(57)【要約】【課題】  各種パラメータが最適化されたソフトウェアを実現する。【解決手段】  実施形態のソフトウェア開発装置は、パラメータ群により振る舞いが制御されるソフトウェアの開発に使用されるソフトウェア開発装置であって、前記ソフトウェアの実行時に得られる各パラメータの計測値から各パラメータの最適値を計算するに際して、ニューラルネットワークを使用し、当該ニューラルネットワークに入力する各パラメータの計測値に超関数を適用するとともに、当該ニューラルネットワークの各ノードにも超関数を適用する、最適値計算手段と、前記最適値計算手段により計算された各パラメータを用いて前記ソフトウェアの再作成を行うソフトウェア再作成手段とを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラメータ群により振る舞いが制御されるソフトウェアの開発に使用されるソフトウェア開発装置であって、
前記ソフトウェアの実行時に得られる各パラメータの計測値から各パラメータの最適値を計算するに際して、ニューラルネットワークを使用し、当該ニューラルネットワークに入力する各パラメータの計測値に超関数を適用するとともに、当該ニューラルネットワークの各ノードにも超関数を適用する、最適値計算手段と、
前記最適値計算手段により計算された各パラメータを用いて前記ソフトウェアの再作成を行うソフトウェア再作成手段と
を具備する、ソフトウェア開発装置。
【請求項２】
前記最適値計算手段は、前記ニューラルネットワークの入力値として、各パラメータの計測値にそれぞれ急減少関数を乗じて時間積分した超関数を適用する、請求項１に記載のソフトウェア開発装置。
【請求項３】
前記最適値計算手段は、前記ニューラルネットワークの各ノードに、各パラメータと超関数との積で表される関数を適用する、請求項１又は２に記載のソフトウェア開発装置。
【請求項４】
前記最適値計算手段は、いずれかのノードに対し、遺伝的作用素である淘汰、交叉、突然変異、アポトーシスの少なくともいずれかに相当する操作を行う、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のソフトウェア開発装置。
【請求項５】
前記最適値計算手段は、いずれかのノードに対して前記アポトーシスに相当する操作を行うに際し、当該ノードの出力値にペナルティ法に従って数値的ペナルティを与える、請求項４に記載のソフトウェア開発装置。
【請求項６】
前記最適値計算手段は、超関数を含む評価関数を用いて、各パラメータの最適値を計算する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載のソフトウェア開発装置。
【請求項７】
前記評価関数は、前記ニューラルネットワークの出力値と目標値との差のＬｐノルムで表される、請求項６に記載のソフトウェア開発装置。
【請求項８】
前記最適値計算手段は、前記評価関数の微分値が０で且つ前記評価関数の値が最小になるときの各パラメータの値を求める、請求項６又は７に記載のソフトウェア開発装置。
【請求項９】
パラメータ群により振る舞いが制御されるソフトウェアの開発に使用されるソフトウェア開発方法であって、
最適値計算手段により、前記ソフトウェアの実行時に得られる各パラメータの計測値から各パラメータの最適値を計算するに際して、ニューラルネットワークを使用し、当該ニューラルネットワークに入力する各パラメータの計測値に超関数を適用するとともに、当該ニューラルネットワークの各ノードにも超関数を適用し
ソフトウェア再作成手段により、前記最適値計算手段により計算された各パラメータを用いて前記ソフトウェアの再作成を行う
ことを含む、ソフトウェア開発方法。
【請求項１０】
パラメータ群により振る舞いが制御されるソフトウェアの開発に使用されるプログラムであって、
前記ソフトウェアの実行時に得られる各パラメータの計測値から各パラメータの最適値を計算するに際して、ニューラルネットワークを使用し、当該ニューラルネットワークに入力する各パラメータの計測値に超関数を適用するとともに、当該ニューラルネットワークの各ノードにも超関数を適用する、最適値計算手段と、
