◎大日方勇太，田村健一，土屋淳一，安田恵一郎（首都大学東京）

本稿では，組合せ最適化問題に対するメタヒューリスティクスにおいて，「問題・手法・距離」について統合的なデザインを行うという考えに基づき手法を提案する。この考えは，各問題に応じて距離を考慮する必要がある組合せ最適化において重要であり，さらに著者らが研究を行ってきている組合せ最適化手法の移動戦略に距離を用いる方法においては，とりわけ重要となる考えである。本稿においては，著者らが提案した距離を用いる多点探索型組合せ最適化手法における距離の変更を，「問題・手法・距離」を統合的にデザインすることの一例ととらえて，再構築を行い提案する。提案手法についてスケジューリング問題の数値実験を行い，従来よりも優れた探索性能および探索点の多様性を有することについて報告する。

◎熊谷　渉，安田恵一郎（首都大学東京）

メタヒューリスティクスは直接探索法であり，ブラックボックス最適化のような多様な環境下で使用されることが想定されるため，環境変化に対するロバスト性を有することが望ましい。そこで，著者らは解空間や目的関数の変換に対する不変性を付加することで，ロバスト性向上を図る設計方針は有力だと考える。本研究では，解空間の回転変換に対する不変性（回転不変性）を付加することで，Particle Swarm Optimization（PSO）のロバスト性の向上を目的とする。まず，PSOの回転不変性の欠如を指摘する。次に，相関性を用いた回転不変性を有するPSOを提案する。提案手法は任意の解集団の共分散行列を利用して座標変換を行う。さらに，提案手法の回転不変性の具備を示す。最後に，典型的な変数分離可能なベンチマーク関数と，それに回転変換を与えた関数を用いた数値実験を通じて，PSOと比較することで提案手法の探索性能・ロバスト性を検証する。

◎渡部雄太（東京都立産業技術研究センター）

チップレスRFIDはタグにICチップを用いずに，異なるタグ形状を用いることにより共振周波数を変え，タグとリーダが通信する。チップレスタグは一般的には相似形状の散乱体を複数ならべ，その散乱体の有無でデータを通信する。本研究では金属板に複数のスリットを設け，スリット形状により透過する電磁波の共振周波数を変えるスリット型チップレスタグ形状のトポロジー最適化を行った。スリット型チップレスタグのRadar Cross Section（RCS）を所望の周波数で最小化，Q値を所望の周波数で最大化するために， FDTD法により特性を解析し，遺伝的アルゴリズムとオンオフ法を組み合わせたトポロジー最適化により最適形状の探索を行った。トポロジー最適化により得られたスリット型チップレスタグは従来形状より高いQ値，小さいRCSをもつことがわかった。

◎岡本和也，五十嵐　一（北海道大学）

永久磁石同期モータは自動車や電気機器に広く用いられており，それらの高効率化が求められている。効率を左右する重要なファクターのひとつに回転子・固定子形状が挙げられる。回転子・固定子の設計では，設計者が自身の知見や経験をもとに設計変数を設定するパラメータ最適化が広く用いられている。しかし，パラメータ最適化では解空間が狭いため必ずしも所望の性能が得られない場合がある。トポロジー最適化は穴の生成・消滅を含めて自由に対象形状を変形させるため，解空間次元が高く，所望の性能が得られる可能性が高い。本報告では磁石・磁性体・空気の3つの複数物性の配置を可能とした永久磁石補助型同期リラクタンスモータのトポロジー最適化を行い，さらに磁石の磁化方向の考慮を加えることでトルク特性に優れた回転子形状が得られたのでそれについての報告を行う。

◎泉谷光祐，棟朝雅晴（北海道大学）

変数間に相関関係を持つような関数の最適化においては，問題の構造を理解することで効率的に解を探索することができる。よく用いられる手法としては，最適化の途上で発見された関数の構造を保存し，それを以降の探索に用いる手法である。しかしこの方法では，複雑な構造についてまで把握することは難しい。そこで今回用いるのは，LIEM²(Linkage Identification with Epistasis Measure considering Monotonicity)という，リンケージ同定と呼ばれる手法の一つである。この手法は，変数の摂動による適応度の変化について調べることで，変数間の相関関係について調べることができる。相関関係を持つ変数の組み合わせをリンケージと呼び，これを利用することで効率的な最適化を行うことができる。本研究では，多目的最適化手法であるMOEA/Dを組み合わせた提案手法MOEA/D-LIEM²を用い，従来研究との性能の比較検証を行った。

