(57)【要約】【課題】  入力信号に対して高精度に最適化された結果を出力することができて信頼性が高く、しかも入力信号に対する処理の過程が明確に把握でき、その解析も容易なシステムの設計を実現する。【解決手段】  システムの構成要素１０を、入力信号を処理するための処理要素１１と、当該処理要素１１が処理する際に用いるパラメータのとりうる範囲を規定したパラメータ要素１２とに分けて設定する。そして、各々任意に選択した処理要素１１とパラメータ要素１２とを組み合わせて構成要素１０を作成するとともに、それらの構成要素１０を組み合わせてシステム個体１３を生成する。このシステム個体１３の出力信号を評価し、その評価に基づいて構成要素１０を最適化していく。【選択図】      図１
2020201685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を処理しその処理結果を出力信号として出力するシステムを設計するシステム設計装置であって、
前記システムの構成要素を、前記入力信号を処理するための処理要素と、当該処理要素が処理する際に用いるパラメータのとりうる範囲を規定したパラメータ要素とに分け、複数種類の前記処理要素と複数種類の前記パラメータ要素とを記憶する記憶手段と、
各々任意に選択した前記処理要素と前記パラメータ要素とを組み合わせて前記構成要素を作成するとともに、それらの構成要素を組み合わせてシステム個体を生成するシステム個体生成手段と、
前記システム個体生成手段により生成された複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理する演算手段と、
前記演算手段の処理結果として出力された出力信号を評価する評価手段と、
前記評価手段による出力信号の評価に基づいて、前記システム個体を構成する前記構成要素を最適化する要素最適化手段と、
を含むことを特徴とするシステム設計装置。
【請求項２】
入力信号を処理しその処理結果を出力信号として出力するシステムを、設計するシステム設計方法であって、
前記システムの構成要素を、前記入力信号を処理するための処理要素と、当該処理要素が処理する際に用いるパラメータのとりうる範囲を規定したパラメータ要素とに分け、複数種類の前記処理要素と前記パラメータ要素とをあらかじめ設定しておき、
各々任意に選択した前記処理要素と前記パラメータ要素とを組み合わせて前記構成要素を作成するとともに、それらの構成要素を組み合わせてシステム個体を生成し、
複数種類の前記システム個体を生成し、当該複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理し、その処理結果として出力された出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体を構成する前記構成要素を最適化することを特徴とするシステム設計方法。
【請求項３】
前記生成されたシステム個体に対して、
当該システム個体を構成する前記各構成要素を格子状に配置するとともに、当該各構成要素に含まれる前記処理要素の機能に応じて、当該各構成要素に前記入力信号を伝達して行くことで、当該各構成要素による信号処理を実行し、
その処理結果として出力された前記出力信号を評価し、
当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体を構成する前記構成要素を最適化することを特徴とする請求項２に記載のシステム設計方法。
【請求項４】
複数種類の前記システム個体を生成し、当該複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理し、その処理結果として出力された出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体を構成する前記構成要素を最適化する初期適正化ステップと、
前記最適化された構成要素に、新たに作成した前記構成要素を追加して、複数種類の前記システム個体を生成し、当該複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理し、その処理結果として出力された出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体に含まれる前記新たに追加した構成要素を最適化する追加適正化ステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載のシステム設計方法。
【請求項５】