前記最適値計算機能により計算された各パラメータを用いて前記ソフトウェアの再作成を行うソフトウェア再作成機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ソフトウェア開発装置、ソフトウェア開発方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ソフトウェアの最適化は、一般に、入力データの多変量解析を用いて実施されているが、その場合に対象のモデルを説明できる決定係数は５０％程度である。すなわち、２回に１回は推定できていないことになる。また、Ｔ検定を用いた場合も、満足のいく結果は得られない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１６７２６２号公報
【特許文献２】特開平０１−１７３１３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、航空機等に搭載されるシステムのソフトウェアの最適化においては、ＣＰＵ使用率や、メモリ使用率、ネット負荷など、各種パラメータの値を計測し、それらの計測結果に基づき、ある事象が生じたらある操作を行う（例えば、ネット負荷が閾値を超えた場合には、あるプログラムのタスクの優先度を下げるなどの措置をとる）。
【０００５】
上記したような措置により、一時的にはシステム要求を満足させる最適化が達成されるかもしれない。しかしながら、その場しのぎのような方法では、時間が経つにつれ、最適化されていない元の状態に戻ってしまい、システム要求を満足させることが困難になる。
【０００６】
各種パラメータの各計測値を、単なる離散値として捉えている限りは、このような問題を解決することはできない。
【０００７】
発明が解決しようとする課題は、各種パラメータが最適化されたソフトウェアを実現することが可能な、ソフトウェア開発装置、ソフトウェア開発方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態のソフトウェア開発装置は、パラメータ群により振る舞いが制御されるソフトウェアの開発に使用されるソフトウェア開発装置であって、前記ソフトウェアの実行時に得られる各パラメータの計測値から各パラメータの最適値を計算するに際して、ニューラルネットワークを使用し、当該ニューラルネットワークに入力する各パラメータの計測値に超関数を適用するとともに、当該ニューラルネットワークの各ノードにも超関数を適用する、最適値計算手段と、前記最適値計算手段により計算された各パラメータを用いて前記ソフトウェアの再作成を行うソフトウェア再作成手段とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係る進化型ソフトウェア開発装置を含むシステム全体の構成の一例を示す図。
【図２】対象となるソフトウェアのモデルの一例を示す図。
【図３】評価関数の一例を示す図。
【図４】環境対応型ニューラルネットワークの一例を示す図。
【図５】進化型ソフトウェア開発装置による動作の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、実施の形態について説明する。
【００１１】
以下に説明する実施形態の進化型ソフトウェア開発装置は、対象となるソフトウェアの実行時における通信データ、システムリース情報等を取得し、システムが目標とする性能値となるように、ニューラルネットワークに機械学習をさせることにより、ソフトウェアを制御することが可能な各種のソフトウェア制御パラメータ（以下、「パラメータ」と略称する場合がある。）の最適値を発見的に求め、さらに、それらをソフトウェアに反映することにより、自律的にシステムリソースを最大限生かしつつシステム要求を満足するように進化するソフトウェアの開発を可能にする。
【００１２】
また、高度かつ複雑化するソフトウェアの実行時に得られるデータは、例えば１Ｇバイト／秒で運用時間が４時間の場合、１４．４Ｔバイトとなるのであるが、本実施形態の進化型ソフトウェア開発装置は、このようなビッグデータの活用をも可能にする。
【００１３】
そのために、本実施形態の進化型ソフトウェア開発装置では、ソフトウェアの振る舞いを量子論的に扱う。すなわち、ソフトウェア制御パラメータの各計測値を単なる離散値として扱うのではなく、これまで他要素からの影響を受けながら積分されてきた値の代表値として扱う。具体的には、多変量解析の入力値を超関数にまで拡張することで、不連続なデータを扱い易いものとし、また、超関数にまで拡張したパラメータ自体をニューラルネットワークのニューロン（ノード）に適用する。超関数自体は、微分が自由にできることから、ニューラルネットワーク上での円滑な演算が保証される。さらには、局所最適値に拘束されることを、遺伝的アルゴリズムで解決することを可能にする。