◎福嶋　竜，田村健一，土屋淳一，安田恵一郎（首都大学東京）

優良解集合探索問題に非常によく似た最適化問題として多目的最適化問題が存在する。近年，多目的最適化問題の研究は活発に行われており，優良解集合探索問題への応用が期待されている。優良解集合探索問題は，定義にあたり，評価値と距離に制約を与えるパラメータを含む。しかし，これらのパラメータを明示的に組み込んだ優良解集合探索問題のための最適化手法は未だ提案されていない。そこで本稿では，多目的最適化問題における優劣関係に基づく方法に着目し，前述のパラメータを含む評価指標を提案する。また，この指標に基づく探索手法を提案し，優良解集合探索問題に対する数値実験を行う。提案手法は，指標導入前の従来の単一目的最適化手法よりも多くの優良解集合を獲得し，有用性を確認した。

◎王　鴻燃，田村健一，土屋淳一，安田恵一郎（首都大学東京）

近年，実社会における多くの最適化問題は，複数の局所的最適解を有する多峰性の問題（優良解集合探索問題）として定式化される。また，Firefly Algorithm（FA）は探索の過程で複数の群に分かれる特徴を有するが，この性質を活かすことで，優良解集合を探索することを高い親和性があることが明らかにした。さらに，優良解集合探索問題の類似の研究として，同時に解の優劣を決定するパレート解を求める多目的最適化問題が存在している。そこで，優良解集合探索問題とこれらの問題の類似構造を明らかにし，多目的最適化問題の知見を有効に活用した優良解集合探索手法を提案した。そして，ベンチマーク関数で提案手法の有用性を検討した。

○渡邊浩太，菅　隆郎（室蘭工業大学）

我が国の総消費電力量のうち約半分はモータが占めており，高効率化への需要が高まっている。本研究室ではこれまで形状の制約がなく，設計者の想定を上回ることが期待されるトポロジー最適化において， 進化論的最適化手法を用いてモータの形状最適化を目指してきた。この最適化手法は，最適解の探索に多くの試行を要するため，計算コストの削減が非常に重要である。本研究では進化論的最適化手法において，代表的な遺伝的アルゴリズムと免疫型アルゴリズムによるそれぞれの最適化結果から優位性を比較検討した。標準的な遺伝的アルゴリズムと比較すると，免疫型アルゴリズムの方が最適解への収束性が優れていることを確認した。

○野口　聡（北海道大学）

第2世代高温超伝導導体を使用した高磁場用マグネットの開発が進んでいる。NMRやMRI，加速器での利用を目指しているが，第2世代高温超伝導導体の価格が非常に高く，開発費が嵩む。そこで，巻線使用量の低減を目指し，最適化手法を用いた超伝導マグネットの形状最適化設計技術も開発されてきた。その結果，高温超伝導導体の使用量を削減できるが，発生磁場の低精度化も引き起こす。すなわち，NMRやMRIではppmもしくはbpmオーダーの磁場均一度が必要であるが，巻線使用量を低減させることにより均一度悪化を引きおこす。しかし，実際にはNMRやMRIではシミングと呼ばれる磁場補正を鉄片もしくは補正コイルで実施する。そこで，高温超伝導マグネットの発生磁場はシミングで補正されることを念頭におき，ある程度の磁場均一度で経済的な設計（巻線使用量を可能な限り低減）を実施することをゲーム理論を併用することで目指した。

○七夕高也，磯部祥子（かずさDNA研究所）

農学，植物科学の研究分野において遺伝解析の急速な発展により膨大な量のゲノム情報の獲得と蓄積が進み，ゲノム情報を活用した品種改良や遺伝子機能の解明の研究が加速している。植物の形質（植物個体や葉などの大きさ，収穫する種子や果実の量や形など）の高精度かつ大量の計測データは，ゲノム情報とあわせて植物の持つ機能の解明やゲノム情報を活用した品種改良において有用な情報となる。植物の形質計測は植物体や収穫物の形状や色彩の計測が中心であることから画像技術を活用した効率よく大量に計測するための技術や装置が欧米を中心とした農業関連の研究機関を中心に開発が進んでいる。本発表では，植物の遺伝解析研究の現状の紹介と計測技術開発に対するニーズや技術開発の事例を紹介する。

○佐藤安弘（龍谷大学），滝本裕則（岡山県立大学）

草食性の昆虫による食害は，植物を傷めるだけでなく，商品価値を下げたり，病気を媒介したりもする。こうした虫害の評価には微細な昆虫の種を野外で特定し数える必要があるものの，それが可能になるためにはかなりの経験を要する。発表者は，アブラナ科に属する野生植物の虫害で学位を取得した後，実験植物であるシロイヌナズナを用いて虫害の軽減につながる遺伝子の特定を試みている。本発表では，野外で虫害を評価する際に直面する問題点や労力について，フィールド生物学者の立場から紹介する。主に生じる問題として，（1）そもそも害虫を見過ごしてしまう，（2）昆虫が動くせいで個々の植物と紐付けた情報を得ることが難しいといった点が挙げられる。特に（1）の昆虫の発見と種の特定について，未経験者による判別を可能にするために，動画像から害虫を検出・識別する技術の開発を進めている。