前記処理要素および前記パラメータ要素の組み合わせで構成される前記構成要素を遺伝的アルゴリズムで定義される遺伝子とし、前記システム個体を遺伝的アルゴリズムで定義される個体として、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記システム個体の出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体を構成する前記構成要素を最適化することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか一項に記載のシステム設計方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力信号を処理しその処理結果を出力信号として出力する各種のシステムを設計するシステム設計装置とその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、重回帰分析による予測モデルの作成方法を開示している。また、特許文献２は、ニューラルネットワークによる学習を用いた入力データの処理回路を開示している。
【０００３】
しかしながら、特許文献１に開示された重回帰分析による予測モデルの作成方法では、線形なモデルしか表現できないため、非線形システムに適用すると線形近似による誤差が発生してしまうという問題があった。
【０００４】
また、特許文献２に開示されたニューラルネットワークによる学習を用いた入力データの処理回路は、そのシステムを構成するニューラルネットワークが完全にブラックボックス化されており、入力データに対する演算処理の過程をチェックすることができず、仮に明らかに間違った結果が出力されても、その原因を探究することが困難であるという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５２９３７３９号公報
【特許文献２】特許第６１８３９８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上述した従来技術の事情に鑑みてなされたもので、入力信号に対して高精度に最適化された結果を出力することができて信頼性が高く、しかも入力信号に対する処理の過程が明確に把握でき、その解析も容易なシステムの設計を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明に係る装置は、入力信号を処理しその処理結果を出力信号として出力するシステムの構成を、設計するシステム設計装置であって、
システムの構成要素を、入力信号を処理するための処理要素と、当該処理要素が処理する際に用いるパラメータのとりうる範囲を規定したパラメータ要素とに分け、複数種類の処理要素と複数種類のパラメータ要素とを記憶する記憶手段と、
各々任意に選択した処理要素とパラメータ要素とを組み合わせて構成要素を作成するとともに、それらの構成要素を組み合わせてシステム個体を生成するシステム個体生成手段と、
システム個体生成手段により生成された複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理する演算手段と、
演算手段の処理結果として出力された出力信号を評価する評価手段と、
評価手段による出力信号の評価に基づいて、システム個体を構成する構成要素を最適化する要素最適化手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る方法は、入力信号を処理しその処理結果を出力信号として出力するシステムを設計するシステム設計方法であって、
システムの構成要素を、入力信号を処理するための処理要素と、当該処理要素が処理する際に用いるパラメータのとりうる範囲を規定したパラメータ要素とに分け、複数種類の処理要素とパラメータ要素とをあらかじめ設定しておき、
各々任意に選択した処理要素とパラメータ要素とを組み合わせて構成要素を作成するとともに、それらの構成要素を組み合わせてシステム個体を生成し、
複数種類のシステム個体を生成し、当該複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理し、その処理結果として出力された出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体を構成する構成要素を最適化することを特徴とする。
【０００９】