【００１４】
図１は、一実施形態に係る進化型ソフトウェア開発装置を含むシステム全体の構成の一例を示す図である。
【００１５】
図１に示されるように、本システムは、進化型ソフトウェア開発装置１および記録媒体２，３を含む。進化型ソフトウェア開発装置１には、各種の機能として、ソフトウェア取得データ定式化部４、最適値計算部５、およびパラメータ決定・ソフトウェア再作成部６が備えられる。
【００１６】
なお、進化型ソフトウェア開発装置１の構成は、図１の例に限定されるものではない。例えば、進化型ソフトウェア開発装置１は、記録媒体２，３をも含む構成であってもよい。
【００１７】
進化型ソフトウェア開発装置１は、各種のパラメータにより振る舞いが制御されるソフトウェアの開発に使用される装置である。この進化型ソフトウェア開発装置１に備えられる各種の機能は、例えばコンピュータにより実行されるプログラムの形態で実現される。
【００１８】
記録媒体２は、対象となるソフトウェアの実行時に得られたデータ（ソフトウェア取得データ）を一時的に記憶するものである。このデータには、当該ソフトウェアの実行中に観測される各種のパラメータの計測値が含まれる。記録媒体２に記憶されたデータは、進化型ソフトウェア開発装置１により使用されることになる。
【００１９】
記録媒体３は、進化型ソフトウェア開発装置１により各パラメータの値が決定されて再作成されたソフトウェアを一時的に記憶するものである。記録媒体３に記憶されたソフトウェアは必要に応じて実行されることになる。
【００２０】
ソフトウェア取得データ定式化部４は、記録媒体２からソフトウェア取得データを読み出し、最適値計算部５が処理するのに適したデータ形態となるようにデータを定式化する機能である。
【００２１】
最適値計算部５は、ソフトウェア取得データ定式化部４により定式化されたデータを用いて、対象となるソフトウェアの各種パラメータの最適値を計算する機能である。この最適値計算部５は、例えば各パラメータの計測値から各パラメータの最適値を計算するに際して、ニューラルネットワークを使用し、当該ニューラルネットワークに入力する各パラメータの計測値に超関数を適用するとともに、当該ニューラルネットワークの各ノードにも超関数を適用する。その詳細については、後で述べる。
【００２２】
パラメータ決定・ソフトウェア再作成部６は、最適値計算部５により計算された結果に基づき、再作成するソフトウェアの各種パラメータの値を決定し、決定した各種パラメータの値を当該ソフトウェアに反映させることでソフトウェアの再作成を行う機能である。
【００２３】
＜パラメトリックソフトウェアモデルについて＞
図２は、対象となるソフトウェアのモデルの一例を示す図である。
【００２４】
ここでは、パラメータによるソフトウェアの制御を可能にするパラメトリックソフトウェアモデルの一例を示す。
【００２５】
対象となるソフトウェアは、図２に示されるように、任務ソフトウェア群（ビジネスロジック）１１、統合情報サービス１２、およびデータセントリックフレームワーク１３を含む。
【００２６】
任務ソフトウェア群１１は、各種のアプリケーション（計画立案処理、統合センサ管制、センサ情報相関／類識別、目標情報統合、任務シミュレーション支援、ヒューマンインタフェース等にそれぞれ対応するアプリケーション）を備えている。
【００２７】
統合情報サービス１２は、リソース管理・セキュア管理の機能を備えた共通サービス機能（ＡＳＳＷサービス、ＡＳＷサービス、通信サービス、ＣＤＳサービス等の各機能）２１、ならびに統合情報サービスインタフェース２２を備えている。
【００２８】
データセントリックフレームワーク１３は、オペレーティングシステム機能に属するＩＯサービス機能３１、プラットフォーム特有サービス機能（デバイスドライバ、ＧＵＩライブラリ、点検監視ファームウェア等の各機能）３２、および伝送サービス機能（伝送ゲートウェイ、ＤＤＳ、ＣＯＲＢＡ、ＷＥＢサービス等の各機能）３３を備えている。
【００２９】
このモデルの例に示される任務ソフトウェア群１１を構成する個々のアプリケーションは、ソフトウェアの振る舞いを制御すべく、処理の目的に応じたＱＯＳ（精度、類識別度、画面解像度等）、処理実行時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用量、通信帯域等をパラメータとして内蔵した構造を持ち、システムの資源を最適に活用し、最大成果を得るために、動的に制御可能である。
