计算设备及计算方法技术

计算设备的处理器包括：重排单元，用于对评价函数的海森矩阵和线性约束的系数矩阵中各自包含的多个元素进行重排；生成单元，基于包含重排后的海森矩阵的评价函数和包含重排后的系数矩阵的线性约束，生成求最优解的联立线性方程；以及搜索单元，其利用联立线性方程求最优解。重排单元重排多个元素，以将海森矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素集中，并且重排多个元素以将系数矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素集中。的稀疏元素集中。的稀疏元素集中。

【技术实现步骤摘要】
计算设备及计算方法
[0001]专利技术背景


[0002]本公开涉及一种计算设备及计算方法。

技术介绍

[0003]以往在凸二次规划问题中，已知一种使用联立线性方程来求出最优解的方法，其包含了该最优解应满足的条件(例如，日本专利公开No.2008
‑
59146)。联立线性方程由使用矩阵和列向量的下式(1)表示。
[0004]Ax＝b...(1)
[0005]在式(1)中，A表示n
×
n系数矩阵，x表示n维可变向量，b表示n维常数向量。
[0006]作为使用计算机求解式(1)的方法，使用以下方法：直接法，基于高斯消元法来对A进行LU分解；迭代法，通过迭代地乘以矩阵和向量来求出近似解等。

