【事件の表示】
　平成　９年特許願第２１４２６９号「原子炉炉心用制御ブレード配置を決定する装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１０年　５月１５日出願公開、特開平１０−１２３２８４〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１　手続の経緯
　本願は、平成９年８月８日（優先権主張　平成８年８月９日　米国）の出願であって、平成１８年１２月２７日付けで拒絶理由が通知され、平成１９年７月９日付けで特許請求の範囲について補正がなされたものの、同年８月３０日付けで拒絶査定がなされた。
　本件は、前記拒絶査定を不服として平成１９年１２月３日に請求された拒絶査定不服審判事件であって、当審において平成２０年１２月２６日付けで拒絶理由が通知され、平成２１年７月６日付けで、特許請求の範囲ならびに明細書について手続補正がなされている。
　
２　本願発明
　本願の請求項１ないし７に係る発明は、平成２１年７月６日付け手続補正書によって補正された特許請求の範囲の請求項１ないし７に記載されたとおりのものであるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、次のとおりである。
「記憶装置とこの記憶装置を含む計算機とを有し、所定の設計制約を満足させるのに必要な炉心用制御ブレードの軸方向位置配置を識別する装置であって、
　前記記憶装置は、
　当該ブレードが臨界に及ぼす影響に基づき各ブレードに割当てられた重み値と、
　前記所定の設計制約に割当てられた制約値と、
　サイクルエネルギーを最大にするか前記所定制約を満足させるかあるいはその両方をなすために制御ブレードを動かすべき方向を特定するための制御ブレード位置付けルール、とを記憶しており、
　前記計算機は、
　制御ブレード位置メンバーの初期母集団を決定する初期母集団決定工程（１０８）と、
　この初期母集団を、該母集団のエネルギー効率を改善しかつ前記設計制約を満足するように最適化する母集団最適化工程とを実行するべくプログラムされ、
　前記母集団最適化工程は、
（ｉ）少なくとも一つの新しいメンバーを含む新しい母集団を生成する第１の母集団生成副工程と、
（ｉｉ）前記第１の母集団生成副工程により生成された母集団のための適合性関数を決定する（１１０）適合性関数決定副工程と、
（ｉｉｉ）所定適合性レベルを有する母集団が識別するために（ｉ）の第１の母集団生成副工程と（ｉｉ）の適合性関数決定副工程とを繰返す識別副工程と、
（ｉｖ）前記識別副工程において所定適合性レベルを有すると識別された母集団から初めて１次元探索調整（２１４）を行うことにより複数の新たな母集団を生成する第２の母集団生成副工程と、
（ｖ）前記（ｉ）乃至（ｉｖ）を繰り返す工程と、を含むことを特徴とする制御ブレード配置識別装置。」
　
３　引用刊行物の記載事項
　原査定の拒絶の理由で引用された、本願の優先日前に頒布された刊行物である「SHINJI TOKUMASU, MICHIHIRO OZAWA, MICHIRO YOKOMI，A MATHEMATICAL METHOD FOR BOILING WATER REACTOR CONTROL ROD PROGRAMMING，NUCLEAR TECHNOLOGY，米国，1985年12月，Vol.71 ，P568-579」（以下、「引用文献１」という。）、ならびに、同じく原査定の拒絶の理由で引用された「TOSHIO KAWAI, HIROSHI MOTODA, MICHIHIRO OZAWA，A METHOD FOR GENERATING A CONTROL ROD PROGRAM FOR BOILING WATER REACTORS，NUCLEAR TECHNOLOGY，米国，1976年1月，Vol.28，P108-118」（以下、「引用文献２」という。）には、図面とともに以下の事項が記載されている。
　なお、以下は各引用文献の該当箇所について当審で行った邦訳であって、摘記において、式中の一部の添え字を省略して記載した部分がある。