【００３０】
また、このモデルの例では、各アプリケーションからの要求を統合情報サービスインタフェース２２で解釈する構成とし、また、伝送サービス機能３３、プラットフォーム特有サービス機能３２、ＩＯサービス機能３１を有するオペレーティングシステム機能を、データセントリックアーキテクチャに基づくデータセントリックフレームワーク１３で構成している。
【００３１】
図２中の範囲Ａでは、個々のアプリケーションが、統合情報サービスインタフェース２２を通じて、ユースケースのサービスを実現する。これらのアプリケーションのオブジェクトを制御するパラメータの値は、進化型ソフトウェア開発装置１がニューラルネットワークを用いて機械学習を行うことにより決定される。
【００３２】
図２中の範囲Ｂでは、統合情報サービスインタフェース２２により解釈された各アプリケーションからの要求は、共通サービス機能２１の配置／設定／管理等の処理により実現される。共通サービス機能２１に備えられるリソース管理の機能は、進化型ソフトウェア開発装置１が機械学習により決定された最適化パラメータに基づき、ネットワークの制御、ＣＰＵ、メモリ使用の割付、スレッド等の優先順位管理／監視を行い、それらを共通サービス機能２１の配置／設定等に反映させる。なお、伝送サービス機能３３の伝送ゲートウェイは、レガシーなインタフェースを持つシステムの連接をＤＤＳ等と同様に行うことができる。
【００３３】
図２中の範囲Ｃでは、ＩＯサービス機能３１およびプラットフォーム特有サービス機能３２により、当該プラットフォームに特有のサービス等が提供される。
【００３４】
＜ソフトウェアの量子論的な扱いについて＞
次に、ソフトウェアの量子論的な扱いについて説明する。
【００３５】
本実施形態では、最適値計算部５が各パラメータの最適値を求めるにあたり、局所最適値に拘束されることと、パラメータ間の多重供線性とを許容するため、各パラメータの計測値を量子論的に扱う。
【００３６】
ソフトウェアの量子論的扱いとは、時間ｔで計測された各パラメータを、ソフトウェアが起動されてから時間ｔに至るまでの振る舞いの代表値と捉えることを意味する。よって、入力値は、単なる実数ではなく、例えば、計測された値に急減少関数を乗じて時間積分した超関数とする。
【００３７】
また、本実施形態では、最適値計算部５は、各パラメータの最適値計算において評価関数を使用する。ここで使用する評価関数も超関数とし、入力値データの対象空間を拡張する。
【００３８】
評価関数の一例を、図３の（１）式に示す。
【００３９】
最適値計算部５は、（１）式につき、（２）式に示す条件（即ち、評価関数の微分値が０で、かつ、評価関数の値が最小となる条件）を満たすSPを求める。
【００４０】
ただし、（１）式につき、（２’）式に示す状態となる場合には、ソフトウェア設計が破綻している可能性があるため、再設計の必要性を示唆する情報を出力する。ソフトウェア設計が破綻する原因の例としては、設計ミス、ソフトウェアバグ、サーバーへの不正アクセス等が考えられる。
【００４１】
なお、LPは、Lpノルムを表している。ここでは、データの感度に応じて、L2ノルム（ｐ＝２）等を用いる計算するものとする。フーリエ変換されたデータを対象とする場合は、ｐ＝２にするなどの選択を行う。
【００４２】
f()は、Schwarzの超関数を表している。この超関数は、ソフトウェアで観測される離散値データ（Diracδの等倍数等）を引数にすることができる。
【００４３】
g()は、an(t,gop)をニューロン（ノード）として持つニューラルネットワークを表している。これについては、後で詳しく述べる。
【００４４】
ラウンドデルタは、超関数の微分を表している。
【００４５】
SOは、システム目標値を表している。具体的には、SO(v1,v2,v3,…,vn)で表現される。
【００４６】
SDは、ソフトウェア取得値（パラメータの計測値）を表している。具体的には、SD(d1,d2,d3,…,dn)で表現される。
【００４７】
SPは、ソフトウェア制御パラメータを表している。具体的には、SP(a1(t,gop), a2(t,gop), a3(t,gop), ・・・, an(t,gop))で表現される。
【００４８】
an(t,gop)は、階層ｔのｎ番目のニューロン（ノード）を表している。
【００４９】
ｔは、計測時刻を表している。
【００５０】