○杉浦　綾（農研機構）

数ヘクタール規模の圃場において，日々生長する作物の生育を目視評価あるいは手作業によって計測するには，膨大な労力を必要とする。一般に大規模畑作圃場では，生育が均一にならず，その空間的ばらつきを正確に把握できる手法が求められている。そこで，本研究では，広域の農地空間情報を迅速に客観的な情報として収集できるリモートセンシングシステムの開発を目的とした。無人航空機（UAV）から，可視画像に加え近赤外を含むマルチスペクトル画像を撮影し，これらの画像から作物の植被面積や草高，葉面反射率などいくつかの基本的な生長量を観測した。また，葉色の時間変化を捉えることで病害発生の自動検出を行った。本報告では，このような圃場空撮画像の活用例として，作物育種における効率的形質評価に寄与するもののほか，一般の生産現場での活用を目指した研究事例について紹介する。

○高地伸夫（中央大学/かずさDNA研究所），板倉信之助，檀　一平太（中央大学）

農学，植物科学研究において，画像計測技術により植物の形質データを大量に取得することは，現在のAI技術の発展に伴いその重要性が増している。すなわち今までできなかった形質の評価・解析が行える環境が整いつつある。本講演では，①誰でもが比較的容易に大量データの取得が行なえる画像3次元計測・モデリング装置と計測精度について，そして，②画像データに機械学習を用いた形状認識法の可能性について，新たに研究開発している事例をもとに紹介する。①は，カメラと回転テーブルとPCのソフトウェアでおよそ1mmの精度で3次元モデルが自動取得可能である。②では，植物の2次元画像から言葉では表現が難しく，かつ識別に人による熟練が必要な9種類のイチゴ形状を認識可能とした。ここでは，植物の大量データが自動取得可能な画像計測装置および新たな画像認識法について紹介説明し，議論等を通してこの分野の更なる発展を図る。

◎野下浩司（九州大学/JSTさきがけ），郭　　威（東京大学）

近年，3D表面スキャナや2D画像からの3次元再構築技術の一般化により，興味ある対象表面の形態や色彩についての情報が3次元で得られるようになってきた。特に，Structure from Motion（SfM）及びMulti-view stereo（MVS）による2D画像からの3次元表面の再構築は安価に高解像度の3D形態データが取得できる有望な手法といえる。本研究では，SfM及びMVSパイプラインを活用し，プロットレベルでダイズの初期生育のモニタリングをおこなった。1プロットあたり40枚前後の画像を取得し，SfM及びMVSによる3次元再構築をおこなう。得られた点群に対し，地表面と植物体の分離，器官の抽出をおこない，最終的に各個体または器官に対して表現型値を算出する。また本発表では植物3次元形態の定量化に向けた研究を紹介し，そこで出会った課題を参加者らと共有したい。

◎丸尾昭人，五十嵐　一（北海道大学）

近年，橋やトンネル，送電線などのインフラ構造物の老朽化による事故が増えてきている。無線センサを用いてインフラ構造物の安全状態をモニタリングすることで，これらの事故を未然に防ぐことができる。しかし現状，大量に設置された無線センサのバッテリ交換には膨大な保守コストが発生する。そこで，環境発電が電力源として注目を集めている。中でも，振動発電は構造物の振動エネルギーを電気エネルギーに変換する技術である。振動発電機には様々なタイプがあるが発表者らは電磁誘導型振動発電機について研究を進めてきた。本研究では，平面磁石とプリントコイルから成る新しい振動発電機のための，平面磁石配置の最適化手法を提案する。本振動発電機は振動によって生じるコイルと磁石の相対位置の変化によって電力を生み出す。コイルに生じる起電力を最大化させるために，遺伝的アルゴリズムを用いて平面磁石配置の最適化を行う。

○松岡俊佑（旭川工業高等専門学校），森谷卓馬，川口秀樹（室蘭工業大学），藤枝直輝，市川周一（豊橋技術科学大学）

著者らはこれまでに，複数の超音波周波数を用いた低コストかつリアルタイム性の高い方式の測位システムのプロトタイプシステムの構築を行っている。距離測定実験では，距離が遠方になるにつれて超音波信号が減衰するため測定誤差が拡大することが判明した。そこで本研究では，超音波信号の減衰により生じる測定誤差を改善する方法について検討した。

◎井上真生，矢合忠生，津田純慈（東海大学），菅沼優人（日本システムウエア），佐原幹大（日立ハイシステム21），今村　誠（東海大学）

工場の生産性を向上させるには，製品の製造に要する時間を正確に把握する必要がある。そこで，複数の基本作業からなる1サイクルの作業(作業工程)を繰り返す組み立てラインを対象として，作業者の身体に装着した加速度センサから取得した時系列を用いて，反復する作業から作業工程に対応する部分を切り出すことにより，作業工程時間を自動計測する方式を検討する。作業工程の切り出しには，時系列の中で繰り返し出現する特徴的な部分列(モチーフ)を発見する手法を用いる。本稿では，多様な作業工程を想定して複数の時系列を取得し，それぞれの切り出し精度を比較考察すると共に，今後の課題について考察する。

○堀川三好，岡本　東，村田嘉利（岩手県立大学）

生産・物流分野におけるIoT（Internet of Things）は，現在は機械設備やロボット等の固定されたモノを対象としたセンシング技術の開発が中心に進められている。また，移動するモノを識別する技術としてバーコードやRFIDが普及しているが，対象の状態を含めたセンサネットワークの構築には適していない。そのため，本研究では新たなスマートタグを提案し，移動するモノを含めたセンサネットワークの構築を可能とする。本稿では，スマートタグの要件定義を行い，生産・物流向けセンサネットワーク構築方法について提案する。また，屋内測位技術を組み込んだスマートタグのプロトタイプを開発し，評価実験した結果を報告する。これにより，新しいトレーサビリティシステムの構築やスマートファクトリの実現に向けた知見を得ることを目的としている。

◎長山拓矢（室蘭工業大学）

近年，センシング技術が発展し，車両にも多くのセンサが問えり付けられるようになった。センシング技術は聡路上の白線認識や先行者の認識によって運転者支援をしている。しかし，雪等の悪天候時にセンサに雪が付きうまく動作しない事例がある。カメラの認識では悪天候時は100％の認識はできない。そこで，悪天候に強いRFIDとGPSを用いて前方車両との距離を算出し運転者支援のはってを目指す。

◎山本大貴，角　康之（公立はこだて未来大学）

近年，IoT（Internet of Things）という言葉に表されるように，様々なモノがインターネットを介してつながりあうようになり，それを利用した様々なサービスが考えられるようになった。IoTは様々なモノやサービスとつながる可能性を持つ一方で，効果的な組み合わせを見つけ出すことは難しい。本研究では数多く存在するIoT情報を1つのタイムライン情報としてまとめ，人が会話を行うタイムラインと組み合わせることを試みた。それによりIoT情報とヒトが互いに互いを補完し合い，新たなIoTサービスの創出をしていけるような仕組みを目指す。筆者が所属する研究室内には様々なセンシングデバイスが設置されており，日常的に研究室内の人の在室状況や温度や湿度といった情報を収集している。それらの情報をもとに研究室内のライフログ的な情報サービスの提供を行っている。本稿ではそのようなIoTサービスを創出する仕組みについて実例を交えつつ紹介する。

○山口　琢（フリー），大場みち子（公立はこだて未来大学）

われわれは読解・作文や年表などをパズルに仕立てて，それを解くプロセスを観察することで，考え方の解明や学習・教育での活用に取り組んでいる。パズルを解くプロセスを測定・分析する手法を紹介して，これらをIoTによる人の行動の分析と比較して検討する。

◎増田　亮，小林孝一，山下　裕（北海道大学）

複数のエージェントに対する制御問題の一つに最適モニタリング（監視）問題が知られている。グラフ上の最適モニタリング問題とは，監視エリアを表現するグラフの各ノードを複数のエージェントによって巡回する問題である。本論文では，各ノードに定義されたペナルティを評価関数としてエージェントの最適な軌道を求める問題を考える。この問題は，ペナルティの時間変化を連続的振る舞い，グラフ上でのエージェントの振る舞いを離散的振る舞いとみなすことができる。したがって，最適モニタリング問題はハイブリッドシステムの最適制御問題として定式化することができる。しかしながら，最適制御問題の計算時間が長くなることが課題となっている。そこで本論文では，各時刻におけるエージェントの遷移拘束（移動ルートの制約）をあらかじめ導出しておくことで計算時間を短縮する手法（時系列モデリングと呼ぶこととする）を提案する。

◎永谷禎基，澤田賢治，新　誠一（電気通信大学）

本稿では，非周期的サンプル値制御系における自己駆動型最適制御問題の定式化および解法について提案する。最適化対象はサンプリング時間とし，制御器は有限個の候補より適切なサンプリング時間を選択する。本稿で考える最適制御問題はスイッチドシステムにおける自己駆動型最適制御問題として扱える。この問題は一般に，システムを混合論理動的（MLD）システムとして記述することにより求解可能である。しかしながら，MLDによるモデリングは煩雑であり，問題の規模によっては求解不可能となる場合も考えられる。そこで本稿では，グラフ理論による問題の定式化を考え，問題の視覚的把握を試みる。これにより非周期的サンプル値制御系における自己駆動型最適制御問題は経路探索問題として定式化される。この経路探索問題に対し，動的計画法に基づく解法を提案する。最後に，MLDによる解法との比較を含め，計算例を示す。