３−１　引用文献１
（１ａ）第５６８頁左欄第１〜１６行
「新しい数理的プログラミング手法が開発され、既存の制御棒プログラムの自動生成コンピューター・コードであるOPRODに、近似のプログラミング手法の代替の内部のループ・ルーチンとして利用された。
　その新しいルーチンは2重の実現可能な方向アルゴリズムから造られ、本質的に、最適化手順ＩとIIからなる2段階の反復する最適化手順から構成されている。両手順は、ほとんど同じアルゴリズムに従っていて、最適化手順Ｉは実行可能解を探索し、最適化手順IIは目的関数を最適化する。
　最適化理論およびコンピューター・シミュレーションは、質の低い制御棒パターンが最初に与えられたとしても、新しいルーチンが最適解を見つけることを実証した。」
（１ｂ）第５６８頁右欄第９〜１３行
「Kawai他1は、長期制御棒プログラム生成のためのコンピュータコードOPRODを示し、その中で彼らは、カーネルアルゴリズムとして非線形プログラミング問題を組込んだ近似プログラミング2(MAP)の手法を適用した。」
（１ｃ）第５６８頁右欄第２３〜３２行
「この欠点を除去するために、著者らは、OPRODの基本アーキテクチャーを変えることなく、OPRODを改良する、すなわちMAPのための代替ルーチン、について示した。代替ルーチンは、2重の実現可能な方向(DFD)アルゴリズム4に基づいて構築されており、MAPの使用の代替として提供される。解を見つけ出す際の新しいルーチンの強さは、最適化理論およびコンピューター・シミュレーションの両方によって実証される。」
（１ｄ）第５７０頁左欄第２０行〜同右欄第１２行
「ORPODの概観
　中長期のOPRODのプログラミング手順は、Fig.3に要約される。Haling分布6に基づいた目標出力分布が仮定される。理論上、制御棒はサイクル末期に完全に引き抜かれる。しかしながら、実際の炉心はHaling理論の基礎をなす仮定を完全には満たさないので、制御棒が残っているかもしれない。そのような場合では、目標出力分布の修正により最適化を行わなければならない。制御棒パターンの決定が、このフローチャートの主な機能である。目標出力分布に最も近い出力分布を与える制御棒パターンは、三次元炉心シミュレータ7であるFLAREによって評価される。本論文では、Fig.3の中の網掛けしたブロック用の新しいルーチンが示される。」
（１ｅ）第５７０頁右欄第１３行〜第５７１頁右欄第３行
「制御棒パターン決定課題のための公式化および基礎的なアルゴリズム
　このセクションでは、その課題は前の議論に従って公式化される。最初に、1つのシーケンス・パターンに属する制御棒は、Ngのグループに分割され、そのシーケンスにおける制御棒パターンは、ri(i=1,2,..,Ng)によって表わされる。中性子の生成と、吸収および漏洩との間のバランスを示す固有値はλとして表示される。すべての出力分布(Pijk)のために、fractional線出力密度(FLPD)、限界熱流束比(CHFR)および限界出力比(CPR)が評価されなければならないが、実際には、小さな余裕を備えた非常に制限のあるデータが使用される。結局、数N1、N2およびN3のノードが選択される。それらの数の各々は10の位の数である。実際の出力分布Pijkと目標出力分布Hijkの差の2乗を合計することにより、目的関数J(R)が得られる。制御棒パターンR=(r1,r2..rNg)が与えられた場合、λ、FLPD、CHFR、CPRおよびJが決定され、課題は以下のように公式化することができる。
最適化：
　　minJ(R)＝Σ(Pijk−Hijk)2　　　（1）
以下に従う
　１．核的条件：
　　　λ(R)−λtarget−δ≦０　と　λtarget−δ−λ(R) ≦０，ここで、δは許容要素
　２．熱的条件：
　　　FLPDi(R)−FLPDmax≦０，i=1〜N1，
　　　CHFRmin−CHFRi(R)≦０，i=1〜N2，及び
　　　CPRmin−CPRi(R)≦０，i=1〜N3，　　　　　(2)
　３．制御棒パターン条件
　　　ri−rmax≦０，i=1〜Ng
　　及び
  　　rmin−ri≦０，i=1〜Ng