上述したように、本発明によれば、システムの構成要素を構成する処理要素とパラメータ要素とをそれぞれ最適化するので、特許文献１に開示されたような重回帰分析による予測モデルの作成方法に比べ、入力信号に対して高精度に最適化された結果を出力することができ、信頼性の高いシステムを設計することができる。しかも、あらかじめ予測モデルの構造を決める必要がないため、構造が未知のシステムに対しても適用可能であり、設計の自由度が極めて広い。
さらに、設計されたシステムは、その構成要素が明確であって入力信号に対する処理の過程を把握できるので、その解析も容易である。
【００１０】
上述した本発明のシステム設計方法において、生成されたシステム個体に対して、
当該システム個体を構成する各構成要素を格子状に配置するとともに、当該各構成要素に含まれる処理要素の機能に応じて、当該各構成要素に入力信号を伝達して行くことで、当該各構成要素による信号処理を実行し、
その処理結果として出力された出力信号を評価し、
当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体を構成する前記構成要素を最適化する方法とすることもできる。
【００１１】
このように構成要素を格子状に配置して、複数段の構成要素によりシステム個体を構成することで、より精密なシステムを構成することができる。しかも、格子状に配置した各構成要素に対して、処理要素の機能に応じて入力信号を伝達して行き、逐次信号処理を実行することで、迅速な処理を実現することができる。
【００１２】
また、上述した本発明のシステム設計方法において、複数種類のシステム個体を生成し、当該複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理し、その処理結果として出力された出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体を構成する構成要素を最適化する初期適正化ステップと、
最適化された構成要素に、新たに作成した構成要素を追加して、複数種類のシステム個体を生成し、当該複数種類のシステム個体に対して、各々入力信号を処理し、その処理結果として出力された出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいて当該システム個体に含まれる新たに追加した構成要素を最適化する追加適正化ステップと、を含む方法とすることもできる。
【００１３】
このようにシステム個体を階層化して順次最適化していくことで、重要な構成要素から段階的に設計していくことができ、要求される精度に応じて柔軟にシステムを設計することが可能となる。
【００１４】
また、上述した本発明のシステム設計方法は、処理要素およびパラメータ要素の組み合わせで構成される構成要素を遺伝的アルゴリズムで定義される遺伝子とし、システム個体を遺伝的アルゴリズムで定義される個体として、
遺伝的アルゴリズムを用いて、システム個体の出力信号を評価し、当該出力信号の評価に基づいてシステム個体を構成する構成要素を最適化する方法とすることができる。
【００１５】
遺伝的アルゴリズム（GA: Genetic Algorithm）は、システムを最適化するためのシミュレーション手法としてすでに知られている。この遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、システム個体の出力信号の評価と、システム個体を構成する処理要素およびパラメータ要素の最適化を、高精度かつ柔軟に実行することが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明によれば、システムの構成要素の処理要素とパラメータ要素をそれぞれ最適化するので、入力信号に対して高精度に最適化することができて信頼性が高く、しかもその構成要素が明確であって、入力信号に対する処理の過程が明確に把握でき、その解析も容易なシステムの設計を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１実施形態に係るシステム設計装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】処理要素の具体例を示す図である。
【図３】処理要素の他の具体例を示す図である。
【図４】システム個体の構成例を示す図である。
【図５】（ａ）（ｂ）は入力端子部分の設計例を示す図、（ｃ）（ｄ）（ｅ）は出力端子部分の設計例を示す図である。
【図６】遺伝的アルゴリズムを説明するための図で、(ａ）は初期集団を示し、（ｂ）は交叉の一例を示し、（ｃ）は突然変異の一例を示している。
【図７】コンピュータの一般的な構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係るシステム設計装置の概略構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第２実施形態に係るシステム設計方法を説明するための図である。
【図１０】粉体充填機の概略構成を示す断面正面図である。
【図１１】本発明の第２実施形態に係るシステム設計方法の具体例を説明するための図である。
【図１２】図１１に続く、本発明の第２実施形態に係るシステム設計方法の具体例を説明するための図である。
【図１３】図１２に続く、本発明の第２実施形態に係るシステム設計方法の具体例を説明するための図である。
【図１４】図１３に続く、本発明の第２実施形態に係るシステム設計方法の具体例を説明するための図である。
【図１５】図１４に続く、本発明の第２実施形態に係るシステム設計方法の具体例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明に係るシステム設計装置とその方法は、基本的には、入力信号を処理しその処理結果を出力信号として出力する各種のシステムを、コンピュータを用いて自動的に設計するものである。
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
〔第１実施形態〕
図１は本発明の第１実施形態に係るシステム設計装置の概略構成を示すブロック図である。
システム設計装置は、記憶手段１００、システム初期個体作成手段（システム個体生成手段）１０１、演算手段１０２、評価手段１０３、要素最適化手段１０４の各構成部を備えている。
【００２０】
記憶手段１００には、設計するシステムを構成するための要素（すなわち「構成要素」）１０をあらかじめ記憶してある。ここで、構成要素１０は、入力信号を処理するための「処理要素１１」の選択肢と、この処理要素１１が処理する際に用いるパラメータのとりうる範囲を規定した「パラメータ要素１２」とが、記憶手段１００に記憶してある。
【００２１】
例えば、任意のシステムがフックの法則に従う場合は、入力信号Ｘ（ばねの伸び）に対して、ゲインｋを掛ける（ｋＸ）ことで、出力Ｆ（ばねから受ける力）を得る。この場合のｋＸが処理要素１１に該当し、パラメータｋのとりうる範囲がパラメータ要素１２に該当する。
しかし、任意のシステムがフックの法則に従うか否か不明の場合は、システムに使用される処理要素が不明である。本発明では、処理要素が不明なシステムから自動的にシステムを設計できるようにするために、システムに使用される可能性のある処理要素１１（ｋＸ、ｋ／Ｘ、ｃｏｓＸ等々）と、パラメータｋのとりうる範囲（パラメータ要素１２）とが記憶手段１００に記憶されている。
【００２２】
また、本実施形態で用いる処理要素１１は、後述するように格子状に配置される構成要素１０の各々が、行方向（Ｘ方向）か、または行方向（Ｘ方向）と列方向（Ｙ方向）の二方向から信号を入力する構成となっている。
【００２３】
図２および図３は、処理要素の具体例を示す図である。
これらの図に示す具体例では、処理要素１１を回路要素と演算要素とに区分して各種取り揃えている。回路要素は、信号の伝送経路を構成する経路要素である。図２に示す処理要素１１は、複数の方向からの信号を重畳して入力できる構成となっている。一方、図３に示す処理要素１１は、一方向からの信号のみを入力する構成となっている。
【００２４】
なお、これらの図に示した処理要素１１の中には、「ａ」や「ｂ」の係数で示されたパラメータを含むものと、含まないものが混在している。例えば、経路要素、乗算器（ＭＰ）、符号関数（ＳＧＮ）、アークサイン（ＡＳＩＮ）、アークコサイン（ＡＣＯＳ）、アークタンジェント（ＡＴＡＮ）の処理要素１１は、パラメータを含んでいない。
【００２５】
図１に戻り、システム初期個体作成手段１０１は、記憶手段１００に記憶してある処理要素１１とパラメータ要素１２を用いてシステム個体を構成する機能を備えた構成部である。
システム初期個体作成手段１０１は、次の手順で初期のシステム個体を生成する。まず、記憶手段１００に記憶してある処理要素１１とパラメータ要素１２を任意に選択し、それら選択した処理要素１１とパラメータ要素１２とを組み合わせることで、一つの構成要素１０を作成する。これを繰り返して、複数種類の構成要素１０を作成する。
【００２６】
上述したように、処理要素１１の中にはパラメータを含まないものがある。そのような処理要素１１に対しては、パラメータなしを意味するパラメータ要素１２を組み合わせればよい。
【００２７】
次に、作成した複数種類の構成要素１０を任意に組み合わせて初期の「システム個体１３」を生成する。後述する要素最適化手段１０４では、システム個体１３を単位として、そこに含まれる構成要素１０を最適化するための操作が行われる。
【００２８】
図４は、システム個体の信号処理を実行する際の構成例を示す図である。同図に示すように、本実施形態では、システム個体を構成する個々の構成要素１０を格子状に配置して、演算手段１０２による信号処理を実行している。このように、個々の構成要素１０を格子状に配置して、複数段の構成要素１０によりシステム個体１３を構成することで、より精密なシステムを構成することができる。
【００２９】
ここで、第１列目に配置した各構成要素１０には、それぞれ入力端子１４が接続され、また最終列に配置した各構成要素には、それぞれ出力端子１５が接続される。そして、任意の入力端子１４から入力信号を入力し、システム個体１３で処理した結果を任意の出力端子１５から出力信号として出力する。
図５（ａ）（ｂ）は入力端子部分の設計例を示す図であり、同図（ｃ）（ｄ）（ｅ）は出力端子部分の設計例を示す図である。
入力端子１４に関しては、同図(ａ）に示すように、一つの入力端子１４から信号を入力する構成にすることもでき、また同図(ｂ）に示すように、すべての入力端子１４からそれぞれ信号を入力する構成にすることもできる。
また、出力端子１５に関しても、同図(ｃ）に示すように、一つの出力端子１５から信号を出力する構成のほか、同図(ｄ）に示すように、すべての出力端子１５からの信号を重畳して出力したり、同図(ｅ）に示すように、すべての出力端子１５からそれぞれ信号を出力する構成にすることもできる。なお、図５に示したこれらの設計例は単なる例示であり、これら以外の構成にしてもよいことは勿論である。
【００３０】
入力端子部分や出力端子部分の各種構成も、処理要素１１として、あらかじめ記憶手段１００に記憶しておき、それらを任意に選択してシステム個体１３を構成することができる。これにより、出力信号の計算に重要な入力パラメータの種類が未知であった場合でも、最適なシステムの設計が可能になる。また、システム設計に際して、入力端子部分や出力端子部分の構成をユーザが指定し、当該ユーザが指定した構成を利用してシステム個体を構成してもよい。
【００３１】
演算手段１０２は、システム初期個体作成手段１０１により構成したシステム個体１３に対して、入力信号を演算処理してその処理結果を出力信号として出力する。
本実施形態では、図４に示したように、格子状に構成要素１０を配置した構成のシステム個体１３に対して、各構成要素１０に含まれる処理要素１１の機能に応じて、各構成要素１０に入力信号を伝達して行くことで、各構成要素１０による演算処理を逐次実行していくので、迅速な処理を実現することができる。
【００３２】
評価手段１０３は、演算手段１０２によってシステム個体から出力された出力信号（処理結果）を、あらかじめ設定してある評価基準に基づいて評価する。
例えば、出力信号の真値との差の大きさに応じて評価レベルを設定し、システム個体１３からの出力信号がどの評価レベルに該当するかをもって評価の結果とすることができる。また、評価手段１０３は、入出力の関係性の評価のみならず、外乱応答や目標値追従特性などのさまざまな指標を基に評価することもできる。
【００３３】
要素最適化手段１０４は、評価手段１０３による出力信号の評価に基づいて、システム個体１３を構成する構成要素１０（すなわち、処理要素１１とパラメータ要素１２の各々）を最適化する。本実施形態では、この最適化の手法として遺伝的アルゴリズムの手法を用いている。
ここで、構成要素１０（処理要素１１およびパラメータ要素１２）が遺伝的アルゴリズムで定義される遺伝子２０に、システム個体１３が遺伝的アルゴリズムで定義される個体２１にそれぞれ相当する。
【００３４】
遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithm）は、生物の進化の過程をまねた進化処理を実行して最適解を得ようとする探索手法である。具体的には、図６（ａ）に示すように、情報が書き込まれた構成要素（遺伝子２０）を組み合わせて複数種類の個体（染色体）２１を生成する。その後に、各々の個体２１に対して適応度の評価を行う。そして、適応度が高いものを次世代へ残すという観点から、各個体２１に対して遺伝子操作による最適化を実行し、さらに適応度の高い次世代の個体２１を生成していく。この一連の操作を繰り返しながら個体２１を進化させ、あらかじめ設定した要求精度の個体２１が得られた段階で進化処理を終了する。
