化计算被配置成重复地计算基于针对所述输入参数的本征解而计算的目标函数，
所述程序指令包括：
执行预测处理，所述预测处理被配置成基于第一代之前的代的多个输入参数和根据所述多个输入参数、利用预定函数计算的多个本征解的组合，来预测针对所述第一代的多个输入参数的多个本征解候选；
执行第一计算处理，所述第一计算处理被配置成计算针对所述第一代的多个输入参数中的每个输入参数的多个本征解；
执行第二计算处理，所述第二计算处理被配置成：通过将所计算的针对所述第一代的所述多个输入参数中的每个输入参数的第一多个本征解与所预测的针对所述第一代的所述多个输入参数中的每个输入参数的第一多个本征解候选进行比较来计算预测命中率；以及
执行判定处理，所述判定处理被配置成基于所计算的预测命中率来判定是否将预测的第二多个本征解候选判定为第二多个本征解，而不用执行用于计算针对作为所述第一代之后的代的第二代的多个输入参数的第二多个本征解的计算所述本征解的第一计算处理。


2.根据权利要求1所述的信息处理设备，
其中，所述判定处理被配置成：当通过所述第二计算处理计算的所述预测命中率等于或高于阈值时，将所述预测的第二多个本征解候选判定为所述第二多个本征解。


3.根据权利要求1所述的信息处理设备，
其中，所述预测处理被配置成：通过使用针对所述第一代之前的代的根据多种预测技术而不同的代组，基于多个参数和根据所述多个输入参数、利用预定函数计算的多个本征解的组合来预测多个本征解候选，
其中，所述第二计算处理被配置成：计算针对所述多种预测技术中的每种预测技术的预测命中率，以及
其中，所述判定处理被配置成：基于所述多种预测技术中的每种预测技术的预测命中率来判定是否要执行通过所述多种预测技术中的一种预测技术的预测。


4.根据权利要求3所述的信息处理设备，
其中，所述判定处理被配置成：针对所述第一代之后的代的多个输入参数，判定通过所述多种预测技术中的具有最高预测命中率的预测技术来执行所述预测。


5.根据权利要求3所述的信息处理设备，
其中，所述判定处理被配置成：
基于所述多种预测技术中的每种预测技术的预测命中率来判定所述预测技术中的每种预测技术的比例；
基于所判定的比...

【专利技术属性】
技术研发人员：角田有纪人，石原辉雄，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP