AIと最適化の融合（電力最適化を例として）
Автор: サプライ・チェイン最適化チャンネル（MIKIO KUBO)
Загружено: 2025-11-08
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電力システムのリスク評価やオンラインでの大規模最適化問題をリアルタイムで解決するために、機械学習（ML）と最適化手法を融合させることに焦点を当てています。具体的には、従来のモンテカルロ（MC）シミュレーションに基づく電力系統のリスク評価が計算コストが高くリアルタイムでの実行が非現実的であることに対し、E2ELRなどの最適化プロキシを用いた高速な近似手法を提案・評価しています。また、混合整数最適化（MIO）問題、特に混合整数二次計画（MIQO）のオンライン解決において、ニューラルネットワーク（NN）を分類器として使用し、最適解を決定する**「戦略」**を予測することで、従来のソルバーに比べて桁違いの高速化（100倍から1000倍）を実現しています。全体として、制約付き最適化問題の計算速度と信頼性の向上が主な目的であり、電力系統運用（SCUCや経済ディスパッチ）や燃料電池のエネルギー管理、モーションプランニングなどの応用例が示されています。
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@サプライ・チェイン最適化チャンネル（MIKIO KUBO)
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