(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象とする機器で扱うデータを入力する対象データ入力部と、
調整する解ベクトルの初期集合を設定する初期集合設定部と、
各解ベクトルにより表現される情報をユーザに提示する情報提示部と、
ユーザによる各解ベクトルの評価を受け付けるユーザ評価判定部と、
前記ユーザ評価判定部でユーザが評価する際の生理データを測定する生理データ測定部と、
前記生理データをもとにユーザの心理状況を推定する心理状況推定部と、
前記心理状況推定部で推定されたユーザの心理状況をもとに評価値を補正する評価値補正部と、
前記評価値補正部で得られた評価値から各解ベクトルの適合度を求める適合度導出部と、
各解ベクトルの適合度をもとに解ベクトル集合内の解ベクトルの算術的な組み替え操作を行い新たな解ベクトル集合を作成する組み替え操作部と、
予め与えられた終了条件を満足する場合に最適な解ベクトルを出力する最適解ベクトル出力部と、
前記最適解ベクトル出力部の解ベクトルに従い前記対象データ入力部で入力されたデータを扱う機器の調整を行う機器調整実行部を備えていることを特徴とする最適化調整装置。
【請求項２】
前記生理データ測定部でまばたきの発生頻度と発汗による皮膚電気抵抗変化量を生理データとして測定することを特徴とする請求項１に記載の最適化調整装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、巡回セールスマン問題、回路設計問題をはじめとする最適解推定問題等に用いられる従来の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化調整方法と最適化調整装置において、欠点とされていた局所的な解探索能力の欠如を補う工夫を加えることにより効率良く最適解を探索することのできる最適化調整方法と最適化調整装置に関するものである。
【０００２】
さらに本発明は、補聴器の特性調整、明示的に示すことのできないコンセプトに合わせた製品やインテリアのデザイン、そして個人の嗜好に合わせた音響や画像特性の調整をはじめとする、評価基準が観念的で不明確なため調整結果を定量的に評価できない問題に、ユーザの主観による評価をもとにユーザにとって最適な解ベクトルを求めることができる対話型遺伝的アルゴリズムを効率良く用いた最適化調整方法とその最適化調整装置に関するものである。
【０００３】
【従来の技術】
遺伝的アルゴリズムは、最適解近傍への収束が早い、局所解に陥りにくいというような利点を持つ最適解探索ためのアルゴリズムであり、特に組み合わせ最適化の分野で注目を浴びている。遺伝的アルゴリズムによる最適化調整方法と最適化調整装置の従来技術については、例えば「ジェネティック  アルゴリズム  イン  サーチ  オプティマイゼーション  アンド  マシーン  ラーニング」（"Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning"（David E. Goldberg, Addison Wesley））、特開平２ー２３６６６０号公報等の文献に記載されている。以下にその概要を説明する。
【０００４】
図６８は、従来の遺伝的アルゴリズムによる最適解推定の原理を示すフローチャートである。
《ステップ１》m次元ベクトルpk(pk1,pk2,...,pkm)を元とするn個の元からなる集合Pを考える。集合Pの各元であるm次元ベクトルpkの各要素は対象として与えられた最適解探索問題において対応するパラメータの具体的な解を表現しており、ベクトルpkは具体的な解ベクトルに相当する。ベクトルpkの各要素pki(i=1,...,m)は、生物との関連から遺伝子と呼ばれ、ベクトルpkは染色体と呼ばれることがある。遺伝的アルゴリズムを用いる際、まず最初に解ベクトルの初期集合Pを適当に作る。
《ステップ２》集合Pの各元（染色体）の解の良さを予め設定された評価尺度に従って評価値し、その結果を評価値として表す。ここで、予め設定された評価尺度のことを評価関数（fitness関数）と呼ぶ。
《ステップ３》ステップ２で求められた評価値の大小をもとに解の適合度を判断する。このとき、問題により、評価値が大きいほうが適合度の良い解であるとする場合と、小さいほうが適合度の良い解であるとする場合があり、前者を最大化問題、後者を最小化問題と呼ぶ。適合度の小さい解ベクトルを現在の解集合から削除し、適合度の大きい解ベクトルを選択的に生き残らせる。このような操作を選択淘汰と呼ぶ。選択淘汰の方法として、様々な方法が知られているが、その詳細に付いては前記参考文献に委ねる。
《ステップ４》前記ステップ３により選択された解ベクトル集合について、交叉や突然変異等の遺伝的な組み替え操作を施し、新しい解ベクトル集合を作成する。なお、解ベクトル集合に含まれる解ベクトルの個体数は、ここでは一定としたが、増加しても減少してもよい。図７１は遺伝的アルゴリズムにおける組み替え操作の概念の説明図を表し、図（ａ）が交叉処理を、図（ｂ）が突然変異処理の一例を表す。
【０００５】
交叉は、図（ａ）に示されるように有限のシンボルで表現された解ベクトルでの一部を他の解ベクトルの一部と置き換えることにより新しい解ベクトルを作り出す操作である。また、突然変異は、図（ｂ）に示されるようにある低い確率で解ベクトル集合から選択された解ベクトルの成分の一部を他のシンボルに変更する操作である。交叉処理は、現在の解ベクトルから大きく離れた位置における探索のに相当し、突然変異は現在の解ベクトル近傍における探索に相当する。この２つの処理を経て、遺伝的アルゴリズムでは新しい解ベクトルの集合を作り出すのである。なお、この交叉、突然変異等の処理には様々な方法が提案されているが、その詳細に付いては前記参考文献に委ねる。
【０００６】
遺伝的アルゴリズムでは以上のような処理が繰り返され、その結果解ベクトル集合Pの各解ベクトルは与えられた問題の準最適解に収束するようになる。
【０００７】
遺伝的アルゴリズムによる最適化の応用例として、前掲の参考文献には"巡回セールスマン問題"への適応が記載されている。N個の都市の名前を各々1…Nで表す。解ベクトル集合Pの各元は1…Nの順列を成分とするベクトルで表現することができる。また、評価尺度はこの順列で定められた順序に従い各都市を巡回した場合の全道程である。例えば都市にA1,A2,...,ANが割り振られており、都市をA1->A2->…->ANの順番で巡回する時、対応する解ベクトルベクトルは(A1,A2,...,AN)である。これを例えば簡単にA1A2A3…ANと表記する。その後、前記遺伝的アルゴリズムを繰り返すことにより、最短経路に準ずる経路を得ることができる。
【０００８】
以上のような図６８のフローチャートに従い実行される、従来の遺伝的アルゴリズムによる逐次最適化処理装置の構成図は図６７のようになる。図６７において、１０１は改善する初期の解ベクトル集合を設定する初期解集合設定部、１０２は遺伝的操作により実際に最適解ベクトルの推定を実行する遺伝的アルゴリズム処理部、１０３は予め設定された終了条件が満たされた場合に最も適合度の高い解ベクトルを出力する最適解出力部である。遺伝的アルゴリズム処理部１０２は各解ベクトルの評価値を予め設定された評価関数より獲得する評価値獲得部１０４、評価値獲得部１０４で得られた評価値より各解ベクトルの適合度を計算する適合度計算部１０５、適合度計算部１０５で計算した適合度をもとに解ベクトル集合の選択淘汰を行う選択淘汰実行部６７０１と解ベクトルの交叉処理を行う交叉処理実行部２０２と解ベクトルの突然変異処理を行う突然変異処理実行部２０３より構成される。このように構成された従来の遺伝的アルゴリズムによる最適化調整装置では、図６８に示されたフローチャートに従い、評価値獲得部１０４と選択淘汰実行部６７０１と交叉処理実行部２０２と突然変異処理実行部２０３を繰り返し実行して解ベクトル集合を逐次更新することにより、対象とする最適化問題の準最適解ベクトルを推定するものであった。
【０００９】
また、従来の補聴器の特性調整、明示的に示すことのできないコンセプトに合わせた製品やインテリアのデザイン、そして個人の嗜好に合わせた音響や画像特性の調整の場合、評価基準が観念的で不明確でありまた個人によりその特性が大きく変わることから、調整結果に対する評価を定量的に表現することができないという問題点がある。そのためこのような問題に、ニューラルネットワークのように明確な評価関数を定義してその評価関数が最適になるような調整を行う手法を用いることは原理的に不可能である。例えば補聴器の特性調整は次のような手順で行われている。まず、試験音声信号を周波数帯域に分割し各周波数帯域で試験音声の下限レベルと上限レベルに相当する試験信号を作成する。その音声の下限レベルと上限レベルの試験信号を補聴器に入力し、補聴器のユーザである難聴者にこれらの試験信号の補聴器からの出力試験信号を聞かせて心地よく聞くことができるかどうかを確認する。もしある周波数帯域での音声の下限レベルの出力試験信号が小さすぎて聞きにくい場合にはその周波数帯域での補聴器の利得が上がるように専門家が補聴器の利得の周波数特性を調整する。逆に、ある周波数帯域での音声の上限レベルの出力試験信号が大きすぎて不快である場合にはその周波数帯域での補聴器の利得が下がるように専門家が補聴器の利得の周波数特性を調整する。以上のことを、ユーザが満足するまで繰り返し行うのである。このように難聴者であるユーザの要望を実現するように、補聴器の調整を行う専門家が各人のこれまでの経験をもとに補聴器の利得の周波数特性を調整しているのが実状であり、難聴者に合う特性を見つけるまで相当な時間と労力が必要である。また、使用環境や難聴者の嗜好に従い調整対象のパラメータは変動し、その影響により１人の難聴者が複数の補聴器を用意する必要があるため、繰り返し補聴器の調整を行わなくてならないという問題があった。そして、その度に難聴者は補聴器の特性調整を行える専門家の所まで出向かなくてはならなかったのである。
【００１０】
近年、前述の遺伝的アルゴリズムの手法の中に、ユーザ自らが決定した各解ベクトルの評価値をもとに最適解の推定を行う対話型遺伝的アルゴリズムが提案されている。この対話型遺伝的アルゴリズムを用いれば、人間の感性・主観的評価のみに基づいて評価・判断することが可能となるため、前述のような評価関数を明確に記述できない問題への適用も可能である。対話型遺伝的アルゴリズムによる最適解ベクトルの最適化調整方法の従来技術については、例えば「トラッキング  ア  クリミナル  サスペクト  スルー  "フェイス-スペイス" ウィズ  ア  ジェネティック  アルゴリズム」（"Tracking a Criminal Suspect through "Face-Space" with a Genetic Algorithm"）（Caldwell, C. and Johnston, V.S.: Proc.of 4th Int'l Conf. on Genetic Algorithms(ICGA'91)）、「エボリューショナリー  アート  アンド  コンピュータズ」（"Evolutionary Art and Computers"）（Todd, S. and Latham, W.: Academic Press, Harcourt, Brace, Jovanovich）等の文献に記載されている。
【００１１】
以下に、対話型遺伝的アルゴリズムを用いた最適化調整方法の概要を説明する。
【００１２】
図７０は、対話型遺伝的アルゴリズムによる解ベクトルの最適化調整原理を示すフローチャートである。図７０のフローチャートの場合に示されるように、前述の遺伝的アルゴリズムによる最適化調整方法の《ステップ２》における予め関数表現により定義された評価尺度の代わりに、ユーザに各解ベクトルの表す画像・図形等の情報を提示し、各解ベクトルの良さを評価してもらう点が大きく異なる。
【００１３】
対話型遺伝的アルゴリズムによる最適ベクトル探索の応用例として、前掲の参考文献には"犯罪の目撃者によるモンタージュの作成"への適応が記載されている。顔は構成する髪、目、鼻、口、顎、耳等の部品より構成される。各パーツ別に複数個のパターン画像を持っており、このパーツのパターン画像を組み合わせることにより顔写真が作成される。各パーツのパターン番号を要素とするベクトルが、対話型遺伝的アルゴリズムで探索される解ベクトルとなるのである。そして、目撃者であるユーザが各解ベクトルより画面上に表示される複数の顔を見て、目撃した人物との似て具合いを主観的に判断し、対話型遺伝的アルゴリズムで最も犯人の顔を表現していると思われるモンタージュ写真を作成していくのである。
【００１４】
以上のような図７０のフローチャートに従い実行される、従来の対話型遺伝的アルゴリズムによる最適化調整装置の構成図は図６９のようになる。図６９において、初期解集合設定部１０２、遺伝的組み替え操作により実際に最適ベクトル探索を実行する対話型遺伝的アルゴリズム処理部６９０１、最適解出力部１０４より構成され、対話型遺伝的アルゴリズム処理部６９０１は各解ベクトルの表す情報をユーザに提示する提示情報部３２０７、提示情報部で提示された情報をもとにユーザが各解ベクトルの評価値を判断するユーザ評価判断部３２０８、適合度計算部１１０、組み替え操作部１０８より構成される。情報提示部３２０７が各解ベクトルの表す情報をユーザに提示する役目を担い、ユーザ評価判断部３２０８が各解ベクトルの良さを各自の評価基準に基づき評価してもらい、その採点を入力してもらう部分に相当する。それ以外は図６７の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化調整装置の構成図と概ね同じであるため説明は省略する。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、遺伝的アルゴリズムは確率的でかつ集団的な探索を行うアルゴリズムであり、探索空間における現在点の情報（評価値）しか利用しない。そのため上記従来の遺伝的アルゴリズムを用いた逐次最適化処理装置では、評価関数の曲面の特徴を利用するニューラルネットワーク等を用いて組み合せ最適問題の解探索を行う場合と比較すると大域的な解探索には優れているが、局所的な情報を利用しないため最適解近傍での探索能力に欠けており、その近傍では逆に解探索に時間がかかってしまうという問題があった。また、これまで行った多点探索の履歴情報を利用しないため、ある程度探索空間を振動しながら最適解近傍に収束する傾向があった。
【００１６】
また、一般に対話型遺伝的アルゴリズムによる最適化調整方法では、ユーザに各解ベクトルの表す複数個の情報を提示し比較評価することにより、各解ベクトルの好ましさを評価を行う必要がある。そのため、従来の対話型遺伝的アルゴリズムを用いた最適化調整装置は、文字や画像等のように空間的に同時に提示できる静的なデータの調整には何等問題がなく適用できるが、前述の補聴器の特性調整問題のようにユーザの評価対象が時系列情報である場合には、各時系列情報情報をそのまま複数提示してもユーザはそれらの情報のちがいを聞き分けることは難しく各解ベクトルの評価を行うことは非常に困難である。それに加えて、ユーザが調整を行う際の負担は時間が経つにつれ増大するとともにその嗜好も大きく変化する。それにも関わらず、従来の対話型遺伝的アルゴリズムによる調整装置では、それらの問題点に対する対策が何等なされていないのが実状である。
【００１７】
本発明は上記課題を解決するものであり、従来の遺伝的アルゴリズムの手法に局所的な探索能力を補強する工夫を加えることで、本来遺伝的アルゴリズムが持つ大域的探索能力を損なわずに、高速で効率的な最適解の推定を行う最適化調整装置を提供することを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、対象とする機器で扱うデータを入力する対象データ入力部と、
調整する解ベクトルの初期集合を設定する初期集合設定部と、
各解ベクトルにより表現される情報をユーザに提示する情報提示部と、
ユーザによる各解ベクトルの評価を受け付けるユーザ評価判定部と、
前記ユーザ評価判定部でユーザが評価する際の生理データを測定する生理データ測定部と、
前記生理データをもとにユーザの心理状況を推定する心理状況推定部と、
前記心理状況推定部で推定されたユーザの心理状況をもとに評価値を補正する評価値補正部と、
前記評価値補正部で得られた評価値から各解ベクトルの適合度を求める適合度導出部と、
各解ベクトルの適合度をもとに解ベクトル集合内の解ベクトルの算術的な組み替え操作を行い新たな解ベクトル集合を作成する組み替え操作部と、
予め与えられた終了条件を満足する場合に最適な解ベクトルを出力する最適解ベクトル出力部と、
前記最適解ベクトル出力部の解ベクトルに従い前記対象データ入力部で入力されたデータを扱う機器の調整を行う機器調整実行部を備えていることを特徴とする最適化調整装置である。
また、本発明は、上記生理データ測定部でまばたきの発生頻度と発汗による皮膚電気抵抗変化量を生理データとして測定することを特徴とする上記最適化調整装置である。
本発明の最適化調整装置は、例えば、評価を行うユーザの生理データよりユーザの心理状況を推定する心理状況推定部とそのユーザの心理状況をもとに評価値の補正を行う評価値補正部を設けることにより、ユーザの評価におけるゆらぎの影響を軽減させながら対話型遺伝的アルゴリズムによる最適解ベクトルの導出を行うようにしたものである。
【００２０】
ユーザが対象とする機器を使用する環境により、最適な解ベクトルは変動すると考えられる。本発明の最適化調整装置は、例えば、ユーザの生理情報をもとに推定した心理状況をもとにユーザの評価値を補正することによりユーザの評価におけるゆらぎの影響を軽減させるため、環境に左右されないでユーザの状況（聴力、視力等）に解ベクトルの最適な調整を対話型遺伝的アルゴリズムにより実現することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２２】
図１は本発明に関する第１の例における最適化調整装置のブロック図、図２は本発明に関する第１の例における最適化調整装置の要部である組み替え操作部のブロック図、図１０は本発明に関する第２の例における最適化調整装置のブロック図、図１３は本発明に関する第３の例における最適化調整装置のブロック図、図１６は本発明に関する第４の例における最適化調整装置のブロック図、図１９は本発明に関する第５の例における最適化調整装置のブロック図、図２２は本発明に関する第６の例における最適化調整装置のブロック図、図２５は本発明に関する第７の例における最適化調整装置のブロック図、図２８は本発明に関する第８の例における最適化調整装置のブロック図、図３２は本発明に関する第９の例における最適化調整装置のブロック図、図３４は本発明に関する第１０の例における最適化調整装置のブロック図、図３６は本発明の第１の実施の形態における最適化調整装置のブロック図、図３８は本発明に関する第１１の例における最適化調整装置のブロック図、図４０は本発明に関する第１２の例の最適化調整装置のブロック図、図４３は本発明に関する第１３の例の最適化調整装置のブロック図、図４６は本発明に関する第１４の例の最適化調整装置のブロック図、図４９は本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置のブロック図、図５１は本発明に関連する第１６の例における最適化調整装置のブロック図、図５３は本発明に関連する第１７の例における最適化調整装置のブロック図、図５５は本発明に関連する第１８の例における最適化調整装置のブロック図、図５７は本発明に関連する第１９の例における最適化調整装置のブロック図、図５９は本発明に関連する第２０の例における最適化調整装置のブロック図、図６２は本発明に関連する第２１の例における最適化調整装置のブロック図、図６５は本発明に関連する第２２の例における最適化調整装置のブロック図を表すものである。
【００２３】
また、図３は本発明に関する第１の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図５は本発明に関する第１の例における最適化調整方法の要処理である組み替え操作処理の過程表すフローチャート図、図１１は本発明に関する第２の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図１４は本発明に関する第３の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図１７は本発明に関する第４の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図２０は本発明に関する第５の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図２３は本発明に関する第６の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図２６は本発明に関する第７の例における最適化調整方法の全体の処理過程を表すフローチャート図、図２７は本発明に関する第７の例における最適化調整方法の処理２の過程を表すフローチャート図、図２９は本発明に関する第８の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図３３は本発明に関する第９の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図３５は本発明に関する第１０の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図３７は本発明の第１の実施の形態における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図３９は本発明に関する第１１の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図４１は本発明に関する第１２の例のにおける最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図４２は本発明に関する第１２の例における最適化調整方法の個別調整処理過程を表すフローチャート図、図４４は本発明に関する第１３の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図４５は本発明に関する第１３の例における最適化調整方法の共通モデル更新処理の過程を表すフローチャート図、図４７は本発明に関する第１４の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図４８は本発明に関する第１４の例における最適化調整方法の処理過程の続きを表すフローチャート図、図５０は本発明に関連する第１５の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図５２は本発明に関連する第１６の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図５４は本発明に関連する第１７の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図５６は本発明に関連する第１８の例における最適化調整方法の処理過程のフローチャート図、図５８は本発明に関連する第１９の例における最適化調整方法の処理過程のフローチャート図、図６０は本発明に関連する第２０の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図６１は本発明に関連する第２０の例における最適化調整方法の個別調整処理２の過程を表すフローチャート図、図６３は本発明に関連する第２１の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図、図６４は本発明に関連する第２１の例における最適化調整方法の共通モデル更新処理２の過程を表すフローチャート図、図６６は本発明に関連する第２２の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図を表しているものとする。なお、ブロック図の各図において、同一部には同じ番号を付している。