個体２１に対する遺伝子操作による最適化の態様としては、例えば、選択、交叉、突然変異などがある。図６（ｂ）は交叉の一例を示しており、２つの個体の一部を互いに組み替えている。また、図６（ｃ）は突然変異の一例を示しており、個体を構成する一部の遺伝子２０を別の遺伝子２０に変更している。
【００３５】
このような遺伝的アルゴリズムの手法を利用して、上述した評価手段１０３によるシステム個体１３の評価を実行するとともに、当該評価に基づいてシステム個体１３を構成する処理要素１１およびパラメータ要素１２を最適化し、所望の要求精度を備えたシステムの構成を完成させる。
【００３６】
図１に示す各構成部を備えた本実施形態に係るシステム設計装置は、具体的にはコンピュータを用いて構成することができる。図７はコンピュータの一般的な構成を示すブロック図である。同図に示すように、コンピュータは、中央処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）２００、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０１、記憶部２０２、入力部２０３、表示部２０４などの各構成部を備えている。
【００３７】
記憶部２０２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの外部記憶装置や、回路基板に直接接続されたＲＯＭ（Read Only Memory）を含んでいる。本実施形態に係るシステム設計装置の記憶手段１００は、この記憶部２０２によって構成され、処理要素１１、パラメータ要素１２、入力端子部分や出力端子部分の各種構成などは、この記憶部２０２に記憶される。また、上述した手順でシステムの設計を実行するためのプログラムも、この記憶部２０２にあらかじめ記憶してある。
【００３８】
中央処理部２００は、記憶部２０２から読み出したプログラムや各種のデータをＲＡＭ２０１に一時保存して、当該プログラムに従って一連の処理を実行する。このプログラムと中央処理部２００により、本実施形態に係るシステム設計装置のシステム初期個体作成手段１０１、演算手段１０２、評価手段１０３、要素最適化手段１０４が構成される。
【００３９】
入力部２０３は、ユーザによる操作をもってデータの入力や指令、手動操作などを実行する構成部であり、キーボードやマウスなどで構成される。表示部２０４は、液晶ディスプレイなどで構成され、処理過程における各種の操作画面や、各種の処理結果などがこの表示部２０４に表示される。
【００４０】
〔第２実施形態〕
図８は本発明の第２実施形態に係るシステム設計装置を示す図、図９は同実施形態に係るシステム設計方法を説明するための図である。
【００４１】
本実施形態では、システム個体１３の構成要素１０を階層化し、段階的に最適化していく構成としてある。そのために、本実施形態に係るシステム設計装置は、図８に示すように、構成要素追加手段１０５を備えている。構成要素追加手段１０５は、最適化されたシステム個体１３に、さらに新たな構成要素１０を作成して追加する機能を備えている。この構成要素追加手段１０５は、図７に示したコンピュータの中央処理部２００によって構成される。
なお、図８において先に示した図１と同一又は相当する手段には同じ符号を付し、同手段の詳細な説明は省略する。
【００４２】
本実施形態のシステム設計方法では、例えば、図９（ａ）のように構成要素１０を格子状に配列したシステム個体１３を最終的に設計する場合、システム初期個体作成手段１０１は、まず格子の一行目に相当する第１の階層１３ａの構成要素１０ａだけでシステム個体１３を構成する（同図（ｂ）を参照）。
【００４３】
そして、演算手段１０２が、このシステム個体１３に対して、入力信号を演算処理してその処理結果を出力信号として出力する。
【００４４】
評価手段１０３は、演算手段１０２によってシステム個体１３から出力された信号（処理結果）を、あらかじめ設定してある評価基準に基づいて評価する。
【００４５】
要素最適化手段１０４は、評価手段１０３による出力信号の評価に基づいて、第１の階層１３ａの構成要素１０ａを最適化する（初期適正化ステップ）。
このような手順で第１の階層１３ａの構成要素１０ａで構成されたシステム個体１３を設計する。
【００４６】