技术实现思路

[0007]在对凸二次规划问题求最优解的常规计算设备中，在凸二次规划问题的评价函数的海森矩阵和凸二次规划问题的线性约束的系数矩阵各自包含的多个元素都很稠密的情况下，当使用联立线性方程求出最优解时，需要对海森矩阵和系数矩阵各自包含的所有元素执行矩阵计算，这可能导致较大的计算负荷。
[0008]本公开是针对上述问题提出的，其目的在于提供一种计算设备和计算方法，能在尽可能避免大计算负荷的同时求出凸二次规划问题的最优解。
[0009]根据本公开的计算设备是对凸二次规划问题求最优解的设备，该凸二次规划问题涉及包括至少一个用于解除约束的松弛变量在内的优化变量。所述计算设备包括：用于获取所述凸二次规划问题的评价函数和线性约束的接口；以及基于由所述接口获得的评价函数和线性约束来求出最优解的处理器。所述处理器包括重排单元、生成单元和搜索单元。所述重排单元使所述评价函数的海森矩阵和所述线性约束的系数矩阵各自包含的多个元素重排。所述生成单元基于包括由重排单元重排后的海森矩阵的评价函数和包括由重排单元重排后的系数矩阵的线性约束，生成联立线性方程以求出最优解。所述搜索单元使用所述联立线性方程来求最优解。所述重排单元使所述海森矩阵中包含的多个元素重排，以便收集所述海森矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素，并且使所述系数矩阵中包含的多个元素重排，以收集所述系数矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素。
[0010]根据本公开的计算方法是用计算机对凸二次规划问题求最优解的方法，该凸二次规划问题涉及包括至少一个用于解除约束的松弛变量在内的优化变量。所述计算方法包括：(a)使凸二次规划问题的评价函数的海森矩阵和凸二次规划问题的线性约束的系数矩阵各自包含的多个元素重排；(b)基于所述重排后的海森矩阵中包含的评价函数和经过所述重排后的系数矩阵中包含的线性约束，生成联立线性方程以求出最优解；(c)使用联立线
性方程求最优解。所述重排(a)包括：(a1)重排所述海森矩阵中包含的多个元素，以收集所述海森矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素；(a2)重排所述系数矩阵中包含的多个元素，以收集所述系数矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素。
[0011]当结合附图进行本专利技术的以下详细描述时，本专利技术的前述和其他目的、特征、方面和优点将变得更加明显。
[0012]附图的简要描述
[0013]图1是示出实施方式所涉及的计算设备的硬件结构的图。
[0014]图2是示出实施方式所涉及的计算设备的功能结构的图。
[0015]图3是示出实施方式所涉及的计算设备的计算处理的流程图。
[0016]图4是示出实施方式所涉及的计算设备的重排处理的流程图。
[0017]图5是示出初始海森矩阵的图。
[0018]图6是示出重排后的海森矩阵的图。
[0019]图7是示出初始线性约束的系数矩阵的图。
[0020]图8是示出重排后的线性约束的系数矩阵的图。
[0021]图9是示出实施方式所涉及的计算设备的生成处理的流程图。
[0022]图10是示出实施方式所涉及的计算设备的搜索处理的流程图。
具体实施方式
[0023]以下，将参考附图来说明实施方式。应该注意，在图中，对相同或相当的部分标注相同的参考标号，并且不进行重复说明。
[0024]图1是示出实施方式所涉及的计算设备1的硬件结构的图。通过安装在需要求解优化问题的设备上的控制单元来实现实施方式所涉及的计算设备1。例如，当计算设备1安装在车辆上的控制单元中时，计算设备1可以求解用于使车辆遵循目标路线的优化问题，或者可以求解用于优化燃料消耗的优化问题。当计算设备1安装在工厂控制设备中时，计算设备1可以解决优化工厂运转的优化问题。
[0025]如图1所示，计算设备1包括接口(I/F)11、处理器12和存储器13。
[0026]接口11获得各种类型的优化问题，例如凸二次规划问题。此外，接口11向控制目标等输出处理器12对优化问题的计算结果。
[0027]处理器12是“计算机”的一个示例。处理器12例如由CPU(中央处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)等构成。处理器12可以由诸如ASIC(专用集成电路)那样的处理电路构成。处理器12通过计算优化问题来求出最优解。
[0028]存储器13由诸如DRAM(动态随机存取存储器)或SRAM(静态随机存取存储器)那样的易失性存储器构成，或者由诸如ROM(只读存储器)那样的非易失性存储器构成。存储器13可以是包括SSD(固态驱动器)、HDD(硬盘驱动器)等的存储设备。存储器13存储用于处理器12求解优化问题的程序、计算数据等。
[0029]计算设备1可以是任何设备，只要计算设备1是对凸二次规划问题求最优解的设备即可，该凸二次规划问题涉及包含至少一个用于解除约束的松弛变量的优化变量，并且作为计算设备1计算对象的优化问题没有特别限制。在本实施方式中，描述用于模型预测控制的凸二次规划问题作为计算设备1的计算对象的优化问题。
[0030]该模型预测控制是通过使用预测模型f来预测从当前状态到表示不久将来的时间T的期间内控制目标的状态量从而确定最优控制量的方法。该模型预测控制由以下公式(2)和(3)表示：
[0031][0032][0033]p(x(t)，u(t))≤0...(3)
[0034]在公式(2)和(3)中，x表示状态变量，u表示控制变量。在模型预测控制中，求出用于最小化评价函数l的控制变量的值，该评价函数1基于状态变量x与状态变量x的目标值之差、控制变量u与控制变量u的目标值之差等来生成。
[0035]应注意的是，在处理求出用于最大化评价函数l的控制变量的值的优化问题的情况下，该优化问题可以被处理为通过将评价函数l乘以
“‑
1”以反转评价函数1的符号来求出用于最小化评价函数l的控制变量的值的优化问题。
[0036]此外，本实施方式所涉及的优化问题包括由公式(3)表示的上限约束，但也可以包括下限约束。例如，在处理下限约束的情况下，可以如公式(3)所示地通过在下限约束的两侧乘以
“‑
1”以反转下限约束的符号，从而将下限约束作为上限约束来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算设备，对凸二次规划问题求最优解，该凸二次规划问题涉及包含至少一个用于解除约束的松弛变量的优化变量，所述计算设备包括：获取所述凸二次规划问题的评价函数和线性约束的接口；以及基于由所述接口获得的所述评价函数和所述线性约束来求出最优解的处理器，所述计算设备的特征在于，所述处理器包括：重排单元，该重排单元对所述评价函数的海森矩阵和所述线性约束的系数矩阵各自包含的多个元素进行重排；生成单元，该生成单元基于包含由所述重排单元进行了重排后的海森矩阵的评价函数和包含由所述重排单元进行了重排后的系数矩阵的线性约束，生成用于求出最优解的联立线性方程；以及搜索单元，该搜索单元使用所述联立线性方程来求出最优解，所述重排单元对所述海森矩阵中包含的多个元素进行重排，以将所述海森矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素集中，所述重排单元对所述系数矩阵中包含的多个元素进行重排，以将所述系数矩阵中包含的多个元素中的稀疏元素集中。2.如权利要求1所述的计算设备，其特征在于，所述重排单元通过至少将所述海森矩阵中包含的与松弛变量相对应的行集中，来对所述海森矩阵中包含的多个元素进行重排，所述重排单元通过按照多...

【专利技术属性】
技术研发人员：大曲祐子，服部润也，鵜生知辉，S，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：