【００２４】
本発明に関する第１から第８の例は、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化調整方法と最適化調整装置に関するものであり、本発明の第９，第１０の例、第１の実施の形態、第１１から第２２の例は、ユーザの評価をもとに最適解の推定を行う対話型遺伝的アルゴリズムを用いた最適化調整方法と最適化調整装置に関するものである。
【００２５】
以下に、本発明に関する第１の例における最適化調整方法と調整装置について説明する。第１の例は、過去の解ベクトルの更新の履歴をもとに適合度の高い解ベクトルが分布する方向を予測し利用することにより効率良く最適な解ベクトルを推定するものである。
【００２６】
図１において、１０１は更新する初期の解ベクトルの集合P=[pk](k=1,...,n)を所定の手続きまたは外部からの指示により設定する初期解集合設定部、１０２は遺伝的組み替え操作により最適解ベクトルの推定を実際に行う遺伝的アルゴリズム処理部、１０３は予め設定された終了条件が満足された場合に最新の解ベクトル集合から適合度の最も高い解ベクトルを最適解ベクトルとして出力する最適解出力部である。遺伝的アルゴリズム処理部１０２は、解ベクトル集合Pについての各解ベクトルの評価値Ekの計算を予め設定された評価関数に従い計算する評価値獲得部１０４と、評価値獲得部１０４で得られた評価値Ekをもとに各解ベクトルのその問題に対する適合度fkを計算する適合度計算部１０５と、予め与えられた基準適合度fthより高い適合度を持つ解ベクトル群P'を選び出しその重心ベクトルgl(lは繰り返し回数)と過去の重心ベクトルより適合度の高い解ベクトルが分布する更新方向ベクトルが推定できるかどうかを判断する更新方向判断部１０６と、更新方向判断部１０６で更新方向ベクトルが推定された場合にその方向に沿って複数の解ベクトル更新を実行するとともに、組み替え操作で生成される解ベクトル個数を設定する方向適用更新部１０７と、更新方向判断部１０６または方向適用更新部１０７の結果を受けて、その設定された解ベクトル個数分だけ元の解ベクトル集合内の解ベクトルの遺伝的演算に基づく組み替え操作により解ベクトルの生成を行う組み替え操作部１０８により構成される。さらに更新方向判断部１０６は、適合度計算部１０５で得られた適合度に対して、予め与えられた基準適合度fthより高い適合度を持つ解ベクトル群P'を選び出しその重心ベクトルglを計算する重心推定部１０９と、重心推定部１０９で得られたglと過去の重心ベクトルgl-1の差分ベクトル△gl-1を求め、更新方向候補ベクトルv'l-1=△gl-1として記録する更新方向候補記録部１１０と、更新方向候補記録部１１０に保存されているv'lとv'l-1の方向の一致度を評価し、一致していると判断された場合には更新方向ベクトルv=v'lが得られたものとして方向適用更新部１０７に処理を渡し、一致しない場合には解ベクトル集合内の解ベクトル全体を組み替え操作の対象としてか組み替え操作部１０８に処理を移す更新方向獲得部１１１より構成される。方向適用更新部１０７は、重心推定部１０９で得られた重心ベクトルを更新方向ベクトルvに従い基準移動距離lengthだけ移動させる重心移動部１１２と、重心移動部１１２で新たに得られた重心ベクトルの周囲に予め設定された個体数の解ベクトルを生成する重心周囲解ベクトル生成部１１３により構成される。図２に示すように、組み替え操作部１０８は解ベクトル集合Pから適合度fkを用いて解ベクトルの選択淘汰を実行する候補選択部２０１、候補選択部２０１で得られた解ベクトル集合に対して交叉処理を実行する交叉処理実行部２０２、交叉処理実行部２０２で得られた解ベクトル集合に対して突然変異処理を実行する突然変異処理実行部２０３により構成される。さらに、候補選択部２０１は、解ベクトル集合からある解ベクトルを選択する時の選択確率hkとその選択範囲Ikを導出する選択範囲導出部２０４、[0,1)内の一様乱数rkの組R=(r1,r2,...,rn)を発生させる乱数発生部２０５、乱数発生部２０５の結果をもとに解ベクトル集合から選択する解ベクトルを抽出する解ベクトル抽出部２０６により構成される。
【００２７】
以上のように構成された本発明に関する第１の例における最適化調整装置の動作について説明する。その際、本例では、扱う具体的問題として、図６のようなm次元関数w(x1,x2,...,xm)の最大値推定問題を取り上げる。
図６に示されるように、例えばm次元関数wの最大値推定問題では、
《条件１》所定の手続きまたは外部からの指示により、n個のm次元ベクトルqi(x1i,x2i,...,xmi)(i=1,...,n)からなる集合Qを作り出す。
《条件２》各qi(i=1,...,n)における関数値w(qi)を求め、その値をもとに関数値w(q)が最大となるm次元ベクトルqを推定する。
《条件３》各要素xkの絶対値は| xk| ≦ckを満足する。
《条件４》また各要素xkは小数点以下a桁までの精度しか持たないものとする。
というような手続きが取られる。このようm次元関数wの最大値推定問題を対象として、図３、図４、図５のフローチャート図をもとに本発明に関する第１の例の動作について説明する。
【００２８】
まず、最初に初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定される。この設定方法として様々な方法が考えられる。ここでは、求めるm次元ベクトルqiの要素xij(j=1,...,m)は小数点以下１桁までの精度を持つ実数値であると仮定し、その値を図７に示すように対応付けした長さBlenのビット列コードに変換する。そして、ベクトルqiの各要素xijをビット列コードに変換したものを順番に並べる形により解ベクトルpk(k=1,...,n)は表現されるものとする。なお、ここでは解ベクトルをこのように固定長ビット列コードにより表現したが、解ベクトルの表現方法はこの方法に限定されるものではなく、直接実数値を要素に持つ形のまま扱うことも考えられる。
【００２９】
上述のビット列コードを用いた表現方法に従い、[0,1)内の一様乱数rと（数１）をもとに、固定長ビット列コードの形に表現された解ベクトルのl番目のビット(l=1,..,Blen×m)を求めることにより初期解ベクトル集合P=[pk](k=1,...,n)が設定される。ここで（数１）においてulは下位からl番目のビットにおける値を表すものとする。
【００３０】
【数１】
0003679071.tif 000002
【００３１】
この初期解ベクトル集合Pより最適解ベクトル推定が開始される。それとともに、重心推定部１０９で使用する基準適合度fth、重心移動部１１２で使用する基準移動距離lengthの設定を行う。
【００３２】
評価値獲得部１０４は前述のように各解ベクトルpk(k=1,...,n)に対する評価値Ekを求める部分であり、例えば（数２）のような評価関数により求める。
【００３３】
【数２】
0003679071.tif 000003
【００３４】
ここで、qkは、解ベクトルpkを元のm次元空間に戻した際の座標ベクトルであり、wtminは、集合Pにおける各解ベクトルpkをm次元空間座標に戻したときの関数値w(qk)の中で、更新回数l回とするとl回目までに得られた解ベクトル集合全体の中で最小となる値を表す。（数２）より明らかのように、これまで得られた解ベクトル集合内での関数値最小値からの差を集合全体で正規化した値を表す。本例では、この評価値を最大化する最大化問題として捉えることができる。
【００３５】
適応度計算部１０５では、評価値獲得部１０４で求められる評価値から、各解ベクトルの適合性を見るために適合度が計算される。適合度fkを導出する関数として様々な関数が考えられるが、ここではfk=Ekとすることにより評価値が高くなるほど適合度も高くなり、最大値推定問題を取り扱うことが可能となる。
【００３６】
次に、更新方向判断部１０６の動作について説明する。まず重心推定部１０９において、適合度計算部１０５で得られた解ベクトルpk(k=1,...,n)の適合度fkと基準適合度fthが比較され、その値fthより大きな適合度を持つ解ベクトル群P'=[pjl](j=1,..,p#num)を選び出す。p#numはP'に属する解ベクトルの個数であり、この時、重心ベクトルglは（数３）のように求められる。ここでlは遺伝的アルゴリズム部１０２における更新処理の繰り返し回数を表す。
【００３７】
【数３】
0003679071.tif 000004
【００３８】
更新方向候補記録部１１０は、１０９で得られたl回目における重心ベクトルglと(l-1)回目における重心ベクトルgl-1の差分ベクトル△gl-1を求め更新方向候補ベクトルv'l-1=△gl-1として記録する。更新方向獲得部１１１では、更新方向候補記録部１１０で記録している更新方向候補ベクトルv'lとv'l-1の方向の一致度を評価されるが、２つのベクトルのなす角度θを求め、その角度が予め与えられた一致判断角度θthと比較し、その値より小さければ２つの更新方向候補ベクトルv'lとv'l-1は同じ方向を向いていると判断される。θは（数４）のように求めることができる。なお、cos-1は逆コサイン関数（逆予弦関数）を、(x,y)はベクトルxとyの内積を、||x||はベクトルxのノルム（大きさ）を表す。
【００３９】
【数４】
0003679071.tif 000005
【００４０】
もしv'lとv'l-1は同じ方向を向いていると判断されれば、更新方向ベクトルvが得られたものとしてv=v'lとなる。そしてこの場合、処理は方向適用更新部１０７に処理が移る。一方、v'lとv'l-1は同じ方向ではないと判断された場合、解ベクトル集合P内の解ベクトルpkすべてn個は組み替え操作部１０８における遺伝的演算に基づく組み替え操作により解ベクトルの更新がなされる。図８は以上の様子を模式的に表したものである。
【００４１】
まず、更新方向ベクトルvが得られた場合の処理について説明する。この場合、方向適用更新部１０７に処理が移る訳だが、その中では次の重心移動部１１２と重心周囲解ベクトル生成部１１３の順に処理が行われる。重心移動部１１２では、更新方向ベクトルvの指し示す方向に重心推定部１０９で計算した重心ベクトルglを移動させる処理を行う。ここでは簡単のために、予め設定された平行移動距離lengthだけ移動させて新しい重心ベクトルgl+1を推定する方法を取る。しかし、更新方向ベクトルvの方向でＰＡＴＡＮ法などの直線探索方法を用いて評価値が最大となる点を求め、その点を改めて重心ベクトルgl+1とする方法等も考えられる。重心周囲解ベクトル抽出部１１３は、（数５）のように１１２で得られた新しい重心ベクトルgl+1を中心とした半径a#lenの多次元空間での球内の領域に含まれる点をa#s個任意に抽出し新しい解ベクトル集合の元とする。
【００４２】
【数５】
0003679071.tif 000006
【００４３】
a#s、a#lenはここでは予め設定された一定値として考えるが、この値も動的に変化させる方法や、この値を図７のようにビット列に変換して、解ベクトルpkに加えて改めて解ベクトルと定義してやる方法も考えられる。さらに、１１３では(n- a#s)個を次の組み替え操作部１０８で行われる組み替え操作で生成する新しい解ベクトル個数として設定する。
【００４４】
次に、組替え操作部１０８の動作について説明するが、ここでは更新方向獲得部１１１または重心周囲解ベクトル抽出部１１３で設定された解ベクトル個数だけ、繰り返し回数lにおける解ベクトル集合P内の解ベクトルの組み替え操作により新しい解ベクトルを生成する。以下に、候補選択部２０１から解ベクトル抽出部２０６における処理手順について説明する。まず、候補選択部２０１において解ベクトルの選択淘汰が実行される。この場合、図９に表されるように適合度に比例する確率で解ベクトルを選択するルーレット選択法が用いられる。
【００４５】
（ルーレット選択法）
(i)集合Pに属する各解ベクトルpk(k=1,...,n)の適合度fk、全解ベクトルの適合度の総和fを求める。
(ii)pkが次世代の解ベクトルを作り出す親として選ばれる選択確率hkが（数６）のように求められる。
【００４６】
【数６】
0003679071.tif 000007
【００４７】
この確率を解ベクトルに割り当てるためには例えば次のような方法が考えられる。
(iii)各解ベクトルの選択範囲Ikを[0,1)内の区間に（数７）（数８）を用いて次のように割り当てる。つまり、
【００４８】
【数７】
0003679071.tif 000008
【００４９】
とする時、pkの選択範囲Ikは
【００５０】
【数８】
0003679071.tif 000009
【００５１】
のように定義する。ここで、[0,1)内に一様乱数rkの組R=(r1,r2,...,rn)を発生させる。rj∈Ik(j,k=1,...,n)を満足するnumj=ｋの組Num=(num1,num2,...,numn)を求めることにより、このNumに対応するn個の解ベクトルの組が選択されることになる。
【００５２】
このようなルーレット選択法により、現在の解ベクトル集団Pの中の解ベクトルpkの選択を行うのである。まず、（数６）〜（数８）に従い選択範囲導出部２０４が各解ベクトルが選択される確率hkとその選択範囲Ikを求める。そして、乱数発生部２０５が０から１の間の一様乱数rをn個発生する。乱数発生部２０５で得られた乱数の組Rと選択範囲導出部２０４により得られる選択範囲Ikは、解ベクトル抽出部２０６へ送られrj∈Ikを満足するnumj=kの組Numが求められる。それにより解ベクトル抽出部２０６では、Numによって指定される解ベクトルで構成される新しい解ベクトル集団Pを出力するのである。この候補選択部２０１で得られる新しい解ベクトル集団Pに対して、交叉処理実行部２０２が交叉処理を行う。前述したように交叉処理としては様々な方法があるが、本例では図７２のような１点交叉もしくは２点交叉処理を用いる。さらに突然変異処理部２０３が、交叉処理実行部２０２を経て得られた新しい解ベクトル集団に対して解ベクトルを構成する各ビットが低い確率でビット反転を行う突然変異処理を実行するのである。その際、突然変異を行う確率は、解ベクトル集団の半分と残り半分では変動させることにより、より解ベクトルの多様性に維持することに努めた。なお、ここでは、求める解ベクトルはビット列コードに変換して扱っているが、前述のように多次元空間における座標ベクトルの実数値要素をそのまま並べて解ベクトルとして扱うことも考えられる。この場合、交叉処理はビット列コードの場合と同様な処理が施され、突然変異処理は、ある低い確率で選ばれた遺伝子（多次元空間における座標ベクトルの要素）にある範囲内で与えられた乱数を付加することによって実現される。
【００５３】
最後に遺伝的アルゴリズム部１０２の終了条件について説明する。１０２の遺伝的組み替えによる解ベクトル更新処理の終了条件としては様々なものが適用される問題に応じて考えられるが、ここでは、
《終了条件１》適合度計算部１０５で得られた適合度fkの最高値fmaxが収束判定適合度fendより大きいかどうか
《終了条件２》繰り返し回数lが終了更新繰り返し回数g#numendを超えているかの２つの終了条件を設ける。そして、どちらの条件も満たさない場合にはもう一度評価値獲得部１０４へ戻る。以上のような処理過程を終了条件１または２のどちらかが満足されるまで繰り返し実行することにより最適解ベクトルの推定を行うのである。このように、解ベクトル集合内で適合度の高いグループの重心ベクトルの移動ベクトルに着目し、適合度の高い解ベクトルが存在する分布すると思われる方向を推定した解ベクトル群の更新を行う。それとともに、元の解ベクトル集合を対象にした組み替え操作による解ベクトルの最適化も同時に行うことにより、過去の解ベクトル更新の履歴を利用した高速で効率的な最適解の推定を行うことができるのである。
【００５４】
以下、本発明に関する第２の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を参照しながら説明する。図１０は、本発明に関する第２の例における最適化調整装置の構成を示すものである。本例は、組み替え操作を用いて局所的に解ベクトルの更新を行った後、再度組み替え操作を用いて大域的な解ベクトルの更新を行うことにより最適解ベクトルの推定を行うものである。
【００５５】
図１０において、１００１は初期解集合設定部１０１で設定された初期解ベクトル集合P内の各ベクトルpk(k=1,...,n)の周囲に改めて初期解ベクトル群Pkを設定し、その初期解ベクトル群に属する解ベクトルpkj(j=1,..,nk,k=1,..,n)の問題に対する適合度fkjをもとに解ベクトルの組み替え操作を予め設定された回数だけ繰り返して適合度の高い解ベクトル群Pkを抽出する局所更新部、１００２は局所更新部１００１で得られた複数の解ベクトル群Pkを１つの集合P*に統合してその集合内の解ベクトルp*k(k=1,...,n*)の組み替え操作を行う大域更新部である。局所更新部１００１は、解ベクトル集合P内の解ベクトルpkから局所的な解ベクトルの更新を行う際の範囲を決定する局所更新設定部１００３と、１００３で指定された範囲内で改めて初期解ベクトル群Pkを生成するベクトル群設定部１００４と、解ベクトルpkj(j=1,..,nk,k=1,..,n)の対象問題に対する評価値Ekjを獲得する評価値獲得部１０４と、評価値獲得部１０４で得られた評価値から各解ベクトルの適合度fkjを計算する適合度計算部１０５と、適合度計算部１０５で得られた適合度をもとに解ベクトル群内の解ベクトルの組み替え操作を局所更新設定部１００３で設定された範囲内に含まれるように実行する局所組み替え操作部１００５と、一連の局所的な更新処理が予め与えられた繰り返し回数を満足するかどうかの判断をする局所更新終了判断部１００６より構成される。一方、大域更新部１００２は、局所更新部１００１で得られた解ベクトル群Pk(k=1,...,n)を１つの集合P*=[p*i](i=1,...,n*)に統合する集合統合部１００７と、１００７で得られた解ベクトル集合P*を対象とした組み替え操作により解ベクトルの更新を行う大域組み替え操作部１００８により構成される。さらに、局所組み替え操作部１００５、大域組み替え操作部１００８ともに、候補選択部２０１、交叉処理実行部２０２、突然変異処理実行部２０３により構成され、候補選択部２０１は、選択範囲導出部２０４と乱数発生部２０５と解ベクトル抽出部２０６により構成される。
【００５６】
以上のように構成された本発明に関する第２の例における最適化調整装置の動作を図１１のフローチャート図をもとに説明する。ここで、扱う具体的問題として本発明に関する第１の例と同様に多次元関数wの最大値推定問題を取り上げる。また、多次元空間における座標ベクトルを構成する各要素も同様に図７に記される方法によりビット列コード表現され、このビット列が要素の順番に従い並べられて形で遺伝的アルゴリズムで推定する解ベクトルを表現されるものとする。
【００５７】
まず、最初に初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定されるとともに、局所更新設定部１００３で使用する局所範囲半径b#len、局所更新終了判断部１００６で使用する局所更新終了回数ｃ#lthが設定される。局所更新設定部１００３では、初期集合Pにおけるpkを中心として、（数９）のように局所範囲半径b#len内の多次元空間内の球領域が設定される。
【００５８】
【数９】
0003679071.tif 000010
【００５９】
なお、このc#lthはここでは固定としたが、動的に変化させることも可能であり、例えばその値をビット列変換して解ベクトルpkに加えることも考えられる。ベクトル群初期設定部１００４では、１００３で設定された範囲より複数の解ベクトルを任意に抽出して改めて初期解ベクトル群Pkを設定する。ここでは、中心となった解ベクトルpkも含めてnk個の解ベクトルpkj(j=1,...,nk)を抽出する。本例ではnk=nとする。評価値獲得部１０４が（数４）に従い各解ベクトルの評価値Ekjを求め、適合度計算部１０５が評価値Ekjより適合度fkjを計算する。局所組み替え操作部１００５は、１０５における適合度をもとに（数９）で表される領域内に含まれるように解ベクトルの組み替え操作を行う。この処理は本発明に関する第１の例における最適化調整装置の組み替え操作部１０８と同じであるため省略する。この１００５における解ベクトル群Pkの更新の後、局所更新終了判断部１００６で局所更新回数c#lが局所更新終了回数c#lthと比較してc#l≧c#lthを満足するかどうかを判断する。もし満足すれば局所更新処理は終了する。満足しない場合は、c#lには１が加算され、評価値獲得部１０５から局所更新終了判断部１００６の処理が繰り返される。このようにして、初めに設定された初期解ベクトル集合の周囲で遺伝的演算に基づく組み替え操作を行ってより適合性の高い解ベクトルを探索することが行われるのである。なお、１００３におけるnkは、nk=nと設定したが、元の解ベクトル集合P内の解ベクトルpkに対して可変にすることも考えれる。また、局所更新回数c#lに対しても動的に変化させることも可能である。
【００６０】
次に、大域更新部１００２における処理について説明する。まず１００１で抽出された各解ベクトル群Pk(k=1,...,n)を集合統合部１００７が１つの集合P*=[p*i](i=1,...,n*)に統合する。この際、全ての解ベクトル群Pk内の解ベクトルを適合度の高い順番にソーティングし、高い方から順にn*個の解ベクトルを選んで統合集合Pを生成することが考えられる。大域組み替え操作部１００８は、１００７で得られた解ベクトル集合P*を対象とした組み替え操作により解ベクトルの更新を行う。その際、この処理は本発明に関する第１の例における最適化調整装置の組み替え操作部１０８と同じであるため省略する。図１２は一連の様子を模式的に表す図である。
【００６１】
最後に終了条件について説明する。終了条件としては、本例１における最適化調整装置と同様に収束判定適合度fendと終了更新繰り返し回数g#numendの２つ値の比較条件が設定されている。具体的には、
《終了条件１》集合統合部１００７において、各解ベクトル群Pk内の解ベクトルpkiの持つ適合度の最高値fmaxが収束判定適合度fendより大きいかどうか
《終了条件２》局所更新部１００１から大域更新部１００２における一連の更新の繰り返し回数lが終了更新繰り返し回数g#numendを超えているかの２つの終了条件を設ける。そして、どちらの条件も満たさない場合には局所更新設定部１００３へ処理が戻る。満足する場合には、最適解出力部１０３に処理が移り、最新の解ベクトル集合において最も適合度の高い解ベクトルが最適解ベクトルとして出力される。本例における第２の最適化調整装置は以上のような処理過程を終了条件１または２のどちらかが満足されるまで繰り返し実行することにより最適解ベクトルの推定を行うものである。このように組み替え操作を用いて局所的に解ベクトルの更新を数回繰り返し行った後に再び組み替え操作により大域的な解ベクトルの更新を行うことにより、遺伝的アルゴリズムの持つ解ベクトルの大域的更新能力を損なわずに、局所的な解ベクトルの更新能力を補強することができ、高速な最適解の推定の実現が可能となる。
【００６２】
以下、本発明に関する第３の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。図１３は、本発明に関する第３の例における最適化調整装置の構成を示すものである。本例は、解ベクトル集合内の各解ベクトルをその近傍空間よりランダムに抽出したベクトル群と比較して適合度の高いベクトル群を改めて更新処理の対象となる解ベクトル集合に属する解ベクトルとして選び出して組み替え操作の対象とすることを特徴とする。
【００６３】
図１３において、１３０１は解ベクトル集合P内の各解ベクトルpk(k=1,...,n)の周囲から任意の解ベクトルを選び出すための範囲設定を行う初期更新領域限定部である。初期解ベクトル群抽出部１３０２は、初期更新領域限定部１３０１で得られた範囲内に含まれる解ベクトルを任意に抽出して解ベクトル群Pk(k=1,...,n)を作成する。解ベクトル集合統合部１３０３は、各解ベクトル群Pkを１つの集合P*に統合するものであり、このP*に対して組み替え操作が実行される。
【００６４】
以上のように構成された本発明に関する第３の例における最適化調整方法と最適化調整装置の動作を図１４のフローチャート図をもとに説明する。なお、扱う具体的問題として本発明に関する第１、第２の例と同様に多次元関数wの最大値推定問題を取り上げ、解ベクトルを構成する各要素も同様に図７に記される方法によりビット列コード表現され、解ベクトルとしてはこのビット列が多次元空間における座標ベクトルの要素の順番に従い並べられた形で解ベクトルが表現される。
【００６５】
最初に初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定されるとともに、初期更新領域限定部１３０１で使用する限定領域半径c#lenが設定される。限定領域の設定としては様々な方法があるが、初期更新領域限定部１３０１ではこのc#lenを使い、初期解ベクトル集合P内の各解ベクトルpk(k=1,...,n)を中心にした多次元空間での球領域を設定する。次に、初期解ベクトル群抽出部１３０２が各解ベクトルpkを中心とした解ベクトル群Pkを設定する。この場合、各球領域内から任意にnk個のベクトルを抽出して解ベクトル群を設定する。評価値獲得部１０４、適合度計算部１０５を経て、解ベクトル集合Pkにおける各解ベクトルpkjごとに適合度fkj(j=1,...,nk)が計算される。解ベクトル集合統合部１３０３では、この適合度をもとに各解ベクトル群のを１つの集合P*に統合する処理を行う。図１５はその様子を模式的に表す。その方法としては、本例２のように、各解ベクトル群内の解ベクトルを適合度の高い順に並べて、高い方からn*個選択する方法も考えられるが、この例では、組み替え操作部１０８における候補選択部２０１で使用したルーレット選択法を用いてn*個の解ベクトルを抽出する方法をとる。つまり、各解ベクトルpkjの選ばれる確率rkjとして、（数１０）のように各適合度fkjの総和f#tに対する比の値rkjを定義し、その値をルーレットの占める範囲に割り当てる。そして、乱数により選ばれた値が止まる位置を占める解ベクトルを抽出するという方法を用いるのである。こうすることにより、確率的に適合度の高いものが選ばれることになる。
【００６６】
【数１０】
0003679071.tif 000011
【００６７】
組み替え操作部１０８では本発明に関する第１の例の場合と同様に、解ベクトル集合統合部１３０３で得られた解ベクトル集合P*内の解ベクトルp*i(i=1,...,n*)を対象として、ルーレット選択法による解ベクトルの選択淘汰、交叉処理、突然変異処理が候補選択部２０１、交叉処理実行部２０２、突然変異処理実行部２０３で実行されるのである。この方法は本発明に関する第２の例における最適化調整装置と比較すると、局所的な解更新能力をできるだけ簡単な手順で実現するものである。
【００６８】
最後に更新繰り返し回数lが更新終了繰り返し回数g#numendをこえているかどうか、もしくは適合度計算部１０５で得られた適合度fの最大値fmaxが収束判定適合度fendを超えているかどうかをもとに終了判定が行われ、どちらかでも満足する場合は更新処理は終わり、最適解出力部１０３で最も適合度の高い解ベクトルが出力されるのである。両方の条件を満足しない場合には、初期更新領域限定部１３０１に処理が戻る。以上のような処理過程をいずれか一つの終了条件を満足するまで繰り返し実行することにより最適解推定を実行するのである。このように、本発明に関する第３の最適化調整装置は、解ベクトル集合内の各解ベクトルをその近傍空間よりランダムに抽出したベクトル群と比較して適合度の高いベクトル群を改めて更新処理の対象となる解ベクトル集合に属する解ベクトルとして選び出す。そして、出来上がった解ベクトル集合を組み替え操作の対象とすることにより、従来の遺伝的アルゴリズムでは欠如していた局所的更新能力の弱さを解消することができる。
【００６９】
以下、本発明に関する第４の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を参照しながら説明する。図１６は、本発明に関する第４の例における最適化調整装置の構成を示すものである。本例は、適合度をもとに選択された解ベクトルの近傍ベクトル群を抽出することにより解集合全体の再設定を行い、各近傍ベクトル群内の解ベクトルのみを対象とした組み替え操作を行うことにより最適解の探索を行うものである。
【００７０】
図１６において、１６０１は解ベクトル集合全体の再設定を行う解集合再設定部、１６０２は解集合再設定部１６０１で得られた各近傍ベクトル群内の解ベクトルのみを対象とした組み替え操作により新しい解ベクトル集合の生成をするグループ組み替え操作部である。ここで、解集合再設定部１６０１は解ベクトル集合全体から代表となる解ベクトルをいくつか選択する代表解ベクトル選択部１６０３と代表解ベクトル選択部１６０３で得られた各代表解ベクトルに対して、その近傍ベクトル群を抽出する近傍ベクトル群抽出部１６０４より構成される。グループ組み替え操作部１６０２は候補選択部２０１、交叉処理実行部２０２、突然変異処理実行部２０３により構成され、候補選択部２０１は、選択範囲導出部２０４と乱数発生部２０５と解ベクトル抽出部２０６により構成される。
【００７１】
以上のように構成された本発明に関する第４の例における最適化調整方法と最適化調整装置の動作を図１７のフローチャート図をもとに説明する。ここで、扱う具体的問題及び解ベクトルを構成する各要素の表現方法は本発明に関する第１から第３における例の場合と同様である。
【００７２】
まず、最初に初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定されるとともに、代表解ベクトルの数Ncと各代表解ベクトルを中心して抽出する近傍ベクトルの数Nsと近傍の定義を表す近傍幅wi(i=1,...,Nc)が設定される。評価値獲得部１０４が（数４）に従い各解ベクトルの評価値Ekを求め、適合度計算部１０５が評価値Ekより適合度fkを計算する。
【００７３】
次に、解集合再設定部１６０１の動作について説明する。まず代表解ベクトル選択部１６０３において、解ベクトル集合から近傍ベクトル群を抽出するのに必要とされる代表解ベクトルpic(i=1,..,Nc)を選び出す。この時、選択方法としては様々な手法が考えられるが、本例ではグループ組み替え操作部１６０２を構成する候補選択部２０１で用いられているルーレット選択法により確率的に適合度の高いベクトルを代表解ベクトルとして選び出すこととする。近傍ベクトル群抽出部１６０４が、代表解ベクトル選択部１６０３で得られた代表解ベクトルpicに対して、各々、（数１１）を満足する近傍ベクトルpをNs個抽出することによりNc個の近傍ベクトル群を作成する。この（数１１）は、実際の実数空間にお
【００７４】
【数１１】
0003679071.tif 000012
【００７５】
いて代表解ベクトルpicを中心とした半径wiの球内を表していおり、Ns個の近傍ベクトルを選び出す方法としては（数１１）に含まれる解ベクトルから一様乱数を用いてランダムに選び出される。図１８は以上の様子を模式的に表現したものである。なお、本例では、（数１１）のように近傍の判断として実際の実数空間における解ベクトル間のユークリッド距離を用いた。しかし、これに限定されるものではなく、ビット列コードに変換表現した２つの解ベクトルx、yにおいて、右から数えて下位のLbitビットを比較し、反転しているビット数をもとに近傍を定義することにより近傍を定義する方法も考えられる。
【００７６】
以上のような解集合再設定部１６０１の処理により、Nc個の近傍ベクトル群が抽出させる。グループ組み替え操作部１６０２では、その各々の近傍ベクトル群内の解ベクトルのみを対象とした組み替え操作を行う。その際、まず候補選択部２０１において、ルーレット選択法による解ベクトルの選択淘汰が各々の近傍ベクトル群内を対象として行われ、候補選択部２０１で得られた新しい近傍ベクトル群を対象とした交叉処理が交叉処理実行部２０２で実行される。こうして各々の近傍ベクトル群独立に実行された組み替え操作により、新しい解ベクトル集合が生成され、この解ベクトル集合に対して突然変異処理実行部２０３が突然変異処理を実行するのである。
【００７７】
最後に更新繰り返し回数lが更新終了繰り返し回数g#numendをこえているかどうか、もしくは適合度計算部１０５で得られた適合度fの最大値fmaxが収束判定適合度fendを超えているかどうかをもとに終了判定が行われ、どちらかでも満足する場合は更新処理は終わり、最適解出力部１０３で最も適合度の高い解ベクトルが出力されるのである。このように代表解ベクトルの近傍からベクトル群を選び出しまとめることにより、局所的な探索をより効率良く行うことができる。さらに各近傍ベクトル群独立に組み替え操作を行うことにより、突出した適合度の高い解ベクトルの影響が解全体にすぐに大きな影響を与えることも避けることができるのである。
【００７８】
以下、本発明に関する第５の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を説明しながら説明する。第５の例は、解ベクトル集合内の解ベクトル近傍を複数の領域に分割し、その中で平均適合度の高い領域から任意に選び出す処理と並行して、元の解ベクトル集合内の解ベクトルの組み替え操作による解ベクトル更新を行うように工夫したものである。図１９は、本発明に関する第５の例における最適化調整装置の構成を示すものである。更新領域分割部１９０１は解ベクトル集合内から任意に選び出した２つの解ベクトルの近傍空間を複数の領域に分割する処理を行い、平均適合度計算部１９０２は更新領域分割部１９０１で分割された各領域内で複数の解ベクトル点を抽出しその評価値、適合度の平均を求める。さらに、適領域解ベクトル群抽出部１９０３は１９０２で選ばれた領域から複数の解ベクトルを任意に選び出すものであり、解ベクトル統合部１９０４は、組み替え操作により生成された解集合と近傍領域探索により更新された解ベクトル群を１つの集合P*に統合するものである。
【００７９】
以上のように構成された本発明に関する第５の例における最適化調整方法及び最適化調整装置の動作を図２０の処理を表すフローチャート図をもとに説明する。なお、扱う具体的問題及び解ベクトルを構成する各要素の表現方法は本発明に関する第１から第４における例の場合と同様である。
【００８０】
最初にこれまでの例と同様に、初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定される。評価値獲得部１０４が（数４）に従い各解ベクトルの評価値Ekを求め、適合度計算部１０５が評価値Ekより適合度fkを計算する。組み替え操作部１０８がこの適合度fkをもとに解ベクトル集合P内の解ベクトルpkの遺伝的な組み替え操作を行う。その処理と並行して、以下の処理がなされる。
【００８１】
まず、更新領域分割部１９０１では、解ベクトルpkとpmの間を結ぶ直線区間Lが設定できる。このLは（数１２）のように表現できる。ここでαは実数値である。
【００８２】
【数１２】
0003679071.tif 000013
【００８３】
この直線区間を次の３つの領域に分割する。
(1)α<0.0のpmを起点にしてpkから遠ざかる領域
(2)0.0≦α≦1.0のベクトルpkとpmの間の領域
(3)α>1.0のpkを起点にpmから遠ざかる領域
解ベクトルpkに対して、解ベクトル集合Pからランダムにその相手となる解ベクトルpmが選択される。このようにして直線区間ではあるが、解ベクトルpkの近傍を分割することができる。なお、pkを中心にした球領域を考え、その領域を経度角度βにより分割することにより複数領域に分ける方法も考えられる。
平均適合度計算部１９０２では、領域(1)(2)(3)各々よりnc個の解ベクトルを選び出し、評価値そして適合度を計算する。そして、各領域ごとに平均適合度fimean(i=1,2,3)を導出するのである。適領域解ベクトル抽出部１９０３は１９０２の結果をもとに、最も平均適合度の高い領域を選択し、そこからランダムにnd個の解ベクトルを元に持つベクトル群Pkを抽出する。図２１はその様子を表しており、この場合は領域(2)が選択されている。最新の解ベクトル集合の中で最も適合度の高い解ベクトルが出力される。この適領域解ベクトル抽出部１９０３で抽出された解ベクトル群Pk(k=1,...,n)と組み替え操作部１０８で得られた新しい解ベクトル集合Pが１９０４の解ベクトル統合部で１つの集合P*に統合される。この方法としては、本例２における高い適合度の順に抽出する方法と、本例３における適合度にルーレット選択法を適用した確率的に適合度の高いものを選択する方法等が考えられる。
【００８４】
前述までの例の場合と同様に、
《終了条件１》更新繰り返し回数lが更新終了繰り返し回数g#numendをこえたかどうか
《終了条件２》最大適合度fmaxが収束判定適合度fendを超えたかどうかという２つの終了条件が設定されており、どちらも満足しない場合にはもう一度評価値獲得部１０４へ処理が戻り、どちらかが満たされれば、最適解出力部１０３で最も適合度が高い解ベクトルが最適解として出力されるのである。以上のような処理過程を終了条件を満足するまで繰り返し実行することにより最適解の探索を行うのである。このように、解ベクトル集合内の組み替え操作による解ベクトルの最適化と並行して、各解ベクトル近傍における解ベクトルの更新処理も同時に行うこととなり、元々遺伝的アルゴリズムが持つ効率的な大域解更新能力に局所的な解更新能力を補強することができ、最適解ベクトルの推定を効率良く実行することができる。
【００８５】
以下、本発明に関する第６の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。図２２は、本発明に関する第６の例における最適化調整装置の構成を示すものである。本例は、適合度の算術平均と標準偏差をもとに解ベクトル集合を複数のグループに分割し、各グループ内の解ベクトルのみを対象とした組み替え操作を行うことにより最適解の探索を実行する。
【００８６】
図２２において、２２０１は解ベクトル集合全体を複数のグループに分割する解集合分割部である。解集合分割部２２０１は解ベクトル集合全体を分割する際の各領域を決定する分割領域決定部２２０２とその結果をもとに解ベクトル集合を実際に複数のグループに分割する分割実行部２２０３より構成される。
【００８７】
以上のように構成された本発明に関する第６の例における最適化調整方法と最適化調整装置の動作を図２３のフローチャート図をもとに説明する。なお、扱う具体的問題及び解ベクトルを構成する各要素の表現方法は前述までの第１から第５までの例と同様である。
【００８８】
最初に初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定されるとともに、解ベクトル集合分割条件として分割するグループ数Ngとその分割に用いられる自然定数nが設定される。評価値獲得部１０４が（数４）に従い各解ベクトルの評価値Ekを求め、適合度計算部１０５が評価値Ekより適合度fkを計算する。収束条件として、更新繰り返し回数lが更新終了繰り返し回数g#numendをこえているかどうか、もしくは適合度計算部１０５で得られた適合度fの最大値fmaxが収束判定適合度fendを超えているかどうかという２つの条件が設定されており、どちらかでも満足する場合は解ベクトルの更新処理は終わり、最適解出力部１０３で最も適合度の高い解ベクトルが出力される。
【００８９】
次に、解集合分割部２２０１の動作について説明する。まず分割幅決定部２２０２が適合度計算部１０５で求められた適合度fkの算術平均Aveとその標準偏差σを計算する。そして、例えばNg=3の場合、図２４（ａ）の適合度fkに対する個体数分布を表す図のように、Ave、σと初期解集合設定部１０１で設定された自然定数nを用いて、
(A)fk>(Ave+σ×n)の領域
(B)(Ave-σ×n)≦fk≦(Ave+σ×n)の領域
(C)fk<(Ave-σ×n)の領域
の３つの領域を決定する。分割実行部２２０３が分割領域決定部２２０２の結果を受けて、実際に解ベクトル集合全体を分割する。図２４（ｂ）は実際の実数値空間における分割された各グループの分布を模式的に表す図である。ここで、本発明に関する第４の例の場合は、現在の解ベクトル集合の適合度をもとに検討した分布状況に関係なく代表解ベクトルの近傍ベクトル群を抽出しているが、本例では、現在の解ベクトル集合の中から適合度の分布状況に従い抽出して分割を行っている点が大きく異なる。なお、本例では、nを一定とみなしているが、この値も動的に変化させることも考えられる。
【００９０】
グループ組み替え操作部１６０２では本発明に関する第４の例の場合と同様に、解集合分割部２２０１で得られた複数のグループ内の解ベクトルのみを対象として、ルーレット選択法による解ベクトルの選択淘汰、交叉処理が候補選択部２０１、交叉処理実行部２０２で順番に実行される。そして、新しく生成された解ベクトル集合全体に対して突然変異処理実行部２０３が突然変異処理を実行するのである。
【００９１】
以上のような解ベクトル集合の更新処理を、前述の収束条件が満たされるまで繰り返し行うことにより最適な解べくトルの推定を行うものであり、このように解ベクトル集合全体を適合度の平均と標準偏差をもとに複数のグループに分割し、各グループ内に属する解ベクトルのみを対象とした組み替え操作を各グループ独立に実行することにより、突出した高い適合度を持つ解ベクトルや低い解ベクトルが別々のグループに分かれて組み替え操作を行われることになる。そのため、それらが解ベクトル集合全体にすぐに大きな影響を与えることを避けることができるし、また各グループ内の解の収束も高速となり、効率良い最適解ベクトルの推定を行うことができるのである。
【００９２】
以下、本発明に関する第７の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を説明しながら説明する。第７の例は、適合度を計算する度に適合度の算術平均と標準偏差、最大・最小適合度をもとに解ベクトル集合を複数のグループに分割するかどうかの判断をすることにより組み替え操作対象を選択し、得られた組み替え操作対象内の解ベクトルを対象とした組み替え操作を行うことにより最適解探索を実行するものである。図２５は、本発明に関する第７の例における最適化調整装置の構成を示すもので、２５０１は適合度の算術平均と標準偏差、最大・最小適合度をもとに解ベクトル集合全体を複数のグループに分割するかどうかの判断を下す組み替え対象制御部である。
【００９３】
以上のように構成された本発明に関する第７の例における最適化調整方法及び最適化調整装置の動作を図２６の全体の処理を表すフローチャート図、図２７の処理２を表すフローチャート図をもとに説明する。なお、扱う具体的問題及び解ベクトルを構成する各要素の表現方法は本発明に関する第１から第６における例の場合と同様である。
【００９４】
最初にこれまでの例と同様に、初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定されるとともに、解ベクトル集合分割条件として分割するグループ数Ngとその分割に用いられる自然定数nが設定される。評価値獲得部１０４が（数４）に従い各解ベクトルの評価値Ekを求め、適合度計算部１０５が評価値Ekより適合度fkを計算する。収束条件として、更新繰り返し回数lが更新終了繰り返し回数g#numendをこえているかどうか、もしくは適合度計算部１０５で得られた適合度fの最大値fmaxが収束判定適合度fendを超えているかどうかという２つの条件が設定されており、どちらかでも満足する場合は解ベクトルの更新処理は終わり、最適解出力部１０３で最も適合度の高い解ベクトルが出力される。
【００９５】
本例は第６の例に解ベクトル集合の分割を行うかどうかの制御機構２５０１を設けることにより、無意味な分割（解ベクトル集合内の全ての解ベクトルの適合度が非常に近い値を持つような場合）をすることによる効率のロスを避けることを目的とする。組み替え対象制御部２５０１は、まず適合度計算部１０４で得られる適合度fkよりその平均Aveと標準偏差σを求める。そして、この値と最大・最小適合度をもとに解ベクトル集合を複数のグループに分割するかどうかの判断を下すのである。その判断基準として様々な基準が考えられるが、本例では（数１３）で表される条件を満足する時に、解ベクトル集合を複数のグループに分割する必要があると判断するように定義する。
【００９６】
【数１３】
0003679071.tif 000014
【００９７】
ここでfmaxは最大適合度、fminは最小適合度、cfは適合度分布判断定数を表す。この判断基準の結果に従い、２５０１は次のような動作を行う。
《判定１》分割しないと判断された場合には解ベクトル集合全体を組み替え対象として組み替え操作部１０８へ進む。
《判定２》分割を行うと判断された場合には解集合分割部２２０１へ進む。この時、解ベクトル集合の分割方法として適合度の平均値Aveと標準偏差σをもとに本発明における第６の例の場合と同様な方法を用いる。
【００９８】
組み替え操作部１０８では、組み替え対象制御部２５０１で得られた組み替え対象に対してルーレット選択法による解ベクトルの選択淘汰が候補選択部２０１で実行され、１点もしくは２点交叉処理が交叉処理実行部２０２で実行され、突然変異処理が突然変異処理実行部２０３が実行されるのである。
【００９９】
そして本発明における第１から第６の例の場合と同様な収束条件により解ベクトル集合の更新を続行するかどうかの判定を行う。以上のような処理過程を繰り返し実行することにより最適解ベクトルの推定を行うのである。このように、適合度の算術平均と標準偏差、最大・最小適合度をもとに解ベクトル集合を複数のグループに分割するかどうかの判断をする。分割すると判断された場合には、解集合分割部が解集合全体を複数のグループに分割し、そう判断されない場合は解集合全体を組み替え操作の対象とし、得られた組み替え処理対象に対して解ベクトルの選択と組み替え操作を行うことにより適合度分布状況をもとに突出した高い適合度を持つ解ベクトルの有無を判断し、その影響を低減するように組み替え処理対象を限定することにより、効率良い最適解ベクトル推定を行うことができるのである。
【０１００】
以下、本発明に関する第８の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。図２８は、本発明に関する第８の例における最適化調整装置の構成を示すものである。本例は、更新領域設定部で用いられる段階収束基準として段階収束適合度とその値を満足する解ベクトル個体数を定義し、更新領域設定部において前記段階収束基準を満足するごとに更新領域を局所的に限定するとともに段階収束適合度の精度を上げていくことにより最適解ベクトルの推定を実行するものである。
【０１０１】
図２８において、２８０１は段階収束基準として設定された段階収束評価値とその値を満足する解ベクトル個体数を評価し、その基準を満足する場合に探索領域を局所的に限定するとともに段階収束適合度の精度を上げていく更新領域設定であり、更新領域設定部２８０１は、段階収束適合度flthとその値を満足する解ベクトル個体数Nlthを評価する段階収束判定部２８０２と、段階収束判定部２８０２で収束と判断された場合に更新領域を局所的に限定するとともに段階収束適合度の精度を上げる収束基準変更部２８０３により構成される。
【０１０２】
以上のように構成された本発明に関する第８の例における最適化調整方法と最適化調整装置の動作について図２９のフローチャート図をもとに説明する。その際、扱う具体的問題及び解ベクトルのコーディング方法については第１から第７における例と同様のものを用いるとする。
【０１０３】
まず、これまでの例と同様に初期解集合設定部１０１において解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定される。この初期解ベクトル集合Pより最適解ベクトル推定が開始されるのである。それとともに、初期解ベクトルの更新領域と、初期段階収束基準が設定される。段階収束基準は段階収束適合度flthとその値を満足する解ベクトル個体数Nlthとして定義されており、初期段階収束適合度flth0と収束判定のための初期個体数Nlth0がflth=flth0、Nlth=Nlth0のように設定される。また、初期更新領域としては、係数に相当する長さBlenのバイナリーコードにおいて最上位Clenビットのみが有効でそれ以下では0とみなすことにより表現される領域を対象とする。
【０１０４】
更新領域設定部２８０１では、まず段階収束判定部２８０２において、１０５で得られた適合度fkと段階収束適合度flthが比較され、fkがflthより大きくなる解ベクトルの個数Nlを数える。この際、段階収束判定部２８０２では段階収束適合度flthが予め設定された収束判定適合度fendを超えているかかどうかを判断する段階収束条件を設け、次のような判定がされる。
《判定１》Nl≧Nlthかつ段階収束条件を満足する場合、最適解出力部１０３へ進む。
《判定２》Nl≧Nlthだが段階収束条件を満足しない場合、収束基準変更部２８０３が段階収束適合度flthを（数１４）に従い変更する。ここで、flthnewが新しく設定される段階収束適合度であり、flthprvが現在の段階収束適合度、△flが予め設定された段階収束適合度の変分量であり、正の実定数である。なお、ここでは△flは一定とみなすが、この値も動的に変化するように設定することも考えられる。
【０１０５】
【数１４】
0003679071.tif 000015
【０１０６】
収束基準変更部２８０３では、バイナリ変換された各係数の現在の更新領域であるClenビットは、その係数がflthprvを満足するベクトルに含まれる場合は、そのまま保存される。一方、満足しないベクトルに対しては、満足する複数のベクトルの中からランダムに選ばれたベクトルが各係数の現在の探索領域であるClenビットにコピーされる。その後、各係数において次の下位のClenビットにより表現される領域を改めて更新対象領域とするのである。その際、更新対象領域より上のビットは変更せず、また更新領域より下のビットは0とする。ここで、Clenビットの移動が、予め設定された、各係数に割り当てられたBlenビットを超える時は、一番下位ビットからClenビットを更新の対象とする。以上の処理の後、再び段階収束判定部２８０２における判定を繰り返す。
《判定３》Nl≦Nlthの場合、組み替え操作部１０８へ進む。
【０１０７】
図３０は判定２で行う更新ビット選択処理を実際の係数が取り得る実数値空間における更新領域に展開して表している。解ベクトルの要素である係数は図７で示されるようなビット列コード表現されているため、上位ビットの変動は実際の実数空間における係数の大きな変動に相当し、下位ビットの変動は現在点を中心とした局所的な変動に相当する。そのため、図３０で明かなように判定２で行う更新ビット選択処理は、はじめ各係数が取り得る領域をあらく大域的に更新した後、抽出された領域をさらに細分化して局所的に更新する過程を繰り返すというように、段階的に更新領域を限定・細部化して更新を行う過程に相当する。
【０１０８】
解ベクトル集合内の解ベクトル更新の終了を判断する収束条件としては、判定１及び判定２で使用される段階収束条件と、更新繰り返し回数lが更新終了繰り返し回数g#numendをこえているかどうかを判断する条件が用意されている。この２つの条件が満足されるまで、以上のような解ベクトルの更新処理を繰り返し実行することにより最適解の推定を行うのである。このようにまず大域的に荒い解ベクトルの探索を行った後徐々に局所的探索に移行することにより、従来問題とされていた最適解近傍における局所的な探索能力の甘さによる影響を低減することが可能となり、効率良くかつ高速な最適解探索を実現することができる。
【０１０９】
なお、本発明に関する第１から第８の例の遺伝的アルゴリズムによる最適化調整方法及び最適化調整装置では、多次元関数の最大値推定問題を具体例として説明したが、前記巡回セールスマン問題やある個数の品物を容量が限定されているナップサックにできるだけ詰め込むことを求めるというナップサック問題、与えられた多次元空間における複数点よりそれらをうまく近似する多次元関数を求める多次元関数近似問題、病院における看護婦の夜勤、深夜勤務スケジュールを適切に計画するためのスケジューリング問題、航空機等のパラメトリック設計等への適用も考えられる。１例として次のように記述できる一次元関数近似問題が挙げられる。
《条件１'》所定の手続きまたは外部からの指示により、t個の２次元ベクトルqi(xi, yi)(i=1,...,t)からなる集合Qを作り出す。
《条件２'》（数１５）のような(s-1)次関数を定義する。
《条件３'》条件１における２次元ベクトル集合Qを最も近似する（数１５）で表される(s-1)次関数の各項における係数aj(j=0,...,s-1)を（数１６）を満足する範囲内で求める。ここで、x∋xkを独立変数と、cjは係数ajの絶対値の探索上限とみなす。
【０１１０】
【数１５】
0003679071.tif 000016
【０１１１】
【数１６】
0003679071.tif 000017
【０１１２】
《条件４》ただし、条件１における２次元ベクトルデータ数tは探索する係数ajの個数sよりもはるかに大きいものとする。図３１はこれを模式的に表現したものである。この場合、評価値獲得部１０４が例えば（数１７）のように、予め与えら
【０１１３】
【数１７】
0003679071.tif 000018
【０１１４】
れた２次元ベクトルデータqi(xi, yi)と得られた近似関数より推定されるベクトルデータoi(xi, zi)の間の２乗誤差の総和(i=1,...,t)を評価関数として用いることにより各解ベクトルpkに対する評価値Ekを求める方法が考えられ、この一次元関数近似問題はこの評価値を最小化する最小化問題として捉えることができる。  その時、適応度計算部１０５では、評価値獲得部１０４で求められる評価値から、各解ベクトルの適合性を見るために適合度が計算される。適合度fkを導出する関数として様々な関数が考えられるが、ここではfk=V-Ekとし、VはEkより大きい正の実定数とする。こうすることにより、評価値が小さい程適合度は大きな値になるように変換することができる。
【０１１５】
以下、本発明の第９の例、第１０の例、第１の実施の形態、第１１の例から第２２の例における最適化調整方法及び最適化調整装置について図面を参照して説明するが、この第１の実施の形態と、第９の例から第２２の例では、ユーザの評価をもとに最適な解ベクトルを推定する対話型遺伝的アルゴリズムを用いた最適化調整方法と最適化調整装置に関するものである。
【０１１６】
本発明に関連する第９の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を参照しながら説明する。第９の例の最適化調整方法と最適化調整装置は各調整する解ベクトルの更新領域をその特性や過去の調整結果をもとに限定し、その領域内の解ベクトルを対象として対話型遺伝的アルゴリズムにより最適な解ベクトルの調整を行うものである。第９の例はその最適化調整方法と最適化調整装置を視力の補正を行うレンズの調整に応用した例である。
【０１１７】
図３２において、３２０１は対象とするデータを入力する対象データ入力部、３２０２は解ベクトルの取り得る領域を限定する更新領域限定部、１０１は調整する初期の解ベクトルの集合P=[pk](k=1,...,n)を所定の手続きまたは外部からの指示により設定する初期解集合設定部、３２０３は遺伝的組み替え操作等により最適解ベクトルの調整を実際に行うメイン処理部、１０３は最適な解ベクトルを出力する最適解出力部、３２０４は最適解出力部により出力された最適解ベクトルに従い対象データ入力部３２０１で入力されたデータを扱う機器の調整を行う機器調整実行部である。メイン処理部３２０３は、ユーザに各解ベクトルの表す情報を提示し各解ベクトルの評価をしてもらうユーザ評価部３２０５と、ユーザ評価部３２０５で得られた評価値Ekをもとに各解ベクトルのその問題に対する適合度fkを計算する適合度計算部１０５と、適合度計算部１０５で得られた各解ベクトルの適合度をもとに解ベクトルの選択淘汰と交叉、突然変異等の組み替え操作処理を実行する組み替え操作部１０８と、組み替え操作部１０８１で得られた解ベクトルの集合において、更新領域限定部３２０２で設定された解ベクトルの取り得る限定領域に属さない解ベクトルを限定領域内の任意のベクトルと取り替えることにより解ベクトルの集合を再設定する集合再設定部３２０６により構成される。ユーザ評価部３２０５は、各解ベクトルの表す情報をユーザに提示する情報提示部３２０７と、ユーザが情報提示部３２０７で提示された情報をもとに各解ベクトルの評価値を判定するユーザ評価判断部３２０８により構成される。組み替え操作部１０８は図２に示されるように、候補選択部２０１、交叉処理実行部２０２、突然変異処理実行部２０３により構成され、候補選択部２０１は、選択範囲導出部２０４、乱数発生部２０５、解ベクトル抽出部２０６により構成される。
【０１１８】
以上のように構成された本発明に関連する第９の例における最適化調整方法と最適化調整装置の動作について図３３のフローチャートをもとに説明する。まず、図７２に示されるように、対象データ入力部３２０１でユーザに提示するための検定画像が入力データとして入力される。調整する解ベクトルpkは（左目に用いられる球面レンズの度数LSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数LCYL(D)、乱視の軸の角度LAXIS(度)、右目に用いられる球面レンズの度数RSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数RCYL(D)、乱視の軸の角度RAXIS(度)）の組により表される。ここで、レンズの度数は焦点距離（m）の逆数Dを単位として持つ。そして近視を（-）、遠視（+）の符号で表し、例えば焦点距離の遠点が50cmである近視の場合には-2.0D（1m÷50cm）と表示され、矯正するレンズの度数も-2.0Dが用いられる。なお、解ベクトルとして実数値を要素に持つ形で取り扱うこととするが、図７のように各実数値を対応した長さBlenのビット列コードに変換しそのビット列コードを順番に並べる形に表現することも考えられる。更新領域限定部３２０２では、図７３の概念図に示されるように、例えば過去の最適な解ベクトルが解ベクトル空間に占める領域Φ内のみを探索するように限定するのである。初期解集合設定部１０１では、この領域Φ内の解ベクトルを一様乱数を用いてランダムに選びだして解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が設定される。
【０１１９】
そして、この初期解ベクトル集合Pより最適解ベクトルの調整が開始される。情報提示部３２０７では、上述の解ベクトル集合Pの元である解ベクトルpkにより表現される矯正用レンズに対象データ入力部３２０１で入力される検定画像を通して見える調整画像が提示され、これを見てユーザは各解ベクトルにより作成される矯正用レンズの評価値Ekをユーザ評価判断部３２０８で行う。適合度計算部１０５では、ユーザ評価判断部３２０８で得られた評価値から、各解ベクトルの適合性を調べるための適合度fkを計算する。適合度fkを導出する関数として様々なものが提案されているが、ここではfk=Ekとする。
【０１２０】
組み替え操作部１０８の動作については本発明に関する第１から第８の例の場合と同様のため省略する。集合再設定部３２０６では、組み替え操作により新しく得られた解ベクトル集合P内の解ベクトルにおいて更新領域限定部３２０２で設定した限定領域Φに属さない解ベクトルを取り出し、限定領域Φ内よりランダムに選択された解ベクトルを加えることにより解ベクトルを再設定し直すのである。  終了条件として、繰り返し回数が許容繰り返し回数を越えていないかが判断されるが、ユーザに評価をお願いする情報がユーザの満足に足るものかどうかも併せて確認する。どちらも満足しない場合にはもう一度情報提示部３２０７へ戻る。以上のような処理過程を繰り返し回数の終了条件かユーザの満足度を満たすまで繰り返し実行することにより、解ベクトルの最適化を実現するのである。そして最適解出力部１０３で最も評価値の高い解ベクトルが最適解ベクトルとして出力され、その最適解ベクトルに従って機器調整実行部３２０４が矯正レンズの調整を行うかまたは指示するようになっている。このような処理を行うことにより、ユーザの視力に基づく見え具合いに合わせて視力矯正のためのレンズの調整をユーザ自身が容易に調整することが可能となる。そして、調整する解ベクトルの探索領域をその特性や過去の調整結果をもとに限定しその領域内の解ベクトルを対象とすることにより、探索する必要がないと思われる領域での探索を削除することが可能となり、最適な解ベクトルの調整を速やかに行うことができる。
【０１２１】
以下、本発明に関連する第１０の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を参照しながら説明する。第１０の例では、最適化調整方法と最適化調整装置は記録されている過去の最適な解ベクトル情報をもとに調整する解ベクトルの初期集合を設定し対話型遺伝的アルゴリズムを用いて最適な解ベクトルの導出を行うものである。第１０の例では、本発明に関連する第９の例と同様に視力の補正を行うレンズの調整に応用した例である。図３４は、本発明に関連する第１０の例における調整装置の構成を表す。
【０１２２】
図３４において、３４０１は過去の調整により得られた最適な解ベクトルの記録している記録媒体部、３４０２は記録媒体部３４０１から、保存されている過去の最適な解ベクトル群を読み込む記録情報読込み部、３４０３は記録情報読込み部３４０２で読み込んだ過去の最適な解ベクトルから解ベクトルの初期集合Pに用いるものを選択する初期解ベクトル選択部、３４０４は初期解ベクトル選択部３４０３で選ばれた解ベクトルにランダムに設定された解ベクトルを加えて解ベクトルの初期集合を設定する初期解ベクトル補充部、３４０５は最適解出力部１０３で出力されたユーザにとって最適な解ベクトルを記録媒体部３４０１に記録する最適解ベクトル記録部である。
【０１２３】
以上のように構成された本発明に関連する第１０の例における最適化調整方法と最適化調整装置の動作を図３５のフローチャートをもとに説明する。
【０１２４】
まず、対象データ入力部３２０１でユーザに見せる検定画像データが入力される。調整する解ベクトルpkは本発明に関連する第９の例における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様に、（左目に用いられる球面レンズの度数LSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数LCYL(D)、乱視の軸の角度LAXIS(度)、右目に用いられる球面レンズの度数RSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数RCYL(D)、乱視の軸の角度RAXIS(度)）の組により表される。記録情報読込み部３４０２は記録媒体部３４０１に記録されている過去の調整により得られた最適な解ベクトル群を読み込む。初期解ベクトル選択部３４０３が、記録情報読込み部３４０２で得られた過去の最適解ベクトル群よりns個選択し、次の初期解ベクトル補充部３４０４が(n-ns)個の一様乱数によりランダムに設定された解ベクトルを加えて解ベクトルの初期集合Pを作成する。もし記録媒体部３４０１にns個だけの情報がない場合は、記録されているだけの解ベクトルが初期解ベクトル選択部３４０３で選択され、解ベクトルの初期集合の元の個数がn個になるように初期解ベクトル補充部３４０４で設定される。情報提示部３２０７における矯正レンズを通した調整画像の提示とーザ評価判定部における各解ベクトルの評価値の判定、そして適合度計算部１０５における各解ベクトルの適合度の計算と組み替え操作部１０８で解ベクトルの組み替え操作が行われ新しい解ベクトル集合が生成される。終了条件としては、本発明に関連する第１の実施の形態における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様に、繰り返し回数が許容繰り返し回数を越えていないかを判断することと、ユーザに評価をお願いする情報がユーザの満足に足るものかどうかを確認することが挙げられる。どちらも満足しない場合にはもう一度情報提示部３２０７へ戻る。以上のような処理過程を繰り返し回数の終了条件かユーザの満足度を満たすまで繰り返し実行することにより、解ベクトルの最適化を実現するのである。そして最適解出力部１０３で最も評価値の高い解ベクトルが最適解ベクトルとして出力され、その最適解ベクトルに従って機器調整実行部３２０４が矯正レンズの調整を行うかまたは指示するようになっている。その際次の調整を行う際の開始点となるように、最適な解ベクトルを最適解ベクトル記録部３４０５が記録媒体部３４０１に記録しておくのである。このような処理を行うことにより、ユーザの視力に基づく見え具合いに合わせて視力矯正のためのレンズの調整をユーザ自身が容易に調整することが可能となる。さらに、記録されている過去の最適な調整情報をもとに解ベクトルの初期集合を設定してユーザにとって好ましくない解ベクトルを排除して探索することにより、最適な解ベクトルの調整が効率よく行うことができ、各解ベクトルの評価をする際のユーザ負担の軽減につながると考えられる。
【０１２５】
次に、本発明の第１の実施の形態における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を参照しながら説明する。第１の実施の形態の最適化調整方法と最適化調整装置はユーザの生理情報をもとに推定した心理状況をもとにユーザの評価値の補正を行い、その補正評価値をもとに対話型遺伝的アルゴリズムにより最適な解ベクトルの調整を行うものである。第１０の例は、本発明に関連する第９の例と同様に視力の補正を行うレンズの調整問題を扱う。図３６は、本発明に関連する第１の実施の形態における最適化調整装置の構成を表す。
【０１２６】
図３６において、３６０１は各解ベクトルの表す情報をユーザが評価する際の生理データよりユーザの心理状況を推定するユーザ心理推定部、３６０２は得られた心理状況をもとにユーザの判定した各評価値の補正を行う評価値補正部である。ユーザ心理推定部３６０１は、実際に各解ベクトルの表す情報をユーザが評価する際の生理データを計測する生理データ測定部３６０３と、その生理データをもとにユーザの心理状況を推定する心理推定実行部３６０４より構成される。
【０１２７】
以上のように構成された本発明の第１の実施の形態における最適化調整方法及び最適化調整装置の動作を図３７のフローチャートをもとに説明する。
【０１２８】
最初に、対象データ入力部３２０１でユーザに見せる検定画像データが入力される。調整する解ベクトルpkは本発明に関連する第１の実施の形態における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様に、（左目に用いられる球面レンズの度数LSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数LCYL(D)、乱視の軸の角度LAXIS(度)、右目に用いられる球面レンズの度数RSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数RCYL(D)、乱視の軸の角度RAXIS(度)）の組により表される。初期解集合設定部１０１において、解ベクトルの初期解集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定される。情報提示部３２０７において、各解ベクトルにより作られる矯正レンズを通して見える調整画像がユーザに提示され、ユーザはユーザ評価判断部３２０８において各解ベクトルによる調整画像の見え具合いを評価する。それとともに、生理データ測定部３６０３で、各解ベクトルによる調整画像を評価する際のユーザの生理データを測定する。測定する生理データとしては、様々なデータ（皮膚電極抵抗、呼吸量、脈拍、血圧、眼球運動、脳波等）が考えられるが、ここでは目のまばたき回数と発汗量を用いる実施の形態について説明する。図７５（ａ）に示されるように、人間の場合、見ている対象がおもしろいか、興味があるとか、あるいは注意を引くときにはまばたきは抑制され、普段よりまばたきの発生頻度が低くなる。そしてこのような状態から解放されると、今度は逆に抑制された分をとりもどすかのように頻繁に起こり、やがてもとに戻るといった結果が出ている。これを利用すると、ユーザのまばたき発生頻度neyeが予め設定された許容まばたき頻度neyethより大きい場合には、ユーザの関心が低いと判断することができる。また、図（ｂ）のように、緊張したり動揺したりすると発汗量が大きくなり、皮膚電極抵抗は大きく変動する。心理推定実行部３６０４ではこれらの判断を行うのである。まず、心理推定実行部３６０４でユーザの関心が低いと判断された場合には、解ベクトルpkの評価値Ek(k=1,...,n)に対して、平均評価値Eave、標準偏差σEを求め、次のような補正を行う。
(i) 0.0 ＜ Ek-Eave ≦σEを満たす場合、Ek←Ek＋補正量△Ecor1
(ii)0.0 ＜ Eave-Ek ≦σEを満たす場合、Ek←Ekー補正量△Ecor1
一般に関心が低い場合、ユーザ評価値の変動は小さくなりやすいと考えられるが、(i)(ii)の補正により評価値Ekを広く分布させてやることができ、そのことが遺伝的アルゴリズムによる最適な解ベクトルの調整には有効である。また、動揺していると判断された場合には、
(iii) Ek-Eave ≧σEを満たす場合、Ek←Ekー補正量△Ecor2
(iv) Eave-Ek ≧σEを満たす場合、Ek←Ek＋補正量△Ecor2
の補正を行う。これは(i)(ii)の補正とは逆に、動揺している影響によりユーザ評価の変動が大きくなるやすいことを抑制する効果を期待している。なお、(i)から(iv)の補正において、Ek＞最大可能評価値EAmaxの時Ek＝EAmaxとし、Ek＜最小可能評価値EAminの時Ek＝EAminとする。
【０１２９】
適合度計算部１０５で評価補正部３６０２で得られた補正評価値をもとに適合度を計算し、組み替え操作部１０８で選択的淘汰、交叉処理、突然変異処理の解ベクトルの組み替え操作が行われる。提示情報部における調整画像の提示から組み替え操作までの処理は、繰り返し回数が許容繰り返し回数を越えたか、ユーザに評価をお願いする情報がユーザの満足に足るものが作成されるまで繰り返し実行される。そして最適解出力部１０３で最も評価値の高い解ベクトルが最適解ベクトルとして出力され、その最適解ベクトルに従って機器調整実行部３２０４が視力矯正用のレンズの調整を行うかまたは指示するようになっている。このように、ユーザが評価を行っている際の生理データをもとに常にユーザの心理状況を推定し、その推定結果をもとにユーザの評価値を補正するため、ユーザの評価におけるゆらぎの影響を軽減させることができ、環境に左右されないでユーザの状況（聴力、視力等）に最適な解ベクトルの調整を実現することができる。
【０１３０】
以下、本発明に関連する第１１の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を参照しながら説明する。第１１の例の最適化調整方法と最適化調整装置は対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザが各自にとって最適な解ベクトルを探索する際の調整の履歴をもとにユーザの調整過程の評価モデルを推定するものである。第１１の例は、本発明に関連する第９の例と同様に視力の補正を行うレンズの調整問題を扱う。図３８は本発明に関連する第１１の例における調整装置の構成を表す。
【０１３１】
図３８において、３８０１はメイン処理部３２０３で得られたユーザの調整過程に関する評価モデルを表現することのできるパラメータの組を出力する評価モデル出力部、３８０２はユーザに各解ベクトルの表す情報を提示してユーザに評価してもらい、その評価値と対応する解ベクトルを記録するといった処理を行う第２ユーザ評価部、３８０３は記録されているユーザの調整の履歴が予め設定された評価モデル推定条件を満足するかどうかの判定を行う評価モデル推定判定部、３８０４は評価モデル推定判定部３８０３で評価モデル推定条件を満足すると判定された場合に、調整履歴記録部で記録されているユーザの調整の履歴をもとにこのユーザの調整過程に関する評価モデルを推定するモデル推定実行部である。第２ユーザ評価部は、ユーザに各解ベクトルの情報を提示する情報提示部３２０７と、情報提示部３２０７で提示された情報よりユーザに各解ベクトルの評価をお願いするユーザ評価判断部３２０８と、ユーザ評価判断部３２０８で得られた評価値と対応する解ベクトルを記録する調整履歴記録部３８０５より構成される。
【０１３２】
以上のように構成された本発明に関連する第１１の例における調整装置の動作を図３９のフローチャートをもとに説明する。
【０１３３】
最初に、対象データ入力部３２０１でユーザに見せる検定画像データが入力される。調整する解ベクトルpkは本発明に関連する第９の例における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様に、（左目に用いられる球面レンズの度数LSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数LCYL(D)、乱視の軸の角度LAXIS(度)、右目に用いられる球面レンズの度数RSPH(D)、乱視用の円柱レンズの度数RCYL(D)、乱視の軸の角度RAXIS(度)）の組により表される。初期解集合設定部１０１において、解ベクトルの初期解集合P=[pk](k=1,...,n)が所定の手続きまたは外部からの指示により設定される。情報提示部３２０７において、各解ベクトルにより作られる矯正レンズを通して見える調整画像がユーザに提示され、ユーザはユーザ評価判断部３２０８において各解ベクトルによる調整画像の見え具合いを評価する。調整履歴記録部３８０５はユーザ評価判断部３２０８で得られた評価値と対応する解ベクトルを記録する。そして、評価モデル推定判定部３８０３が、評価モデル推定条件を満足するかどうかの判定を下すのである。評価モデル推定条件としては、様々なものが考えられるが、loopを第２ユーザ評価部３８０２から組み替え操作部１０８まででの処理が通して行われた場合に１回として数える繰り返し回数、loopthを予め設定された許容繰り返し回数と定義した場合のloop≧loopthを評価モデル推定条件をする。これは、ユーザの調整過程に関する評価モデルを推定するにはある程度以上のデータが必要であろうという仮定に基づくものである。評価モデル推定判定部３８０３で、繰り返し回数loopの評価モデル推定条件を満足しない場合には、適合度計算部１０５における各解ベクトルの適合度の計算と組み替え操作部１０８で解ベクトルの組み替え操作が行われ新しい解ベクトル集合が生成され、その新しい解ベクトル集合をもとに再び情報提示部３２０７で、各解ベクトルにより作られる矯正レンズを通して見える調整画像がユーザに提示される。
【０１３４】
逆に、評価モデル推定判定部３８０３で、繰り返し回数loopの評価モデル推定条件を満足する場合には、モデル推定実行部３８０４において、調整履歴記録部３８０５に記録されているユーザの調整の履歴を用いて、このユーザの評価モデルの推定が実行される。ユーザの調整過程に関する評価モデルの推定方法にも様々な手法が考えられるが、ここでは図７６で表されるようなニューラルネットワークを用いることとする。本実施の形態のニューラルネットワークは、図のように、入力層、中間層、出力層から構成されるフィードフォワード型のネットワークである。入力層は6×n個のニューロンより構成される。解ベクトルpk=(LSPHk、LCYLk、LAXISk、RSPHk、RCYLk、RAXISk)(k=1,...,n)の成分の値と(n-1)個のベクトル差分pk - pl=(LSPHk-LSPHl、LCYLk-LCYLl、LAXISk-LAXISl、RSPHk-RSPHl、RCYLk-RCYLl、RAXISk-RAXISl)(k,l=1,...,n,l≠k)の成分の値が入力される。出力層は、n個の元を持つ解ベクトル集合内の順位に相当するn個のニューロンより構成される。入力層の出力は中間層、出力層へと伝わりネットワークの出力が得られる。各ニューロンは次の（数１８）に従い、出力oiが計算される。
【０１３５】
【数１８】
0003679071.tif 000019
【０１３６】
（数１８）においてoiが各ニューロンｉの出力、wijが結合荷重、xjが他のニューロンからの入力、θiがスレッシュホールドである。非線形関数fは、（数１９）に示すシグモイド関数である。
【０１３７】
【数１９】
0003679071.tif 000020
【０１３８】
各ニューロンが（数１８）・（数１９）に示す計算を行って結果を出力する。
【０１３９】
モデル推定実行部３８０４では、ユーザの調整過程を吸収できるように本ニューラルネットワークの学習を行うのである。つまり、解ベクトルpkの6個の成分と解ベクトル集合内の他の解ベクトルplとの差分成分6×(n-1)から、解ベクトル集合内におけるpkの順位を判断することができるようにネットワークの結合荷重を変化（学習）させるのである。その際、調整履歴記録部３８０５に記録されている評価値より求められるその解ベクトルの順位に対応する出力ニューロンに教師信号として1を与え、その他の出力ニューロンには0を教師信号として与えることにより学習が行われ、（数２０）に示した出力信号と教師信号の誤差を小さくする方向に、（数２１）のように各ニューロンの結合荷重を変更するバックプロパゲーション法が学習方法として用いられる。
【０１４０】
【数２０】
0003679071.tif 000021
【０１４１】
ここで、outがネットワークの出力信号、targetが教師信号である。
【０１４２】
【数２１】
0003679071.tif 000022
【０１４３】
ここで、Δwij(n)は結合荷重の変更度、α、ηは適当な正の実数、nloopは学習の回数、∂Err / ∂wijは、各結合荷重の変更がネットワークの出力誤差に与える感度を表す。（数２１）において第１項が誤差を小さくする荷重変更方向、第２項が慣性項である。このようにして学習することにより得られたニューラルネットワークの各結合荷重の値wijを評価モデル出力部３８０１が出力するのである。以上のように、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザが各自にとって最適な解ベクトルの調整を行う際の調整の履歴をもとにユーザの調整過程に関する評価モデルを推定することができ、この評価モデルを用いて逆に与えられた解ベクトルの評価も推定することができる。なお、本実施の形態でのニューラルネットワークは、シグモイド関数を用いたニューロンにバックプロパゲーションによる学習方法を適用したが、本発明はこの学習方法に限定されるものではない。例えば、共役勾配法、準ニュートン法等を利用した学習方法等の適用も考えられる。また、３層のフィードフォワード型のネットワークだけでなく、本発明に関連する第５の実施の形態で説明する学習ベクトル量子化を用いたネットワークの適用や、出力層から入力層へのフィードバック結合をもつニューラルネットワークの適用も考えられる。
【０１４４】
以下、本発明に関連する第１２の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図面を参照しながら説明する。本発明に関連する第１２の例の最適化調整方法と最適化調整装置は対話型遺伝的アルゴリズムを用いて複数のユーザによる解ベクトルの最適化を行う際の調整の履歴をもとに複数ユーザの調整過程に関する共通モデルを推定するものである。第１２の例は、本発明に関連する第９の例と同様に視力の補正を行うレンズの調整問題を扱う。図４０は本発明に関連する第１２の例における調整装置の構成を表す。
【０１４５】
図４０において、４００１はメイン処理部３２０３で得られた複数ユーザの調整過程に関する共通モデルを表現することのできるパラメータの組を出力する共通モデル出力部、４００２はあるユーザによる調整の終了条件を満足するかどうかの判断を行うユーザ調整終了判断部、４００３は得られた複数ユーザの調整の履歴より調整過程に関する共通モデルの推定を行う共通モデル推定部である。共通モデル推定部４００３は、調整履歴記録部３８０５に記録されている複数のユーザの調整の履歴が予め設定された共通モデル推定条件を満足するかどうかの判定を行う共通モデル推定判定部４００４と、共通モデル推定条件を満足する場合に実際に複数ユーザの調整過程に関する共通モデルの推定を行う共通モデル推定実行部４００５より構成される。
【０１４６】
以上のように構成された本発明に関連する第１２の例における最適化調整方法及び最適化調整装置の動作を図４１、４２のフローチャート図をもとに説明する。
【０１４７】
最初に、対象データ入力部３２０１でユーザに見せる検定画像データが入力される。調整する解ベクトルpkは本発明の第９の例における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様である。つまり、解ベクトルはpk=(LSPHk, LCYLk, LAXISk, RSPHk, RCYLk, RAXISk)のように表される。初期解集合設定部１０１において、解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が設定される。情報提示部３２０７において、各解ベクトルにより作られる矯正レンズを通して見える調整画像がユーザに提示され、ユーザはユーザ評価判断部３２０８において各解ベクトルによる調整画像の見え具合いを評価する。調整履歴記録部３８０５はユーザ評価判断部３２０８で得られた評価値と対応する解ベクトルを記録する。ユーザ調整終了判断部４００２では、今調整を行っているユーザの場合の繰り返し回数loopが許容繰り返し回数loopthを越えたかという条件について判断する。この条件を満足しない場合には、適合度計算部１０５、組み替え操作部１０８における処理を経て新しい解ベクトル集合を生成する。そして再び、第２ユーザ評価部３８０２へと戻り、各解ベクトルのユーザによる評価を行う。逆に、ユーザ調整終了判断部４００２での終了条件を満足する場合には、共通モデル推定判定部４００４において、調整履歴記録部３８０５で記録されている複数ユーザの調整履歴が予め設定された共通モデル推定条件を満足するかどうか判定する。この共通モデル推定条件にはいろいろな条件が考えられるが、ここではできるだけ多くのユーザに共通な調整過程の特性をつかむという目的から、調整処理が利用したユーザ数が設定された許容調整利用ユーザ数を越えるかどうかを共通モデル推定条件に選んだ。
【０１４８】
ここで、もし調整が終ったユーザ数が少ない場合には、初期解集合設定部１０２に戻り、別のユーザによる視力矯正レンズの調整という作業が開始される。もし、調整利用ユーザ数が許容調整利用ユーザ数を越えた場合には、複数ユーザの共通モデルを推定することのできるだけのデータが揃ったとして共通モデル推定実行部４００５で実際に共通モデルの推定が行われる。本発明に関連する第４の実施の形態における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様に、共通モデルの推定方法には多くの方法が挙げられるが、ここでもニューラルネットワークを用いて共通モデルを推定することとする。図７７は、本例の複数ユーザの調整過程に関する共通モデル推定に用いるニューラルネットワークの概念図である。ここで、本発明に関連する第１１の例における最適化調整方法と最適化調整装置で用いたバックプロパゲーション法による階層型ニューラルネットワークによるパターン分類に基づくモデル推定ではなく、比較的簡単な学習アルゴリズムでサンプル数が少なくとも高度なパターン分類ができる学習ベクトル量子化法によるニューラルネットワークを適用した。しかし、本発明に関連する第１１の例の場合のように、バックプロパゲーション法により階層型ニューラルネットワークの適用等も考えられる。
【０１４９】
第１２の例におけるニューラルネットワークは、図７７に示すように、入力層ニューロン数６、出力ニューロン数nの２層構造である。入力ニューロン数6は今評価したい解ベクトルpkの成分数であり、出力ニューロン数nはn個の元を持つ解ベクトル集合内におけるpkの順位に相当する。これは、つまり入力された解ベクトルを１からnまでの順位カテゴリに分類することを示している。
【０１５０】
解ベクトルp（p1,p2,...,pn）を入力ベクトルとし、解ベクトル集合でm番目の順位カテゴリに対応する入力ベクトルをpm(m=1,...,n)とし、さらに結合係数をWij(i,j=1,2,...,n)とする。
【０１５１】
この共通モデル推定実行部４００５では、このニューラルネットワークに複数ユーザの調整の履歴を学習させることにより、共通モデルの推定を行う。本実施の形態のニューラルネットワークは、結合係数Wijを構成するn個のベクトルWi(Wi1, Wi2,...,Win)を用いて、入力ベクトルである解ベクトルpの空間をn個の領域に分割する働きをする。このn個の結合係数ベクトルは参照ベクトルと呼ばれ、各領域に１つの参照ベクトルが対応させられる。そして、この参照ベクトルはその対応した領域内に含まれるすべての解ベクトルに対する最近接ベクトルい相当する。ここで、ベクトルWiの中で入力ベクトルpと最も距離の近いベクトルをベクトルWcとすると、（数２２）のようになり、また、出力層ニューロンｉからの出力uiは（数２３）のようになる。
【０１５２】
【数２２】
0003679071.tif 000023
【０１５３】
【数２３】
0003679071.tif 000024
【０１５４】
学習はこのベクトルWcのみを更新することにより行われ、この更新量ΔWcは次の（数２４）に従い実行される。
【０１５５】
【数２４】
0003679071.tif 000025
【０１５６】
η(nloop)は学習回数nloopに従い単調減少する学習係数(0<η(nloop)<1)である。（数２４）は、参照ベクトルWcは、正しく分類された場合は入力ベクトルpmに近づき、分類されていない場合にはpmより遠ざかることにより領域境界面を形成することを示す。このように学習過程では、実際に分類したい解ベクトルを入力学習ベクトルとして、その入力学習ベクトルを充分多く与えることにより行われる（学習ベクトル量子化法）。このように共通モデル推定実行部４００５では、調整履歴記録部３８０５で記録された多くのユーザによる調整の履歴を用いて、例えば本実施の形態のニューラルネットワークの学習を行い、入力された解ベクトル解ベクトル集合内の1からnの順位カテゴリに分類できるように処理がされる。
【０１５７】
そして、共通モデル出力部４００１では、そのニューラルネットワークの結合係数Wijが推定された共通モデルを表すパラメータとして出力される。以上のような処理により、本発明に関連する第１２の例の最適化調整方法と最適化調整装置は対話型遺伝的アルゴリズムを用いて複数のユーザにより行われた解ベクトル最適化の履歴より調整過程に関する共通モデルを推定するものであり、複数のユーザによる嗜好の共通因子を抽出することができる。
【０１５８】
以下、本発明に関連する第１３の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第１３の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザにとって最適な解ベクトルの調整を実行するとともに、複数のユーザの調整過程に関する共通モデルを更新するものである。第１３の例は、本発明に関連する第９の例と同様に視力の補正を行うレンズの調整問題を扱う。図４３は本発明に関連する第１３の例の最適化調整装置の構成を表す。
【０１５９】
図４３において、４３０１は以前に得られている複数のユーザの調整過程に関する共通モデルを用いて各解ベクトルの評価値を計算する共通モデル評価計算部、４３０２はユーザに共通モデル評価計算部４３０１で得られた評価値が適切であるかの判定をお願いする共通モデル評価判定部、４３０３は調整履歴記録部３８０５で記録されているユーザの調整の履歴をもとにこれまで使用していた複数ユーザの調整過程に関する共通モデルの更新を行う共通モデル更新部である。共通モデル更新部４３０３は、調整履歴記録部３８０５に記録されているユーザの調整の履歴が予め設定された共通モデル更新条件を満足するかどうかの判定を下す共通モデル更新判定部４３０４と、共通モデル更新条件を満足する場合に、記録されているユーザの調整の履歴を用いて共通モデルの更新を実際に行う共通モデル更新実行部４３０５より構成される。
【０１６０】
以上のように構成された本発明に関連する第１３の例における最適化調整方法及び最適化調整装置の動作を図４４、４５のフローチャート図をもとに説明する。
【０１６１】
最初に、対象データ入力部３２０１でユーザに見せる検定画像データが入力される。調整する解ベクトルpkは本発明に関連する第９の例のにおける最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様である。つまり、解ベクトルはpk=(LSPHk, LCYLk, LAXISk, RSPHk, RCYLk, RAXISk)のように表される。
【０１６２】
初期解集合設定部１０１において、解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が設定される。共通モデル評価計算部４３０１において、例えば本発明に関連する第１２の例の最適化調整方法と最適化調整装置を用いて得られた複数ユーザの調整過程に関する共通モデルを用いて、各解ベクトルpkの評価値Ekを計算する。そして情報提示部３２０７において、各解ベクトルにより作られる矯正レンズを通して見える調整画像がユーザに提示され、ユーザはそれをもとに共通モデル評価計算部４３０１での評価値が適切かどうかの判定を行うのが共通モデル評価判定部４３０２である。もし適切という判断がなされた場合、次に適合度計算部１０５、組み替え操作部１０８による解ベクトルの組み替え操作により新たな解ベクトル集合が生成される。その際、繰り返し回数が許容繰り返し回数を越えたか、またはユーザに評価をお願いする情報がユーザの満足に足るものが作成されたかという終了条件を満足する場合は、最適解出力部１０３、機器調整実行部３２０４と経て視力矯正レンズの調整を実行するかその指示を出すなどの処理を行い終える。この終了条件が満足されない場合は、再び、共通モデル評価計算部４３０１に戻って新たな解ベクトルの評価値の計算を解しするのである。一方、共通モデル評価判定部４３０２でユーザが共通モデルによる評価値を適切でないと判定した場合、処理は第２ユーザ評価部３８０２に移り、これまで同様にユーザ自身が各解ベクトルの評価とその評価値と解ベクトルの記録を行う。共通モデル更新条件として、調整履歴記録部３８０５で記録された新たにユーザにより行われた調整の履歴が許容調整履歴数を越えたかどうかを考え、その判定を共通モデル更新判定部４３０４が行う。あらたに記録された調整の履歴が少ない場合、つまり共通モデル更新条件を満たさない場合には、そのまま共通モデルの更新は行われず、適合度導出、組み替え操作を行い新たな解ベクトル集合を生成する。
【０１６３】
逆に、共通モデル更新条件を満たす場合には、調整履歴記録部３８０５に記録された調整の履歴をもとに共通モデル更新実行部４３０５が以前に推定された複数ユーザの調整過程に関する共通モデルを実際に更新する。その方法としていろいろな方法が挙げられるが、本発明に関連する第１１、第１２の例の最適化調整方法と最適化調整装置の実施の形態で説明したニューラルネットワークによるモデル推定方法も考えられる。そこで、本実施の形態でもその方法を用いることとし、ニューラルネットワークの構成、学習方法、教師信号等は省略する。
【０１６４】
共通モデル更新実行部で得られた新たな共通モデルは、すぐさま従来の共通モデルと取り替えられ、共通モデル評価計算部４３０１で使用される。以上のような処理を行うことにより、本発明に関連する第１３の例における最適化調整方法と最適化調整装置は、ユーザにとって最適な解ベクトルの調整を実行するとともに、複数のユーザの調整過程に関する共通モデルを更新するように働くため、ユーザが全ての解ベクトルによる情報を評価する必要がなくユーザに与える負担を軽減することが可能となる。
【０１６５】
以下、本発明に関連する第１４の例における最適化調整方法と最適化調整装置について図を参照しながら説明する。第１４の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザの調整過程に関する評価モデルを推定し、得られた評価モデルを用いて自動的に解ベクトルの最適な調整を行うものである。第１４の例は、本発明に関連する第９の例と同様の問題を扱う。
【０１６６】
図４６は本発明の第１４の例における最適化調整装置の構成を表す。図４６において、４６０１はユーザによる評価を行うか評価モデルによる評価を行うかの選択を行う方法選択スイッチ、４６０２は調整履歴記録部３８０５で記録されたユーザの調整の履歴よりユーザの調整過程に関する評価モデルを推定する評価モデル推定部、４６０３は得られたユーザの調整過程に関する評価モデルを用いて各解ベクトルの評価値を計算するモデル評価計算部である。そして、評価モデル推定部４６０２は、調整履歴記録部３８０５で記録されているユーザの調整の履歴が予め設定された評価モデル推定条件を満足するかどうかの判定を行い、満足する場合には方法選択スイッチ４６０１に切り替えを指示する方法切り替え判定部４６０４とモデル推定実行部３８０４より構成される。
【０１６７】
以上のように構成された本発明の第１４の例における最適化調整方法及び最適化調整装置の動作を図４７、４８のフローチャート図をもとに説明する。
【０１６８】
最初に、対象データ入力部３２０１でユーザに見せる検定画像データが入力される。調整する解ベクトルpkは本発明に関連する第１の例における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様である。つまり、解ベクトルはpk=(LSPHk, LCYLk, LAXISk, RSPHk, RCYLk, RAXISk)のように表される。初期解集合設定部１０１において、解ベクトルの初期解集合P=[pk](k=1,...,n)が設定される。方法選択スイッチでは、ユーザによる評価を行うか評価モデルによる評価を行うかの選択が行われる。処理の開始時点で第２ユーザ評価部３８０２が選択される。情報提示部３２０７では、各解ベクトルにより作られる矯正レンズを通して見える調整画像がユーザに提示され、ユーザ評価判断部３２０８ではそれをもとに各解ベクトルの評価を行う。この評価値と対応する解ベクトルは調整履歴記録部３８０５で記録される。調整履歴記録部３８０５に記録されている履歴が予め設定された評価モデル推定条件を満足すると方法切替え判定部４６０４で判定された時、モデル推定実行部３８０４がユーザの調整過程に関する評価モデルを推定する。それとともに方法切り替え判定部４６０４では、方法選択スイッチ４６０１に評価方法の切り替えを指示する。この指示を受けて以後はユーザによる評価を行う第２ユーザ評価部３８０２に代わり、モデル評価計算部４６０３において、モデル推定実行部３８０４で得られたユーザの調整過程に関する評価モデルを用いて各解ベクトルの評価が行われる。評価モデル推定条件、モデル推定実行部３８０４については、本発明に関連する第４の例における最適化調整方法と最適化調整装置と同様であるので省略する。モデル評価計算部４６０３もしくはユーザ評価判断部３２０８で得られた各解ベクトルの評価値をもとに適合度計算部１０５が各解ベクトルの適合度を計算し、その適合度をもとに組替え操作部１０８が各解ベクトルの算術的な組み替え操作を行う。
【０１６９】
以上のような処理を、予め設定された、繰り返し回数が許容繰り返し回数を越えたか、またはユーザに評価をお願いする情報がユーザの満足に足るものが作成されたかという終了条件を満足するまで繰り返し行うことにより、最適な解ベクトルを求める。そして、その最適な解ベクトルは最適解出力部１０３で出力されるとともに、機器調整実行部３２０４で視力矯正レンズの調整を実行するかその指示を出すなどの処理を行うのである。このような一連の処理により、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザの調整過程に関する評価モデルを推定し、得られた評価モデルを用いて自動的に最適な解ベクトルの調整を行うことが可能となり、対話型遺伝的アルゴリズムを実用化する際の問題とされていたユーザに与えられる負担を軽減し効率よくユーザの好みに最適調整された機器を実現することができるのである。
【０１７０】
さらに、本発明に関連する第９，第１０の例、第１の実施の形態、第１１から第１４の例における最適化調整方法と最適化調整装置において、ユーザの好みに合わせた文字のフォントを作成する問題に適用した実施の形態も考えられる。以下、第９，第１０の例、第１の実施の形態、第１１から第１４の例の最適化調整方法と最適化調整装置をこの個人用文字フォント作成に適用した場合について説明する。
【０１７１】
文字フォントとして、文字の輪郭は仮想的な座標空間上の曲線として定義され、その曲線上より選ばれた節点si(i=1,...,m)のx,y座標データにより表現されるアウトラインフォントがよく用いられる。例えば、"b"という文字をアウトラインフォント表現する場合、１３個の黒丸の節点siの座標により表現される。そしてこれらに節点の座標から、輪郭の残りの線がある曲線式により補間されているのである。その曲線式として、２、３次スプライン関数や３次のベジェ曲線等が用いられるが、ここでは（数２５）の３次関数を用いて節点間の曲線近似を行う。
【０１７２】
【数２５】
0003679071.tif 000026
【０１７３】
（数２５）において、(Xa,Ya)、(Xb,Yb)はアウトラインフォント表現された文字の節点ａ、ｂの座標を表し、(X,Y)は節点ａ、ｂの間の補間点の座標を表す。またα、β、γ、δは任意の実数値をとる係数を表す。（数２５）におけるα、β、γの式は近似曲線が節点ａ、ｂの両点を通るための必要条件である。これらのことを考慮して、文字フォントを生成するための解ベクトルpkは予めアウトラインフォント表現により得られる節点si(i=1,...,m)のx座標Xsi、y座標Ysiと、節点siとsi+1間の近似曲線の係数αi、βi、γi、δiを節点の順番に並べることにより構成されている。対象データ入力部３２０１には、アウトラインフォント表現された検定文字群のデータが入力される。情報提示部３２０７では、各解ベクトルを用いてアウトラインフォントにより表現された検定文字群より調整文字群を作成し画面上に提示して、ユーザ評価判断部３２０８において各解ベクトルの評価値を判定してもらうのである。本発明に関連する第１の最適化調整方法と最適化調整装置の場合、各解ベクトルの取り得る限定領域を決める更新領域限定部３２０２が設けられているが、ここでは節点si(i=1,...,m)のx座標Xsi、y座標Ysiが（数２６）により表現される領域Λになるよう限定する。
【０１７４】
【数２６】
0003679071.tif 000027
【０１７５】
ここで、(xi0,yi0)は最初に対象データ入力部３２０１へ入力されたアウトラインフォントにより表現された検定文字群の節点の座標データを表し、riは各節点が取り得る円領域Λの半径を表している。これは、実際に解ベクトルより得られるアウトラインフォント文字を画面上に表示した際に全く異なった文字もしくは画像としか見えないような場合を排除するために、各節点の動くことのできる領域を限定したものである。また、最適解出力部１０３で最も評価値の高い解ベクトルが最適解ベクトルとして出力された後、その最適解ベクトルに従って機器調整実行部３２０４が個人用に作成したアウトラインフォントを用いて文字を表示できるように、文字出力手段の調整を行うかまたは指示する。本発明に関連する第１から第７の調整装置において、残りの構成要素は前述の実施の形態１から実施の形態７と同じように動作するため、説明は省略する。
【０１７６】
しかし、本発明に関連する第９，第１０の例、第１の実施の形態、第１１から第１４の例の最適化調整方法と最適化調整装置をこの問題に適用した場合においても、何等専門的知識がなくてもユーザの好みに基づく文字フォントの生成が可能となるとともに、探索に不必要な領域での探索を削除したりユーザの調整の履歴より調整過程の評価モデルを作成しそのモデルを使って自動的に調整を行う等のことにより、効率良く最もユーザが好むような文字フォントを作成することのできる最適解ベクトルを導出することができる。その結果、従来の技術で問題であった評価を行うユーザの負担を軽減することが可能となると考えられる。
【０１７７】
以下、本発明に関連する第１５の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第１５の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を対話型遺伝的アルゴリズムに加えることにより最適な解ベクトルの調整を行うものである。例１５は伝達時における情報欠損等により歪んだ音声の音質を改善する問題に適用した例である。図４９は本発明に関連する第１５の例における調整装置の構成を表す。
【０１７８】
図４９において、４９０１はユーザに各解ベクトルの表す時系列情報を提示し、ユーザに評価してもらう時系列評価実行部である。時系列評価実行部４９０１は、ユーザに各解ベクトルの表す時系列情報を提示する情報提示部３２０７と、情報提示部３２０７により提示された複数の時系列情報を比較評価する際の、ユーザの記憶を助ける役目を持つ補助情報を提示する補助情報提示部４９０２と、ユーザに実際に各解ベクトルを評価してもらうユーザ評価判断部３２０８と、ユーザ評価判断部３２０８４で得られた評価値をもとに各時系列情報と補助情報を提示する順番を変える情報並び替え部４９０３より構成される。
【０１７９】
以上のように構成された本発明に関連する第１５の例における最適化調整方法及び最適化調整装置の動作を図５０のフローチャートをもとに説明するが、ここでは図７８に示される手順で行われる歪音声の音質改善問題に適用した例について説明する。この問題における目的は、歪音声をユーザに聞いてもらい、各自のその音の聞こえ具合をもとに音質を改善するような歪改善フィルタの係数を調整してもらうことである。
【０１８０】
最初に、図７８に示されるように、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力される。歪音声の音質を改善する方法としていろいろな方法があると思われるが、本例では、図のようにFIRフィルタ（有限区間インパルス応答フィルタ:Finite Impulse Responseフィルタ）を歪改善フィルタとして用い歪音声の音質を改善する方法を考える。そして、対話型遺伝的アルゴリズムにより段数がstepであるFIRフィルタのフィルタ係数ベクトルa=(a0,a1,...,astep)を調整することとする。そのため、調整する解ベクトルpkはこのフィルタ係数aiを並べることにより定義される。解ベクトルにおいて、各フィルタ係数はこれまでの例と同様に実数値のまま取り扱うが、aiを例えばBlenの２進数に変換してこの２進数を並べて扱うことも可能である。
【０１８１】
初期解集合設定部１０１では、この定義に従い解ベクトルの初期集合P=[pk](k=1,...,n)が設定される。情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示する。しかし、そのままn個分の歪改善音声を提示しても、各音声の違いを比較評価することはnの数が大きくなればなるほど困難となる。画像や図形のような静的なデータは同時にディスプレイなどの上に空間的に並べることができるため、比較評価しやすい。それに対して、音声を扱う場合、２つの音声の比較評価はできるが、それ以上の個数になると比較評価することは非常に難しくなる。これは、ユーザがあまりに多くの音声を聞いたために混乱してしまい、各音声間の違いを聞き分けることができなくなることに起因する。
【０１８２】
そこで、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報を提示する。提示する補助情報としてはいろいろな情報が考えられるが、本例ではフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を用いる（図７９）。
【０１８３】
この顔自身は、歪改善後の音声の音質には何の関係もないが、ユーザがn個の歪改善音声を同時に比較評価する際の記憶の手助けとなると考える。これらの情報をもとに、ユーザ評価判断部３２０８で各解ベクトルの評価値がユーザにより判定される。さらに、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われる。これによりユーザは各歪改善音声の優劣を視覚的に並び替えることが可能となり、ユーザの評価におけるゆらぎの影響の低減につながる。この時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われる。こうして得られた評価値より、適合度計算部１０５が各解ベクトルの適合度を計算し、組み替え操作部１０８がその適合度をもとに各解ベクトルの組み替え操作を行うのである。以上の処理は、繰り返し回数loopが許容繰り返し回数loopthより大きくなるか、ユーザが歪改善音声に満足するまで行われ、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現するのである。
【０１８４】
以上のように、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を対話型遺伝的アルゴリズムに加えることにより最適な解ベクトルの調整を行うことにより、これまで画像のように静的なデータにしか適用されなかった対話型遺伝的アルゴリズムを時系列データのような動的データへ適用することができるようになる。その結果、例えば補聴器の装置者の聴覚特性に応じた調整でも、わざわざ専門的知識を有する調整者のところまで出向く必要はなく、ユーザである難聴者自身が容易に調整できる。そして、従来は音量の調整しかできなかったが、本例の調整装置を用いれば、聞こえ具合いが変わっても、すぐ自分の聞こえ具合いに合わせて音質調整を行うことができるようになるのである。
【０１８５】
以下、本発明に関連する第１６の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第１６の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、解ベクトルの探索領域をその特性や過去の調整結果をもとに限定し対話型遺伝的アルゴリズムにより最適な解ベクトルの調整を行うものである。例１６では、例１５の場合と同様に歪音声の音質改善をするフィルタ作成問題を扱う。図５１は本発明に関連する第１６の例における最適化調整装置の構成を表す。
【０１８６】
図５１を見て明らかなように、例１６の最適化調整装置は本発明の第１の実施の形態における調整装置に、本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の特徴である時系列評価実行部を加えた構成になっている。
【０１８７】
また、本発明に関連する第１６の例における最適化調整装置の動作は図５２のフローチャートに従い、本発明に関する第９の例における最適化調整装置のフローチャートと比較すると、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力されこと、調整する解ベクトルpkは歪改善フィルタの係数aiを並べることにより定義されること、情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示すること、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報としてフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を提示すること、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われること、時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われること、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現することが異なっているのみである。残りの構成要素と処理の流れについては、本発明に関する第９の例における最適化調整方法や調整装置の場合と同様のため省略する。
【０１８８】
しかし、図５２のフローチャートのように、解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を対話型遺伝的アルゴリズムに加えるとともに、調整する解ベクトルの取り得る領域を限定して不要な領域における探索処理の手間を省くことにより、対話型遺伝的アルゴリズムを用いて時系列情報のような動的なデータの調整を効率的に行うことができる。このように本発明に関連する第１６の例における最適化調整方法と最適化調整装置は、第９の例と、第１５の例における最適化調整方法と最適化調整装置の効果を組み合わせた効果を持つ。
【０１８９】
以下、本発明に関連する第１７の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第１７の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、記録されている過去の調整情報をもとに解ベクトルの初期集合を設定し対話型遺伝的アルゴリズムを用いて解ベクトルの最適化を行うものである。例１７では、例１５の場合と同様に歪音声の音質改善をするフィルタ作成問題を扱う。図５３は本発明に関連する第１７の例における最適化調整装置の構成を表す。
【０１９０】
図５３を見てわかるように、例１７の最適化調整装置は、第１０の例における最適化調整装置に、本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の特徴である時系列評価実行部を加えた構成になっている。
【０１９１】
また、本発明に関連する第１７の例における最適化調整装置は図５４のフローチャートに従って動作を行い、第１０の例における最適化調整装置の処理過程を表すフローチャートと比較すると、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力されこと、調整する解ベクトルpkは歪改善フィルタの係数aiを並べることにより定義されること、情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示すること、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報としてフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を提示すること、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われること、時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われること、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現することが異なっているのみである。残りの構成要素と処理の流れについては、第１０の例における調整装置の場合と同様のため省略する。
【０１９２】
しかし、図５４のフローチャートのように、解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を対話型遺伝的アルゴリズムに加えることにより、ユーザの評価における負担を軽減できる。また、探索を開始する初期集合に過去の最適な解ベクトルを複数用いて解ベクトルの最適化を行うことにより、時系列情報のような動的なデータの調整に対しても効率よく対話型遺伝的アルゴリズムを適用することができる。このように本発明に関連する第１７の例における最適化調整方法と最適化調整装置は第２の実施の形態と第１５の例における最適化調整方法と最適化調整装置の効果を組み合わせた効果を持つものである。
【０１９３】
以下、本発明に関連する第１８の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第１８の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、ユーザの生理情報をもとに推定した心理状況をもとにユーザの評価値を補正し、その評価値の補正値をもとに対話型遺伝的アルゴリズムを用いて最適な解ベクトルの導出を行うものである。例１８では、例１５の場合と同様に歪音声の音質改善をするフィルタ作成問題を扱う。図５５は本発明に関連する第１８の例における最適化調整装置の構成を表す。
【０１９４】
図５５を見てわかるように、例１８の最適化調整装置は本発明の第１の実施の形態における最適化調整装置に、本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の特徴である時系列評価実行部を加えた構成になっている。
【０１９５】
また、本発明に関連する第１８の例における最適化調整装置の動作は図５６のフローチャートに従い、本発明の第１の実施の形態における最適化調整装置のフローチャートと比較すると、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力されこと、調整する解ベクトルpkは歪改善フィルタの係数aiを並べることにより定義されること、情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示すること、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報としてフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を提示すること、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われること、時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われること、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現することが異なっているのみである。
【０１９６】
残りの構成要素と処理の流れについては、本発明の第１の実施の形態における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様のため省略する。しかし、図５６のフローチャートのように、解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を対話型遺伝的アルゴリズムに加えることにより、ユーザが各解ベクトルを評価する際の負担を軽減できるとともに、評価を行うユーザの心理状況を推定しその影響を補正していることから、ユーザの心理状況（興奮、無関心等）による評価のゆらぎをできるだけ抑えた解ベクトルの最適化を行うことができる。このように本発明に関連する第１８の例における最適化調整方法と最適化調整装置は第１の実施の形態と第１５の例の効果を組み合わせた効果を持つ。
【０１９７】
以下、本発明に関連する第１９の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第１９の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを対話型遺伝的アルゴリズムに工夫して用いることにより、ユーザの調整の履歴をもとにユーザの調整過程に関する評価モデルを推定するものである。例１９では、例１５の場合と同様に歪音声の音質改善をするフィルタ作成問題を扱う。図５７は本発明に関連する第１９の例における最適化調整装置の構成を表す。
【０１９８】
図５７を見てわかるように、例１９の最適化調整装置は、第１１の例における調整装置に、本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の特徴である時系列評価実行部を加えた構成になっている。
【０１９９】
また、本発明に関連する第１９の例における最適化調整装置は図５８のフローチャートに従って動作を行うものであり、本発明に関連する第１１の例における最適化調整装置のフローチャートと比較すると、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力されこと、調整する解ベクトルpkは歪改善フィルタの係数aiを並べることにより定義されること、情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示すること、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報としてフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を提示すること、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われること、時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われること、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現することが異なっているのみである。
【０２００】
残りの構成要素と処理の流れについては、第１１の例における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様のため省略する。しかし、図５８のフローチャートのように、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを対話型遺伝的アルゴリズムに工夫して用いるとともに、ユーザの調整の履歴をもとにユーザの調整過程に関する評価モデルを推定するものであり、これまで困難であったユーザの嗜好の様子を時系列情報の調整においても知ることができる。
【０２０１】
このように本発明に関連する第１９の例における最適化調整方法と最適化調整装置は、第１１の例のにおける最適化調整装置を時系列信号問題にまで適用できるように拡張した機能を合わせ持っているのである。
【０２０２】
以下、本発明に関連する第２０の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第２０の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを対話型遺伝的アルゴリズムに工夫して用いることにより、記録されている複数のユーザの調整の履歴をもとに複数ユーザの調整過程に関する共通モデルを推定するものである。例２０では、例１５の場合と同様に歪音声の音質改善をするフィルタ作成問題を扱う。図５９は本発明に関連する第２０の例における最適化調整装置の構成を表す。
【０２０３】
図５９を見てわかるように、例２０の最適化調整装置は本発明の第５の実施の形態における最適化調整装置に、本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の特徴である時系列評価実行部を加えた構成になっている。
【０２０４】
また、本発明に関連する第２０の例における最適化調整装置は図６０、６１のフローチャート図に従って動作を行うものであり、第１２の例における最適化調整装置のフローチャート図と比較すると、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力されこと、調整する解ベクトルpkは歪改善フィルタの係数aiを並べることにより定義されること、情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示すること、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報としてフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を提示すること、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われること、時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われること、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現することが異なっているのみである。残りの構成要素と処理の流れについては、第１２の例における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様のため省略する。
【０２０５】
しかし、図６０、６１のフローチャート図のように、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを対話型遺伝的アルゴリズムに工夫して用い、記録されている複数のユーザの調整の履歴をもとに複数ユーザの調整過程に関する共通モデルを推定することにより、従来の対話型遺伝的アルゴリズムだけでは困難であった複数のユーザによる時系列信号を扱う際の嗜好の共通因子を抽出することができる。
【０２０６】
以下、本発明に関連する第２１の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第２１の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザにとって最適な解ベクトルの導出を実行するとともに、複数のユーザの調整過程に関する共通モデルを更新するものである。例２１では、例１５の場合と同様に歪音声の音質改善をするフィルタ作成問題を扱う。図６２は本発明に関連する第２１の例における最適化調整装置の構成を表す。
【０２０７】
図６２を見てわかるように、例２１の最適化調整装置は本発明の第６の実施の形態における最適化調整装置に、本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の特徴である時系列評価実行部を加えた構成になっている。
【０２０８】
また、本発明に関連する第２１の例における調整装置の動作は図６３、６４のフローチャートに従うものであり、第１３の例における最適化調整装置のフローチャートと比較すると、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力されこと、調整する解ベクトルpkは歪改善フィルタの係数aiを並べることにより定義されること、情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示すること、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報としてフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を提示すること、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われること、時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われること、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現することが異なっているのみである。残りの構成要素と処理の流れについては、本発明の第６の実施の形態における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様のため省略する。しかし、図６３、６４のフローチャートのように、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを行う機能により、対話型遺伝的アルゴリズムを従来不向きであった時系列情報の調整に適用するとともに、複数のユーザの調整過程に関する共通モデルを更新するように働くことによりユーザの負担を軽減することができる。
【０２０９】
以下、本発明に関連する第２２の例における最適化調整方法と最適化調整装置について説明する。第２２の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザの調整過程に関する評価モデルを推定し、得られた評価モデルを用いて自動的に最適な解ベクトルの調整を行うものである。例２２では、例１５の場合と同様に歪音声の音質改善をするフィルタ作成問題を扱う。図６５は本発明に関連する第２２の例における最適化調整装置の構成を表す。
【０２１０】
図６５を見てわかるように、例２２の最適化調整装置は、第１４の例における最適化調整装置に、本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の特徴である時系列評価実行部を加えた構成になっている。
【０２１１】
また、本発明に関連する第２２の例における最適化調整装置の動作は図４８、６６のフローチャート図に従うものであり、第１４の例における最適化調整装置のフローチャートと比較すると、対象データ入力部３２０１で、伝達時における情報欠損等により歪んだ音声が入力されこと、調整する解ベクトルpkは歪改善フィルタの係数aiを並べることにより定義されること、情報提示部３２０７では、各解ベクトルより構成される歪改善フィルタを用意し対象データ入力部３２０１で入力された歪音声をフィルタリング処理することにより得られる歪改善音声をユーザに提示すること、補助情報提示部４９０２より各音声の比較評価を容易にするための補助情報としてフィルタ係数を顔を構成する目、口、鼻の大きさ、角度、位置のパラメータに変換することにより得られる顔画像を提示すること、情報並び替え部４９０３において、ユーザ評価判断部３２０８で判定された各評価値をもとに比較する歪改善音声とその補助情報である顔画像の並び替えが行われること、時系列評価実行部４９０１内の処理はユーザによる評価が終了するまで繰り返し行われること、機器調整実行部３２０４で得られた最適な解ベクトルの表すフィルタが構成され、歪音声の音質改善を実現することが異なっている。残りの構成要素と処理の流れについては、第１４の例における最適化調整方法と最適化調整装置の場合と同様のため省略する。
【０２１２】
しかし、図４８、６６のフローチャート図のように、解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を対話型遺伝的アルゴリズムに加えるとともに、得られたユーザの調整の履歴を用いてユーザの調整過程の評価モデルを生成し、ユーザによる評価の代わりにこの評価モデルを用いて解ベクトルの最適化を自動的に行うようにすることにより、これまで画像のように静的なデータにしか適用されなかった対話型遺伝的アルゴリズムを時系列データのような動的データの調整にも効率的に適用でき、また評価を行うユーザの負担を大きく軽減することが可能となる。
【０２１３】
さらに、本発明に関連する第１５から第２２の例における最適化調整方法と最適化調整装置において、図８０のように難聴者であるユーザの聴覚特性に合わせた補聴器の特性調整の問題に適用する例を考えることができる。以下では、本発明に関連する第１５から第２２の例の最適化調整方法と最適化調整装置をこの補聴器の装置者の特性に合った調整に適用した場合について説明する。
【０２１４】
通常、補聴器の特性調整は、125Hzから8000Hzにおける純音を聞かせた時の、周波数f(Hz)における最小可聴値（聞こえる一番パワーの小さい音）の強さLf(dB)と、最大可聴値（耐えることのできる一番パワーの大きい音）の強さHf(dB)、そして通常に聞こえる音の強さ(dB)Mfを複数周波数における値をもとに補聴器の利得を調整することにより行われている。125Hzから8000Hzを３つに区分して、各周波数領域でmear点ずつ上述の３つの値を取り出すとすると、特性調整に用いられるパラメータは3×mearになる。これに加えて、
(i)子音はエネルギーが小さく、子音に続く母音にマスクされてしまうので、子音部分を強調してマスクされてもなお、子音が聞き取れるだけの大きさにする必要がある。
(ii)人間の耳による音声の聞こえ具合いに大きく影響している低周波数成分（ホルマント成分）を強調した方が、聞こえ易い。
の２点を考慮することにより、より自然な音声を補聴器により実現することができる。(i)の場合、子音強調するときの度合の限界Plimit(dB)と、子音から母音への移行部をどれだけ強調し続けるかを決める強調のリリースタイムtrel(msec)により制御できる。また(ii)の場合、低域周波数における音声のスペクトルの例（ホルマント）に対して谷を抑制するPsup(dB)と、抑制を掛ける周波数幅fwid(Hz)により制御できると考えられる。そこで、これらの４つのパラメータを先ほどの3×mearのパラメータに加えて解ベクトルpを定義する。対象データ入力部３２０１では、検定音声が入力される。情報提示部３２０７では、各解ベクトルで表現された補聴器に対象データ入力部３２０１で入力された検定音声を通して得られる調整音声をユーザに提示する。特に、解ベクトルを構成するパラメータ間にはある関係が存在しており、パラメータの取り得る領域は限られていると思われるので、本発明に関連する第１０の例における最適化調整方法と最適化調整装置の特徴である限定された領域内での解ベクトルの調整が大きな意味を持つと考えられる。最適解出力部１０３で最も評価値の高い解ベクトルが最適解ベクトルとして出力され、その解ベクトルをもとに補聴器の特性調整が機器調整実行部３２０４で行われる。ここで、補助情報提示部４９０２は、例えば例９の場合と同様にこれらのパラメータより得られる顔画像を扱うものとする。
【０２１５】
以上のように設定してた本発明に関連する第１５から第２２の例における最適化調整方法と最適化調整装置を考えた場合、歪音声の音質改善フィルタ作成問題の場合と同様に、ユーザに何等専門的知識がなくともユーザの聴力特性に合わせた聞こえ具合いに基づく補聴器の作成を行うことができる。また、本発明に関連する第１３の例におけるユーザの調整過程に関する評価モデルの最適化調整方法と最適化調整装置や第２０の例における複数ユーザの調整過程に関する共通モデルの最適化調整方法と最適化調整装置を用いれば、各パラメータ間の関係を明確に記述することも可能であると思われる。
【０２１６】
なお、本発明に関する第１から第２２の例と、本発明の第１の実施の形態における最適化調整方法と最適化調整装置では、解ベクトルの選択淘汰としてルーレット選択法を使用したがこれに限定されるものでなく、適合度の高く優秀な解ベクトルの次に新しく作られる解ベクトル集合にそのままコピーするエリート戦略法を組み合わせたり、適合度の値は用いずその順位だけに目を付ける線形正規化方法等の適用も考えられる。また、ユーザによる評価の場合にも、本発明では最大可能評価値EAmaxから最小評価値EAminの間における値を連続値を評価値として考えたが、ユーザに同時に提示されているn個の解ベクトルの相対評価をもとにした段階評価値、例えばn個の解ベクトルの順位を評価値とするようなことも考えられる。さらに、解ベクトルがビット列コード表現されている場合に、交叉処理においても本例における１点もしくは２点交叉処理のみならず、図７４に示されるようなシンプレックス交叉処理の適用も考えられる。図７４に示されるようにシンプレックス交叉処理では、
(i)まず適合度の高い２つの解ベクトルと低い１つの解ベクトルが選択確率部で用いた確率により選択される。
(ii)適合度の高い２つの解ベクトルを比較して、対応するビット列コードの値が一致する場合はその値を採用する。もし一致しない場合は、低い適合度の解ベクトルの対応するビットの値の否定を採用することにより、新しい解ベクトルが作り出される。
【０２１７】
というような処理が実行される。シンプレックス交叉処理により１点もしくは２点交叉処理よりも、より解ベクトルの多様性を保持した調整ができ局所解に陥りにくいという利点がある。
【０２１８】
以上のように本発明に関連する第１の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、解ベクトル集合内で適合度の高いグループの重心ベクトルの移動ベクトルに着目し、その移動ベクトルが同じ方向を指し示す場合にはそちらの方向に適合度の高い解ベクトルが存在すると判断しそのベクトルに沿って解ベクトル群の更新を行う。それとともに、現在の解ベクトル集合を対象にした組み替え操作による解ベクトルの最適化も同時に行うことにより、大域的解更新能力に優れるという遺伝的アルゴリズムの特徴を活かしながら、同時に過去の解ベクトル更新の履歴を利用して高速に最適解の方向を推定することができるという優れた効果を有する。
【０２１９】
また、本発明に関連する第２の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、解ベクトル集合内の各解ベクトルに対して、そのベクトルを中心とした近傍で再度初期解ベクトル群を設定し一定回数の組み替え操作を行い限定された領域内での解ベクトル群の最適化を実行する。そして、得られた複数の解ベクトル群を１つの大きな集合に統合し組み替え操作により改めて解ベクトルの最適化を行うというように、組み替え操作を用いて局所的に解ベクトルの更新を行った後に再び組み替え操作により大域的な解ベクトルの更新を行うことにより、局所的な解ベクトルの更新能力を補強し高速な最適解の推定処理をすることができる。
【０２２０】
また、本発明に関連する第３の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、解ベクトル集合内の各解ベクトルをその近傍空間よりランダムに抽出したベクトル群と比較して適合度の高いベクトル群を改めて更新処理の対象となる解ベクトル集合に属する解ベクトルとして選び出す。そして、出来上がった解ベクトル集合を組み替え操作の対象とすることにより、従来の遺伝的アルゴリズムでは欠如していた局所的更新能力の弱さを解消することができるという優れた効果を有する。
【０２２１】
また、本発明に関連する第４の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、適合度により選択された解ベクトルの近傍ベクトル群を抽出し解集合の再設定を行い、得られた近傍ベクトル群を対象とした解ベクトルの組み替え操作を行うことにより、局所的な更新能力を高めるとともに突出した適合度の高い解ベクトルの影響が解全体にすぐに大きな影響を与えることを避けることができる。
【０２２２】
また、本発明に関連する第５の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、解ベクトル集合内の各解ベクトル近傍を複数の領域に分割し平均適合度が最も大きい領域よりランダムに複数の解ベクトル群を選び出すとともに、元の解ベクトル集合内の解ベクトルに対して組み替え操作により新たな解ベクトル集合を生成する。そして、これらの中から適合度の高い順に選び出して１つの解ベクトル集合を再設定することにより、解ベクトル集合内の組み替え操作による解ベクトルの最適化と並行して、各解ベクトル近傍における解ベクトルの更新処理も同時に行うこととなり、元々遺伝的アルゴリズムが持つ効率的な大域解更新能力に局所的な解更新能力を補強することができ、最適解ベクトルの推定を効率良く実行することができるという優れた効果を有する。
【０２２３】
また、本発明に関連する第６の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、適合度の算術平均と標準偏差をもとに解ベクトル集合を複数のグループに分割する解集合分割部と解集合分割部により得られた各グループ内を対象とした解ベクトルの組み替え操作を行うグループ組み替え操作部を設けることにより、突出した適合度の高い解ベクトルの影響が解全体にすぐに大きな影響を与えることを避けることができるとともに局所的な更新能力の強化を行うことができる。
【０２２４】
また、本発明に関連する第７の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、適合度の算術平均と標準偏差、最大・最小適合度をもとに解ベクトル集合を複数のグループに分割するかどうかの判断をする。分割すると判断された場合には、解集合分割部が解集合全体を複数のグループに分割し、そう判断されない場合は解集合全体を組み替え操作の対象とし、得られた組み替え処理対象に対して解ベクトルの選択と組み替え操作を行うことにより適合度分布状況をもとに突出した高い適合度を持つ解ベクトルの有無を判断し、その影響を低減するように組み替え処理対象を限定することにより、効率よい最適解推定を行うことができる。