次いで、図９（ｃ）に示すように、最適化された構成要素１０ａからなる第１の階層１３ａに、構成要素追加手段１０５により、新たに作成した構成要素１０ｂの組み合わせからなる第２の階層１３ｂ（格子の二行目に相当）を追加し、これら第１の階層１３ａの構成要素１０ａと第２の階層１３ｂの構成要素１０ｂとを含むシステム個体１３を生成する。
【００４７】
そして、演算手段１０２が、このシステム個体１３に対して、入力信号を演算処理してその処理結果を出力信号として出力する。
【００４８】
評価手段１０３は、演算手段１０２によってシステム個体１３から出力された信号（処理結果）を、あらかじめ設定してある評価基準に基づいて評価する。
【００４９】
要素最適化手段１０４は、評価手段１０３による出力信号の評価に基づいて、第２の階層１３ｂの構成要素１０ｂを最適化する（追加適正化ステップ）。ここでの最適化の対象は、新たに追加した第２の階層１３ｂを構成する構成要素１０ｂのみとし、先に最適化が終了している第１の階層１３ａを構成する構成要素１０ａはそのままの構成を保持する。このような手順で、第１の階層１３ａの構成要素１０ａと第２の階層１３ｂの構成要素１０ｂとを含むシステム個体１３を設計する。
【００５０】
このようにして、構成要素追加手段１０５が、新たに作成した構成要素１０の組み合わせからなる下位の階層を順次追加していき（図９（ｄ）を参照）、追加した構成要素１０を最適化して（追加適正化ステップ）、最終的に図９（ａ）に示すような格子状に構成要素１０が配置された構成のシステム個体１３を設計する。
【００５１】
このようにシステム個体１３を階層化して順次最適化していくことで、重要な構成要素１０から段階的に設計していくことができる。そして、要求精度を満たすシステムができた時点で設計を終了することで、柔軟なシステム設計が可能となる。
【００５２】
本実施形態に係るシステム設計装置とその方法によれば、新たに追加する構成要素１０の組み合わせをもって下位の階層を作成する際に、装置とユーザとが対話しながら当該構成要素１０の組み合わせを決定する操作を組み込むこともできる。また、処理要素準備や評価手段１０３による評価方法など、システム設計の過程の一部において、ユーザの知識や意思を反映させることも可能である。
具体的には、図７に示す入力部２０３からユーザの知識や意思に基づく指令やデータなどを入力し、その入力をシステム設計に反映させることができる。
【００５３】
〔第２実施形態の具体例〕
次に、上述した第２実施形態に係るシステム設計方法を用いて、粉体充填機の摩擦補償器に関するシステムを設計するための具体例について、図１０〜図１５を参照して説明する。
図１０に示すように、粉体充填機は、ホッパ３０１と称する漏斗状の貯留部に粉体を貯留しておき、モータ３０２の回転駆動力をもってオーガスクリュー３０３を回転することにより、ホッパ３０１の粉体がファネルチューブ３０４の中空部内を下方に運ばれて行き、ファネルチューブ３０４の下端開口部から排出され、その下方に配置した包装袋に充填される構成となっている。また、ホッパ３０１内には、アジテータ３０５と称する撹拌部材が設けてあり、モータ３０２の回転駆動力をもってこのアジテータ３０５が回転してホッパ３０１内の粉体を撹拌することにより、粉体が円滑にファネルチューブ３０４へと導かれるようにしている。
【００５４】
さて、このような構成をした粉体充填機では、モータ３０２の駆動により適正量の粉体がファネルチューブ３０４の下端開口部から排出される。そのような定量充填を実現するためには、充填対象となる粉体からオーガスクリューやアジテータが受ける粉体トルクを正確に検出する必要がある。しかし、粉体充填機には、例えば、モータの動力伝達系統に種々の要因から摩擦トルクが作用している。そのため、オーガスクリューやアジテータが受ける粉体トルク以外の摩擦トルクを除去して、モータを駆動制御にフィードバックする目的で、摩擦補償器が設けられている
【００５５】
この摩擦補償器を上述した第２実施形態に係るシステム設計方法を用いて設計するには、例えば、図１１〜図１５に示したステップ１〜８の処理工程を順次実行していけばよい。
まず、図１１に示すように、構成要素１０を組み合わせて複数種類のシステム初期個体１３−１〜１３−Ｎを生成する（ステップ１）。これらのシステム初期個体１３−１〜１３−Ｎは、例えば、図２に示した処理要素からモータの回転速度（角度速度）に影響を与える基本的な静止摩擦トルクと粘性摩擦トルクを除去するための処理要素１１に着目して適宜構成要素１０を作成し、それらの構成要素１０を組み合わせて生成すればよい。
このステップ１の処理は、図８に示すシステム初期個体作成手段１０１によって実行される。