gopは、遺伝的作用素（淘汰、交叉、突然変異、アポトーシス）を表している。
【００５１】
＜環境対応型ニューラルネットワークについて＞
本実施形態では、最適値計算部５は、各パラメータの最適値計算に、環境対応型のニューラルネットワークを使用する。入力値の計算を行うニューロン群は、入力値の時間的変化に応じて変化する。これらのニューロン群に対し、例えば、システムの置かれた環境に応じて遺伝的な操作（淘汰、交叉、突然変異、アポトーシス）を加えることにより、計算を行うニューロン群を成長させるようにしてもよい。
【００５２】
従来の遺伝的アルゴリズムには無い、アポトーシスに相当する操作は、ペナルティ法に従ってノード（ニューロン）の出力値に数値的ペナルティを与えることで実現できる。例えば出力値を分数（分子が固定値、分母が変数）で表した場合、分母の値を例えば１億にする等の操作により実現できる。
【００５３】
図４に、環境対応型ニューラルネットワークの一例を示す。
【００５４】
ここでは、時刻ｔにシステムで計測される各計測値を、時刻ｔ近傍の代表値とみなし、シュワルツの超関数を用いて当該計測値を扱う。すなわち、システムの状態を量子論的に扱う。
【００５５】
各ノード（ニューロン）のanm(t)は、前述のan(t)に相当する。anm(t)は、階層ｎ番目、層深さｍのニューロン（ノード）を表している。このanm(t)は、例えば、制御可能なソフトウェアパラメータと超関数の積で記述されるものとする。
【００５６】
各パラメータの例としては、次のものが挙げられる。
【００５７】
・スレッド数
・スレッドプライオリティ
・スレッドヒープ量
・スレッド周期
・画面解像度ＱＯＳ
・データ通信ＱＯＳ
・イベント割込みＱＯＳ
・ＤａｔｕｍＱＯＳ
また、超関数の候補としては、次のものが挙げられる。
【００５８】
・δ(t)
・ヘヴィサイド（Heviside）関数
・シグモイド（Sigmoid）関数（例えば「１／（１＋exp（-xgn(an)））」）
なお、gnは遺伝的アルゴリズムに相当するものであり、anの状態に応じて計算する個体の適応度が決まる。
【００５９】
ニューラルネットワークが入力する入力値としては、例えば以下に示すような各種パラメータの計測値が挙げられる。ただし、この場合の各計測値は、例えば急減少関数やデルタ関数を使用して時間積分した超関数の形態で入力される。
【００６０】
D1：計画立案計測データ（効果x11、処理時間x12、ＣＰＵ使用率x13、メモリ使用率x14）
D2：統合センサ管制計測データ（精度x21、処理時間x22、ＣＰＵ使用率x23、メモリ使用率x24）
D3：探知／追跡処理計測データ（精度x31、処理時間x32、ＣＰＵ使用率x33、メモリ使用率x34）
D4：センサデータ処理計測データ（識別精度x41、処理時間x42、ＣＰＵ使用率x43、メモリ使用率x44）
D5：データ通信処理計測データ（処理時間x51,ＣＰＵ使用率x52、メモリ使用率x53、通信帯域x54）
D6：表示処理計測データ（画面解像度x61、処理時間x62、ＣＰＵ使用率x63、メモリ使用率x64）
D7：操作処理データ（応答時間x71、処理時間x72、ＣＰＵ使用率x73、メモリ使用率x74）
この場合、ニューラルネットワークが出力する出力値E1〜E7は、例えば以下に示すような各種パラメータの目標値E1optm〜E7optmに対応するものである。
【００６１】
E1optm：計画立案処理の設計目標値（効果、処理時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率）
E2optm：統合センサ管制処理の設計目標値（精度、処理時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率）
E3optm：探知／追跡処理の設計目標値（精度、処理時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率）
E4optm：センサデータ処理の設計目標値（識別精度、処理時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率）
E5optm：データ通信処理の設計目標値（識別精度、処理時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、通信帯域）
E6optm 表示処理の設計目標値（画面解像度、処理時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、通信帯域）