【０２２５】
また、本発明に関連する第８の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、解ベクトルの収束を判断するための段階収束基準を動的に変化させるとともに、新しい解ベクトルの更新を行う領域を動的に変化させ段階的に最適解推定を行うことにより、効率よい最適解推定を実現することができる優れた効果を有する。
【０２２６】
また、本発明に関連する第９の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、各調整するパラメータの更新領域をその特性や過去の調整結果をもとに限定しその領域内の解ベクトルを対象として対話型遺伝的アルゴリズムを用いることにより、調整する必要がないと思われる領域での調整を削除することが可能となり、最適な解ベクトルの調整を速やかに行うことができる優れた効果を有する。
【０２２７】
また、本発明に関連する第１０の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、対話型遺伝的アルゴリズムを用いる際に、記録されている過去の調整情報をもとに解ベクトルの初期集合を設定してユーザにとって好ましくない解ベクトルを排除して調整することにより、最適な解ベクトルへの収束が早くなるとともに各解ベクトルの評価をする際の負担を軽減することができる優れた効果を有する。
【０２２８】
また、本発明に関連する第１１の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザが各自にとって最適な解ベクトルの調整を行う際に得られる調整の履歴をもとにユーザの調整過程に関する評価モデルを推定するものであり、ユーザのこの問題に対する嗜好の様子を知ることができる優れた効果を有する。
【０２２９】
また、本発明に関連する第１２の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、対話型遺伝的アルゴリズムを用いて複数のユーザにより行われた解ベクトル最適化の履歴より調整過程に関する共通モデルを推定するものであり、複数のユーザによる嗜好の共通因子を抽出することができる優れた効果を有する。
【０２３０】
また、本発明に関連する第１３の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザにとって最適な解ベクトルの調整を速やかに実行するとともに、複数のユーザの調整過程に関する共通モデルを更新するように働くため、ユーザが全ての解ベクトルによる情報を評価する必要がなくユーザに与える負担を軽減することが可能となる優れた効果を有する。
【０２３１】
また、本発明に関連する第１４の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザの調整過程に関する評価モデルを推定し、得られた評価モデルを用いて自動的に最適な解ベクトルの調整を行うものであるため、対話型遺伝的アルゴリズムを用いる際に問題とされていたユーザに与えられる負担を軽減することが可能となる優れた効果を有する。
【０２３２】
また、本発明に関連する第１５の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を対話型遺伝的アルゴリズムに加えることにより最適な解ベクトルの調整を行うものであり、これまで画像のように静的なデータにしか適用されなかった対話型遺伝的アルゴリズムを時系列データのような動的データへの適用も可能となる優れた効果を有する。
【０２３３】
また、本発明に関連する第１６の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、各調整する解ベクトルの更新領域をその特性や過去の調整結果をもとに限定して対話型遺伝的アルゴリズムを用いることにより、これまで画像のように静的なデータにしか適用されなかった対話型遺伝的アルゴリズムを時系列データのような動的データを対象とした場合の最適な解ベクトルの調整を速やかに行うことが可能になる効果を有する。
【０２３４】
また、本発明に関連する第１７の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、記録されている過去の調整情報をもとに解ベクトルの初期集合を設定して対話型遺伝的アルゴリズムを用いることにより、これまで画像のように静的なデータにしか適用されなかった対話型遺伝的アルゴリズムを時系列データのような動的データを対象とした場合の最適な解ベクトルの調整を速やかに行うことが可能になる効果を有する。
【０２３５】
また、本発明に関連する第１８の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報と提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、ユーザの生理情報をもとに推定した心理状況をもとにユーザの評価値を補正することにより、ユーザの評価におけるゆらぎの影響を軽減させながら対話型遺伝的アルゴリズムによる最適解ベクトルの更新を行うことにより、これまで画像のように静的なデータにしか適用されなかった対話型遺伝的アルゴリズムを時系列データのような動的データへの適用が可能となるとともに使用環境に影響を受けないでユーザ自身の状況に対応する最適な解ベクトルの調整を行うことが可能になる効果を有する。
【０２３６】
また、本発明に関連する第１９の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを対話型遺伝的アルゴリズムに工夫して用いることにより、ユーザの調整の履歴をもとにユーザの調整過程に関する評価モデルを推定するものであり、ユーザの時系列信号問題に対する嗜好の様子を知ることができる効果を有する。
【０２３７】
また、本発明に関連する第２０の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを対話型遺伝的アルゴリズムに工夫して用いることにより、記録されている複数のユーザの調整の履歴をもとに複数ユーザの調整過程に関する共通モデルを推定するものであり、複数のユーザによる時系列信号を扱う際の嗜好の共通因子を抽出することができる効果を有する。
【０２３８】
また、本発明に関連する第２１の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザにとって最適な解ベクトルの調整を速やかに実行するとともに、複数のユーザの調整過程に関する共通モデルを更新するように働くものであるため、ユーザが全ての解ベクトルによる情報を評価する必要がなくユーザに与える負担を軽減することが可能となる効果を有する。
【０２３９】
また、本発明に関連する第２２の例の最適化調整方法と最適化調整装置は、時系列信号を扱う問題において、各解ベクトルの比較・評価する際の手助けをする情報の提示と、評価値による提示する順番の並び変えを行う機能を持ち、対話型遺伝的アルゴリズムを用いてユーザの調整過程に関する評価モデルを推定し、得られた個人モデルを用いて自動的に最適な解ベクトルの調整を行うものであるため、対話型遺伝的アルゴリズムを用いる際に問題とされていたユーザに与えられる負担を軽減して時系列信号への適用を可能にする効果を有する。
以上説明したところから明らかなように、上記発明の最適化調整方法と最適化調整装置は、ユーザの生理情報をもとに推定した心理状況をもとにユーザの評価値を補正することによりユーザの評価におけるゆらぎの影響を軽減させるため、心理に左右されないでユーザの状況（聴力、視力等）に最適な解ベクトルの調整を対話型遺伝的アルゴリズムにより実現することができる優れた効果を有する。
【０２４０】
【発明の効果】
以上説明したところから明らかなように、本発明は、本来遺伝的アルゴリズムが持つ大域的探索能力を損なわずに、高速で効率的な最適解の推定を行う最適化調整装置を提供できるという長所を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に関する第１の例における最適化調整処理装置の構成を表すブロック図。
【図２】本発明に関する第１の例における最適化調整装置の要部である組み替え操作部の構成を表すブロック図。
【図３】本発明に関する第１の例における最適化調整方法の全体の処理過程を表すフローチャート図。
【図４】本発明に関する第１の例における最適化調整方法の処理１における過程を表すフローチャート図。
【図５】本発明に関する第１の例における最適化調整方法の要処理である組み替え操作処理の過程を表すフローチャート図。
【図６】具体例として取り扱う多次元関数最大値推定問題の概念図。
【図７】実数値区間における値から固定長ビット列コードへの変換の様子を表す図。
【図８】更新方向ベクトルに沿った解ベクトル更新を模式的に表す図。
【図９】選択淘汰に用いられるルーレット選択方式を説明するための図。
【図１０】本発明に関する第２の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図１１】本発明に関する第２の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図１２】局所的更新処理と大域的更新処理を模式的に表す図。
【図１３】本発明に関する第３の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図１４】本発明に関する第３の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図１５】初期解ベクトル群抽出の様子を模式的に表す図。
【図１６】本発明に関する第４の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図１７】本発明に関する第４の例における最適化調整装置の処理過程を表すフローチャート図。
【図１８】実数値空間における近傍ベクトル抽出処理を模式的に表す図。
【図１９】本発明に関する第５の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図２０】本発明に関する第５の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図２１】更新領域分割とそこからの解ベクトル抽出処理を模式的に表す図。
【図２２】本発明に関する第６の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図２３】本発明に関する第６の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図２４】実数値空間における解集合分割処理を模式的に表す図。
（ａ）適合度fkに対する個体数分布を模式的に表す図。
（ｂ）実数値空間における分割の様子を表す図。
【図２５】本発明に関する第７の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図２６】本発明に関する第７の例における最適化調整方法の全体の処理過程を表すフローチャート図。
【図２７】本発明に関する第７の例における最適化調整方法の処理２の過程を表すフローチャート図。
【図２８】本発明に関する第８の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図２９】本発明に関する第８の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図３０】実数値空間における更新領域の局所化処理を模式的に表す図。
【図３１】１次元関数近似問題の概念図。
【図３２】本発明に関する第９の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図３３】本発明に関する第１０の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図３４】本発明に関する第１０の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図３５】本発明に関する第１０の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図３６】本発明の第１の実施の形態における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図３７】本発明の第１の実施の形態における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図３８】本発明に関する第１１の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図３９】本発明に関する第１１の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図４０】本発明に関する第１２の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図４１】本発明に関する第１２の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図４２】本発明に関する第１２の例における最適化調整方法の個別調整処理の過程を表すフローチャート図。
【図４３】本発明に関する第１３の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図４４】本発明に関する第１３の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図４５】本発明に関する第１３の例における最適化調整方法の共通モデル更新処理の過程を表すフローチャート図。
【図４６】本発明に関する第１４の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図４７】本発明に関する第１４の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図４８】本発明に関する第１４の例における最適化調整方法の処理過程の続きを表すフローチャート図。
【図４９】本発明に関連する第１５の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図５０】本発明に関連する第１５の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図５１】本発明に関連する第１６の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図
【図５２】本発明に関連する第１６の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図５３】本発明に関連する第１７の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図５４】本発明に関連する第１７の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図５５】本発明に関連する第１８の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図５６】本発明に関連する第１８の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図５７】本発明に関連する第１９の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図５８】本発明に関連する第１９の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図５９】本発明に関連する第２０の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図６０】本発明に関連する第２０の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図６１】本発明に関連する第２１の例における最適化調整方法の個別調整処理２の過程を表すフローチャート図。
【図６２】本発明に関連する第２１の例における最適化調整調整装置の構成を表すブロック図。
【図６３】本発明に関連する第２１の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図６４】本発明に関連する第２１の例における最適化調整方法の共通モデル更新処理２の過程を表すフローチャート図。
【図６５】本発明に関連する第２２の例における最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図６６】本発明に関連する第２２の例における最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図６７】従来の遺伝的アルゴリズムによる最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図６８】従来の遺伝的アルゴリズムによる最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図６９】従来の対話型遺伝的アルゴリズムによる最適化調整装置の構成を表すブロック図。
【図７０】従来の対話型遺伝的アルゴリズムによる最適化調整方法の処理過程を表すフローチャート図。
【図７１】遺伝的アルゴリズムにおける組み替え操作の概念の説明図。（ａ）は交叉処理例を表す概念図。（ｂ）は突然変異処理の一例を表す概念図。
【図７２】視力矯正用レンズの調整問題の概念図。
【図７３】解ベクトル空間における更新領域限定の概念図。
【図７４】シンプレックス交叉の概念図。
【図７５】本発明の第１の実施の形態、第１８の例における最適化調整装置の心理状況推定方法の一例を表す図。
（ａ）まばたきの発生頻度と注意、関心の関係
（ｂ）発汗状況と緊張、動揺の関係
【図７６】本発明に関連する第１１、第１４、第１９、第２２の例における最適化調整装置における評価モデル推定部に用いられるニューラルネットワークの構成図。
【図７７】本発明の第１２、第１３、第２０、第２１の例における最適化調整装置における共通モデル推定部に用いられるニューラルネットワークの構成図。
【図７８】歪音声の音質改善するフィルタ作成問題の概念図。
【図７９】時系列信号と対応する補助情報の概念図。
【図８０】難聴者のための補聴器の特性調整問題の概念図。
【符号の説明】
１０１  初期解集合設定部
１０２  遺伝的アルゴリズム処理部
１０３  最適解出力部
１０４  評価値獲得部
１０５  適合度計算部
１０６  更新方向判断部
１０７  方向適用更新部
１０８  組み替え操作部
１０９  重心推定部
１１０  更新方向候補記録部
１１１  更新方向獲得部
１１２  重心移動部
１１３  重心周囲解ベクトル生成部
２０１  候補選択部
２０２  交叉処理実行部
２０３  突然変異処理実行部
２０４  選択範囲導出部
２０５  乱数発生部
２０６  解ベクトル抽出部
１００１  局所更新部
１００２  大域更新部
１００３  局所更新設定部
１００４  ベクトル群初期設定部
１００５  局所組み替え操作部
１００６  局所更新終了判断部
１００７  集合統合部
１００８  大域組み替え操作部
１３０１  初期更新領域限定部
１３０２  初期解ベクトル群抽出部
１３０３  解ベクトル集合統合部
１６０１  解集合再設定部
１６０２  グループ組み替え操作部
１６０３  代表解ベクトル選択部
１６０４  近傍ベクトル群抽出部
１９０１  更新領域分割部
１９０２  平均適合度計算部
１９０３  適領域解ベクトル抽出部
１９０４  解ベクトル統合部
２２０１  解集合分割部
２２０２  分割領域決定部
２２０３  分割実行部
２５０１  組み替え対象制御部
２８０１  更新領域設定部
２８０２  段階収束判定部
２８０３  収束基準変更部
３２０１  対象データ入力部
３２０２  更新領域限定部
３２０３  メイン処理部
３２０４  機器調整実行部
３２０５  ユーザ評価部
３２０６  集合再設定部
３２０７  情報提示部
３２０８  ユーザ評価判断部
３４０１  記憶媒体部
３４０２  記録情報読込み部
３４０３  初期解ベクトル選択部
３４０４  初期解ベクトル補充部
３４０５  最適解ベクトル記録部
３６０１  ユーザ心理推定部
３６０２  評価値補正部
３６０３  生理データ測定部
３６０４  心理推定実行部
３８０１  評価モデル出力部
３８０２  第２ユーザ評価部
３８０３  評価モデル推定判定部
３８０４  モデル推定実行部
３８０５  調整履歴記録部
４００１  共通モデル出力部
４００２  ユーザ調整終了判断部
４００３  共通モデル推定部
４００４  共通モデル推定判定部
４００５  共通モデル推定実行部
４３０１  共通モデル評価計算部
４３０２  共通モデル評価判定部
４３０３  共通モデル更新部
４３０４  共通モデル更新判定部
４３０５  共通モデル更新実行部
４６０１  方法選択スイッチ
４６０２  評価モデル推定部
４６０３  モデル評価計算部
４６０４  方法切替え判定部
４９０１  時系列評価実行部
４９０２  補助情報提示部
４９０３  情報並び替え部
６７０１  選択淘汰実行部
６９０１  対話型遺伝的アルゴリズム実行部
【図１】
0003679071.tif 000028
【図２】
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【図３】
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【図４】
0003679071.tif 000031
【図５】
0003679071.tif 000032
【図６】
0003679071.tif 000033
【図７】
0003679071.tif 000034
【図８】
0003679071.tif 000035
【図９】
0003679071.tif 000036
【図１０】
0003679071.tif 000037
【図１１】
0003679071.tif 000038
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６７】
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【図６８】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【図７６】
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【図７７】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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