【００５６】
次に、図１２に示すように、複数種類のシステム初期個体１３−１〜１３−Ｎについて、それぞれ各構成要素１０を格子状に配置する（ステップ２）。例えば、システム初期個体１３−１の構成要素を二つの構成要素群１０Ａ，１０Ｂに分け、一方の構成要素群１０Ａを１行目に配置し、他方の構成要素群１０Ｂを２行目に配置する。
そして、各々のシステム初期個体１３−１〜１３−Ｎに対して、入力信号を演算処理し、処理結果として出力された出力信号を評価する（ステップ３）。続いて、各システム初期個体１３−１〜１３−Ｎに対する評価を基に、遺伝的アルゴリズムによりシステム個体の構成要素を最適化する（ステップ４）。
上述したステップ２〜４の処理は、図８の演算手段１０２、評価手段１０３および要素最適化手段１０４によって実行される。
【００５７】
その後、図１３に示すように、最適化されたシステム個体を構成する格子状に配置された構成要素群の最下行（３行目）に新たな構成要素群を追加する（ステップ５）。ここで、追加する構成要素群は、例えば、図２に示した処理要素からモータの回転角度に依存する摩擦トルクを除去するための処理要素に着目して適宜構成要素を作成し、それらの構成要素を組み合わせればよい。
このステップ５の処理は、図８に示す構成要素追加手段１０５によって処理される。
【００５８】
そして、当該システム個体に対して、演算手段１０２が入力信号を演算処理し、評価手段１０３が処理結果として出力された出力信号を評価し（ステップ６）、さらに要素最適化手段１０４が当該システム個体に対する評価を基に、遺伝的アルゴリズムによりシステム個体の構成要素を最適化する（ステップ７）。
【００５９】
上述したステップ５〜７は、図１４に示すように、満足のいく精度が得られるシステムが抽出されるまで繰り返される。
すなわち、最適化されたシステム個体を構成する格子状に配置された構成要素群の最下行に、構成要素追加手段１０５が別の新たな構成要素群を追加し（ステップ５）、当該システム個体に対して、演算手段１０２が入力信号を演算処理し、評価手段１０３が処理結果として出力された出力信号を評価し（ステップ６）、さらに要素最適化手段１０４が当該システム個体に対する評価を基に、遺伝的アルゴリズムによりシステム個体の構成要素を最適化する（ステップ７）。
【００６０】
例えば、構成要素追加手段１０５は、最適化されたシステム個体を構成する構成要素群の４行目には、モータの回転角度に依存する別の摩擦トルクを除去するための処理要素に着目して適宜構成要素を作成し、それらの構成要素を組み合わせればよい。さらに、次に最適化されたシステム個体を構成する構成要素群の５行目には、モータの角加速度に依存する摩擦トルクを除去するための処理要素に着目して適宜構成要素を作成し、それらの構成要素を組み合わせればよい。
【００６１】
このようにして新たな構成要素群を追加して階層化されたシステム個体の最適化が終了した後、そのように最適化されたシステム個体のコードを解析することで、図１５に示すように各構成要素の機能が理解できるシステム回路を得ることができる。
【００６２】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変形実施や応用実施が可能であることは勿論である。
例えば、要素最適化手段１０４による最適化の手法としては、遺伝的アルゴリズム以外の手法を用いることも可能である。
また、追加適正化ステップにおいては、格子状に配置される「行」に新たな構成要素を追加するのみならず、「列」に新たな構成要素を追加して最適化することもできる。
さらに、システム個体を構成する各構成要素を行と列の２次元に配置するのみならず、多次元に配置して最適化することもできる。
【符号の説明】
【００６３】
１０：構成要素、１１：処理要素、１２：パラメータ要素、１３：システム個体、１４：入力端子、１５：出力端子、
２０：遺伝子、２１：個体、
１００：記憶手段、１０１：システム初期個体作成手段、１０２：演算手段、１０３：評価手段、１０４：要素最適化手段、１０５：構成要素追加手段、
２００：中央処理部、２０１：ＲＡＭ、２０２：記憶部、２０３：入力部、２０４：表示部、
３０１：ホッパ、３０２：モータ、３０３：オーガスクリュー、３０４：ファネルチューブ、３０５：アジテータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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