◎足立亮介，山下　裕，小林孝一（北海道大学）

本稿では，遅れ補償に基づく状態推定理論と，無向木上のデータアグリゲーション則を用いて，設計者が任意に収束速度を設定できる分散状態推定法を提案する。本稿が用いる遅れ補償は，システムに印加された入力とモデルを用いて，センサに含まれる通信遅延を含まない表現に変形する。これにより，設計者は状態推定器の極を任意に設定できる。通信則のスケーラビリティを確保するために，木構造通信に基づくデータ統合手法を用いる。データ統合は冗長観測情報を集約して，ルートノードに全観測情報を集めることができる。本稿ではこの通信則が遅れ補償に基づく状態推定に適応できる事を示す。また，木構造ネットワークの各ノードは，ルートノードとして扱える。これを用いて，本稿では各ノード間でのデータ集約時の重複を防ぐルーティングを提案する。これにより，本手法では全ノードで情報が共有できるため，センサネットワーク上での分散推定が可能となる。

○桜間一徳（京都大学）

本研究では，確率的雑音を含むマルチエージェントシステムの状態総和制御を取り扱う。想定される応用は，電力システムにおいて各家庭の所望消費が確率的な時間変動を起こす状況において，電力バランスを保持するためのデマンドサイドの制御である。このシステムに対して，状態総和の時間に関する累積和がある値以下になるための制御ゲインの必要十分条件を導出する。

◎高橋佑司，星野健太，米山　淳（青山学院大学）

本研究は車両型ロボットの駐車問題について，障害物回避を考慮した運動計画を論じたものである。先行研究において，制御対象の数理モデルのLie括弧積と呼ばれる数学的な概念を用いることによって，制御対象を初期状態から目標状態まで遷移させる制御入力の設計法が示されている。しかし，その手法において障害物回避はされていない。本研究は障害物がある環境での駐車問題の運動計画を目標とした手法を提案する。提案手法では，先行研究の手法によって得られた入力を目標状態に影響を与えない範囲で修正し，複数の制御入力の候補を生成する。そして得られた複数の経路の中から，障害物に接触するものを排除することによって障害物回避のための制御入力を決定する。さらに，最良優先探索を導入し，切り返し回数等をコストとして，これらを最小にする入力を選択することで，駐車問題に対する効率的な運動計画を実現する。

◎星野健太（青山学院大学）

本発表では離散時間線形動的システムに対する最適輸送問題を考える。最適輸送問題は，近年，数学の分野のみならず，機械学習や画像処理などの工学的な分野でも注目を集めている問題である。この問題は，物質を初期分布から指定された分布に輸送する際のコストを最小化する輸送の方法を求める問題を定式化したものであり，数学的にはコストを最小にする物質の輸送の仕方を与える輸送写像を決定することが問題となる。輸送問題は制御理論における最適制御問題との関連が指摘されており，近年，制御システムに対する輸送問題が研究されている。本発表では，そのような問題に対し，離散時間線形動的システムを対象に，輸送問題のコスト関数が最適制御問題の二次形式の評価関数によって与えられる場合の輸送写像の存在を議論する。

◎川上重太，澤田賢治，新　誠一（電気通信大学）

近年エッジコンピューティングと呼ばれるサーバーを分散配置することにより負荷の分散と通信の低遅延化を図るネットワークコンピューティング技法が注目され，実システムへの適用が検討されている。本研究では情報を送信するリーダーと情報を保持する複数のエージェントが存在し，エッジコンピューティングのようにエージェント間で通信を行うようなネットワーク制御システムを考える。このシステムにおいてエージェントに異常が発生した場合，エージェント同士が相互監視を行うことによって異常を検知・修正するアルゴリズムを提案する。具体的には誤り訂正符号を用いることによって異常の検出と正確な情報の取得を行うためのリーダーの情報送信方法とエージェントの情報修正方法を導出する。提案手法の有効性を数値実験によって検証する。

◎岸田貴光，澤田賢治，新　誠一（電気通信大学）

本論文では，制御システムの安全更新のためのプログラム事前検証を考える。本論文では，安全更新を「プログラム更新前のアクチュエータやセンサで実現した機能を更新後も侵害しない」プログラム更新として考える。検証手法は，プログラムに対してペトリネットに基づく制御フロー解析とカルマン正準分解に基づく構造解析により構成される。この検証手法の課題として更新後のプログラムに着目した場合，更新によるプログラムサイズの変化，すなわち事前検証の際に用いるプログラムのテスト入力のサイズ変化を考慮した解析手法を考える必要がある。そこで，テスト入力を制御工学における不変部分空間と関連づけることにより課題を解決していく。本論文では，組み込みシステムの1例として自律移動ロボットのロボットランサーを題材に提案手法の妥当性を報告する。