E7optm 操作処理の設計目標値（応答時間、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率）
最適値計算部５は、出力値E1〜E7とそれぞれの目標値E1optm〜E7optmとのLpノルムを計算し、ニューラルネットワークにフィードバックさせる。
【００６２】
このようにシステムが目標とする性能値となるように、ニューラルネットワークに機械学習をさせることにより、ソフトウェアを制御することが可能な各種のパラメータの最適値を求めることができる。
【００６３】
＜非定常事象の最適化＞
前述したニューラルネットワークでの成長過程を記録し、次のステップに反映するための階層型ニューラルネットワークを構築し、時間変化に対応できるようにしてもよい。
【００６４】
＜動作例＞
次に、図５を参照して、進化型ソフトウェア開発装置１による動作の一例を説明する。
【００６５】
最初に、進化型ソフトウェア開発装置１は、ソフトウェア取得データ定式化部４により、記録媒体２からソフトウェア取得データを読み出し、最適値計算部５が処理するのに適したデータ形態となるようにデータを定式化する（ステップＳ１）。
【００６６】
次に、進化型ソフトウェア開発装置１は、最適値計算部５により、ソフトウェア取得データ定式化部４で定式化されたデータを用いて、対象となるソフトウェアの各種パラメータの最適値を計算する（ステップＳ２）。ここでは、各パラメータの計測値から各パラメータの最適値を計算するに際して、ニューラルネットワークを使用し、当該ニューラルネットワークに入力する各パラメータの計測値に超関数を適用するとともに、当該ニューラルネットワークの各ノードにも超関数を適用した上で、各パラメータの最適値計算を行う。
【００６７】
最後に、進化型ソフトウェア開発装置１は、パラメータ決定・ソフトウェア再作成部６により、最適値計算部５で計算された結果に基づき、再作成するソフトウェアの各種パラメータの値を決定し、決定した各種パラメータの値を当該ソフトウェアに反映させることでソフトウェアの再作成を行う（ステップＳ３）。
【００６８】
このように、本実施形態の進化型ソフトウェア開発装置によれば、ソフトウェアの振る舞いを量子論的に扱い、ソフトウェア制御パラメータの各計測値を単なる離散値として扱うのではなく、これまで他要素からの影響を受けながら積分されてきた値の代表値として扱い、多変量解析の入力値を超関数にまで拡張することで、不連続なデータを扱い易いものとし、また、超関数にまで拡張したパラメータ自体をニューラルネットワークのニューロン（ノード）に適用することで、微分が自由にできる超関数によりニューラルネットワーク上での円滑な演算が保証される。さらには、局所最適値に拘束されることを、遺伝的アルゴリズムで解決することができる。
【００６９】
また、システムが目標とする性能値となるようにニューラルネットワークに機械学習をさせることにより、各種のパラメータの最適値を発見的に求めることができ、さらに、それらをソフトウェアに反映することにより、自律的にシステムリソースを最大限生かしつつシステム要求を満足するように進化するソフトウェアを開発することができる。
【００７０】
また、高度かつ複雑化するソフトウェアの実行時に得られるデータは膨大な量であるが、本実施形態の進化型ソフトウェア開発装置によれば、そのようなビッグデータの活用も可能となる。
【００７１】
以上詳述したように、上記実施形態によれば、各種パラメータが最適化されたソフトウェアを実現することが可能になる。
【００７２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７３】
１…進化型ソフトウェア開発装置、２，３…記録媒体、４…ソフトウェア取得データ定式化部、５…最適値計算部、６…パラメータ決定・ソフトウェア再作成部、１１…任務ソフトウェア群、１２…統合情報サービス、１３…データセントリックフレームワーク、２１…共通サービス機能、２２…統合情報サービスインタフェース、３１、…ＩＯサービス機能、３２…プラットフォーム特有サービス機能、３３…伝送サービス機能。
【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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