○高橋宏治，黒部　翼，古井英則，佐藤崇志（職業能力開発総合大学校）

第4次産業革命に対応して，生産システムは，状況に応じて臨機応変に動作の最適化を自律的に行うことができるように，構成やレイアウトが動的可変なリコンフィギュラブルなダイナミックセル生産形態に変化しつつある。そのフレキシビリティに対応してシステムの制御を行うには，事象駆動型制御が有効である。そこで，基礎実験装置を試作したので報告する。

◎武田健吾，澤田賢治，横川慎二，新　誠一（電気通信大学）

風力・太陽光発電の電力動揺を蓄電池で抑制するシステム（風力・太陽光・蓄電池複合システム，WPBHS）では構成機器数が多いことを想定し，構成機器が複数にグループ分け（グルーピング）された分散管理型の運用計画の最適化が行われている。この際，一つの機器を複数のグループに重複させてグルーピング（重複グルーピング）を行うことで，WPBHSが耐故障性を持つことが示されている。また，グルーピングを予め列挙しておくことで，システム障害発生時にグルーピングの切り替えにより回復が行いやすくなると考えられる。そこで，本研究では集中管理型と比較した性能劣化抑制と耐故障性を考慮し，重複グルーピングのグラフ列挙による最適化を考える。この際，重複グルーピングのグラフ表現手法と，解の全列挙による評価関数の計算数増加が課題である。そこで，重複グルーピングのグラフ表現手法と，グラフ操作による最適解付近のみの解列挙手法を提案する。

◎宮崎公大，小林孝一（北海道大学），東　俊一（名古屋大学），山口順之（東京理科大学），山下　裕（北海道大学）

エネルギー管理システムを簡単に捉える一つの方法として，アグリゲータ（中間層）の導入が注目されている。アグリゲータの機能の一つであるデマンドレスポンス（以下DR）は，需給ひっ迫時に，電気料金価格の設定またはインセンティブの支払に応じて，需要家が電力の使用を抑制し電力消費パターンを変化させることである。近年，さまざまな視点から研究されている。本論文では，モデル予測制御に基づくDRプログラムの設計法を提案する。モデル予測制御とは，各時刻で有限時間最適制御問題を解くことで，制御入力を生成する方法である。提案手法では，需要の前日予測と当日の過去の実績に基づき，現時刻の需要を決定する。提案手法の有効性は，日本卸電力取引所のデータを用いた計算機実験により検証する。

◎Hao Wang，Shunichi Azuma，Ryo Ariizumi，Toru Asai（Nagoya University）

On-demand energy supply, such as power packet, has been recently proposed as a next generation energy distribution method. In this paper, we consider nonlinear control systems which use such energy supply, and we address the design problem of on-demand sparse control input for such systems by using event-triggered control. We propose here on-demand controllers which update the control input at the time instants when it is indeed necessary, and hold the control input exactly zero on some time period. We show that our control strategy generates sparse control input, while guaranteeing the asymptotic stability of the resulting nonlinear feedback control system. Moreover, the performance of the proposed controller is demonstrated by a numerical example.

◎大橋建太，小林孝一，山下　裕（北海道大学）

電力の供給状況に応じて需要家の消費パターンを変化させることで需給を一致させ，節電量を電源（ネガワット）として活用する動きが近年活発になっている。デマンドレスポンスはこのように需要家の消費パターンを変化させる仕組みのことで，その有効性は多くの実験で確かめられている。本論文では，デマンドレスポンスを行うために必要な，需要家の電力消費量のモデルを提案する。電力消費量のダイナミクスには湿度や日射量など多くの要素が起因するため，正確にモデル化することは非常に困難である。そこで本論文では，需要家のごとに異なる電力消費量のダイナミクスを確率モデルとしてモデル化する。そして，提案したモデルの妥当性を，需要家の電力消費量において多くを占めるエアコンの電力消費量のデータを用いて検証する。また，エアコンの電力消費量に大きく影響を与える外気温についても考慮に入れた検証を行う。

◎柴田皓元，齊藤眞珠美，髙林花帆，山口順之（東京理科大学）

2014年に打ち上げられた静止気象衛星ひまわり8号の観測データの活用が本格化しつつある。ひまわり8号観測データには，2.5分の時間粒度の日射量が含まれており，準リアルタイムでの日射量の把握が可能である。本報告では，PV出力推定が，電源運用計画へ及ぼす影響を評価するために，空間粒度の差異がPV出力推定値にどの程度の違いをもたらすかについて検討する。

◎赤塚元軌（苫小牧工業高等専門学校）

気象庁が公表している風速データとNEDOの局所風況マップに記載されている風速の年間出現頻度分布を表すためのワイブル係数，および，風力発電機のパワーカーブに基づいて，風力発電機の出力時系列を推定する手法について報告する。この手法で生成される出力データは主に電力需給シミュレーションで利用することを想定しており，この観点からは各種変動の再現性が重要である。本発表では実績データと出力変動の再現性を比較した結果について報告する。

◎児玉有徒，原　亮一，北　裕幸（北海道大学）

我が国においては，2020年代前半までに全需要家にスマートメータが設置される予定である。スマートメータは各需要家における電力の使用量を計量し時刻情報と共に記録する。また，その情報は電力会社等が通信により収集することが可能である。この情報は地理的・時間解像度的に粒度の細かいビッグデータとして，系統の運用・制御・設備計画などにも活用できる可能性があると考えている。一方近年，配電系統への太陽光発電の連系が加速的に増加しており，電圧上昇や電圧変動などといった配電系統の電圧管理の複雑化が懸念される。適切な電圧管理を実現するためには，配電系統内の電圧分布を正確に把握する必要がある。以上の背景から本発表ではスマートメータ情報を活用して，配電系統内の電圧分布をよりきめ細かく推定する手法を提案する。

○北川　亘，稲葉敦志，竹下隆晴（名古屋工業大学）

電気機器の設計にあたり，CAEを用いて設計を行うことが一般的であるが，それに加え，磁路や構造，損失等の様々な目的関数を向上させるために，最適化手法を組み合わせて設計を行うことも一般的になりつつある。しかし，多目的最適化を行う場合，設計パラメータのモデリングが煩雑であったり，多大な計算時間がかかったり，更には多目的なために結果を表示した際には非常に複雑な結果表示となってしまい，その中から求めている最適値を選び出すことが困難である。そこで，本稿では，多目的遺伝的プログラミングを用いた電気機器の多目的関数最適化を行う手法を述べ，その優位性，有用性について考察する。また，結果表示では次元圧縮を用いて表示する手法について述べる。

○高井伸和（群馬大学）

演算増幅器の回路トポロジー2つを例にして，素子値（7つ）と回路特性（13項目）の関係を深層学習を用いて学習する方法について述べる。

○土屋淳一，安田恵一郎（首都大学東京）

近年，種々の機器の設計にシミュレータが広く用いられている。しかし，シミュレータは形状等を与えその特性を求める事は可能だが，所望の特性となる最適形状を求めるという逆問題を解くことは困難である。筆者らは，シミュレータとモデリング手法と最適化手法を組み合わせた統合的最適化を提案し，実用的な時間で最適設計を可能とした。今回，適応型PSOに優良解集合探索機能を持たせ，複数の優良解を提案する最適設計システムを提案し，良好な結果が得られたので報告する。

◎土居周平，五十嵐　一（北海道大学）

近年，モータの性能向上が強く求められており，モータの高性能化には平均トルクやトルクリプル，鉄損などの多くの要素を最適化する必要がある。そこで，本研究では多目的最適化に着目した。また，多目的最適化アプローチとして，遺伝的アルゴリズム（以下GA）を用いた。GAは多点探索法であり，一度の最適化でパレート解が多く得られることが期待できる。しかし，モータの最適化にGAを用いた場合，有限要素法(以下FEM)を用いた電磁界解析による評価回数が非常に多くなってしまうため，最適化に時間を要してしまう。そこで本発表では，畳み込みニューラルネットワーク(以下CNN)を用いて，FEMによる評価回数を減少させる多目的最適化手法を提案する。入力をモータの材料分布画像とし，平均トルクとトルクリプルのそれぞれを出力として，学習させたCNNを用いて多目的最適化を行った結果，通常の最適化に比べて25%程度短い時間で，同等のパレート解が得られた。

◎佐藤孝洋，藤田真史（東芝）

電気機器のトポロジー最適化は，革新的形状を発見するために有効な手法の1つであり，進化計算を用いた手法は適用可能な問題範囲が広い利点がある。一般に，最適化計算中に得られた形状は，有限要素法などによる数値解析で評価することが多い。しかし最適化計算中には多数の形状を生成するため，多くの評価が必要になり，計算時間が長大化しやすい。そこで，最適化中に生成された形状を深層学習に入力し，その形状が解析するに値する評価を持つかを判断，明らかに性能が出ないと判断された形状を破棄する方法について検討する。これにより，トポロジー最適化中の評価回数を抑え，計算時間を短縮する。

○渡邊浩太（室蘭工業大学）

トポロジー最適化は自由な形状変形を許容することで，画期的な最適形状を探索することができる反面，形状探索に膨大な時間を要する。進化型最適化手法の代表的手法である遺伝的アルゴリズム等を用いてトポロジー最適化を行うと，この探索に時間を要するため，実問題への応用の妨げとなっている。このような進化型計算では，多くの試行を重ねることで最適解を探索していくが，その探索過程で試行した形状とその形状に対する目的関数値を機械学習によって学習させる。そうすることで，新規形状の目的関数値を学習により推測ができるようになると期待される。最適計算において，目的関数値の算出に最も時間を要するので，機械学習によってこの算出を省略できるようになれば，最適計算に要する時間を短縮できると期待される。本研究では，電磁機器のトポロジー最適化に機械学習を利用することで計算時間の短縮を図る。

○進藤裕司（川崎重工業），亀有昭久（サイエンスソリューションズ），菅原賢悟（近畿大学），松尾哲司（京都大学）

An efficient model method for the eddy-current field is introduced. This method is based on the Euclidian algorithm and the eddy-current field can be replaced with simple equivalent circuit called Cauer ladder network. The theoretical backgrounds, analytical and numerical examples are introduced.

○菅原賢悟（近畿大学），松尾哲司（京都大学），亀有昭久（サイエンスソリューションズ），徳増　正（東芝コミュニケーションインフラシステム），進藤裕司（川崎重工業）

暫定

◎比留間真悟，五十嵐　一（北海道大学）

近年の電磁機器の駆動周波数の高周波化に伴い，機器に流れる渦電流による損失の評価が重要になってきている。しかしながら，電磁機器の渦電流時間領域有限要素法は長大な時間を要するため解析が困難であった。このような問題に対して，方程式の次元を縮約し解析を高速化するモデル縮約法が有効であることが示されている。これまでにモデル縮約法としては，主成分分析による方法，Padé近似に基づく方法が提案されている。そのような中で近年，著者らは伝達関数を連分数展開しCauer回路を得る手法を提案した。この手法ではKrylov部分空間から直交基底を計算することで伝達関数をStieltjes連分数に展開することができる。本研究では，その理論の背景にある直交多項式や核多項式，Stieltjes連分数の関係，さらにLanczos法とのかかわりについて議論を行う。

◎大友佳嗣，五十嵐　一（北海道大学）

近年，電気機器を小型化するため，機器の駆動周波数は数百kHz〜数MHz帯域に高周波化されている。これに伴い，電気機器のインピーダンスは表皮効果や近接効果により著しく変化するため，従来用いられてきた等価回路により機器の正確な解析を行うことは難しくなっている。一方，それらの効果を考慮し，機器の解析を行うための等価回路として，Cauer型等価回路が注目されている。本等価回路の合成手法として，Helmholtz方程式の解析解や，モデル縮約法により回路合成する手法が現在まで提案されている。しかし，複合材料を用いた機器の等価回路は，解析的手法により得ることが難しいため，実測等により得られる周波数特性に対し，曲線フィッティングを適用し回路合成が行われている。本報告では，従来曲線フィッティングに用いられてきた，計算負荷の高い遺伝的アルゴリズムに代わり，計算負荷の軽い随伴変数法を用いて，回路合成する手法を開発したので報告する。

○小笠原悟司，高橋翔太郎，小原峻介，竹本真紹，折川幸司（北海道大学）

パワーエレクトロニクス機器のスイッチングに伴う急峻な電圧・電流の変動は電磁ノイズを発生し，周辺機器に悪影響を及ぼす電磁障害(EMI : electromagnetic interference)の要因となる。また，近年のパワー半導体デバイスの性能向上は，電磁ノイズの増大と広帯域化を招いており，EMIの深刻化が懸念されている。本稿では，パワーエレクトロニクス機器の電磁ノイズ発生の主要因であるコモンモード(CM)電圧・CM電流を表現するCM等価回路について述べる。次に，CM電圧に逆位相電圧を重畳することで，CM電圧をキャンセルするアクティブコモンノイズキャンセラ(ACC)の動作原理を，等価回路を利用し説明する。最後に，放射ノイズに寄与するCM電圧の高周波成分を大きく低減できるアクティブコモンモードフィルタ(ACF)について実験結果を交えて紹介する。

○川口秀樹（室蘭工業大学）

電気電子機器設計時の電磁ノイズ解析，配線の形状や配置を考慮した高周波回路シミュレーションなどを，CAD等の回路設計環境に密着し，ターンアラウンドタイムを短く効率的に設計にフィードバックできる電磁界解析を実現すべく，ポータブルなハイパフォーマンスコンピューティング技術として，専用計算機の方法を提案し，その実現性を検討してきた。このような専用計算機の実用化に際し，その最も重要な解決すべき課題として，専用ハードウェアであっても幅広いケースに柔軟に対応できる方式，および，実用利用に耐えうる大規模計算実現の2つがある。これまでの検討で前者については概ね解決がはかれており，本研究では残る後者の大規模計算を検討した。具体的には，限られたLSI回路サイズの範囲で，計算性能低下を回避しつつ大規模計算を実現すべく，単体LSIへの領域分割計算を数値モデルによらず柔軟に実装する試みを検討したので報告する。