　　ここで、riは負でない整数、実際の炉心では、rminとrmaxは各々0と24である。
　
　この課題の扱いの便宜のため、式(2)の核的、熱的条件は以下のように表現される。
　　　gi(R)≦０，　i=1〜N，
　ここで、N=2+N1+N2+N3　Rのセットが制御棒パターン条件を満たす場合には以下のように表現される。
　　　Ω1＝｛R｜Rが制御棒パターン条件を満たす｝
課題は、単純に以下のように定義される。
　課題Ｑ：
　　minJ(R)，Ω11＝｛R｜gi(R)≦０，i=1〜N，R=(r1,r2..rNg)∈Ω1｝」
（１ｆ）第５７１頁右欄第４〜２７行
「次に、この課題に対するアルゴリズムについて検討する。課題Qにおける制御棒パターンの変化を伴う関数J(R)およびgi(R)(i=1〜N)の振る舞いは、炉心シミュレータによってのみ得られ、明示的には与えられない。しかしながら、実際上、これらの関数は、各制御棒深さの少なくとも1つあるいは2つのノッチ変更に対して、ほとんど線形性が保たれる。したがって、複数の制御棒の少数のノッチ変更に対しては線形性を有する。
　しかしながら、シミュレーションによれば、制御棒パターンRの比較的大規模な変化に対しては、これらの関数の変化は強い非線形性を示す。前述したとおり、制御棒パターンRが与えられた場合、これらの値は決定されるものの、炉心シミュレータが使用される場合には、この課題を効率的に解決するアルゴリズムを作るのは非常に難しい。例えば、ここで用いられるFLAREでは、炉心が臨界状態である場合のみ、上記のデータは正しい。他の条件下では、λ(R)を除いて誤差が大きくなる。これらの点に鑑み、ツーステップ最適化手順によって与えられる反復解決法が、以下のように提供される。(以下の説明の便宜のため、m回目の繰り返しステップによって得られた近似解をRmと表わす。)」
（１ｇ）第５７１頁右欄第２８〜４０行
「最適化手順Ｉ：実行可能解調査手順−与えられた初期値Roからスタートして、すべてのオペレーション制約、gi(R)≦0，i=1〜N、を満たす実行可能解R∞が見いだされる。
最適化手順II：目的関数の最小化のための手順−手順Ｉで得られた実行可能解R∞がR0であると仮定し、R0からスタートして、実行可能解はJ(Rm)＞J(Rm+1)に改善される。最後に、目的関数J(R)を最小化する最適解R∞を見いだすことができる。
　最適化手順ＩとIIとの関係はFig.4に示されている。これらの手順は、以降の節で詳細に議論される。」
（１ｈ）第５７１頁右欄第４２行〜第５７２頁左欄第１２行
「最適化手順
　2つの最適化手順を組織化するため、本質的に同じアルゴリズムとすることが便利である。……　基本的に、手順IIは、制約をすべて満たす初期値R0が与えられる場合の課題Qのアルゴリズムに相当する。しかしながら、手順IIでは、課題Qを直接解く代わりに、制御棒パターン中での制御棒の少規模の変更に対する線形性の性質を考慮して、制御棒パターンの整数条件を無視した解法が最初に検討される。その後、上記の手法を修正することによって、制御棒パターンの整数条件が加えられる手法が最適化手順IIとして構築される。
　最初に、新しい課題は、課題Qに加えられた整数条件の無視により次の課題QIIとして構築される。
　課題QII：……」
（１ｉ）第５７２頁左欄第１９行〜第５７３頁左欄第３６行
「課題QIIのアルゴリズム
　様々な数理的プログラミング手法が、課題QIIのためのアルゴリズムを形成するのに適用可能である。このセクションでは、DFD手法を示す。DFD手法は、Ω(1)の範囲を越えることなくJ(R)の値を最小化する近似解Rmにおける方向Pを決定することができ、そして、その範囲内における方向P内でJ(R)の値を最小化するより良い近似解Rm+1を得る。方向Pは次の等式から与えられる。
　　ν＝−η∇J(Rm)−Σui∇gi(Rm)，　　　(5)
ここでηとuiは次の課題QIIAの解である。
　　課題QIIA
　　……
ここでεは小さな正の定数である。
値ω0(Rm)は、解が制約から外れる高い危険を持つ、つまり、小さい余裕度の制約不等式のセットである。
　課題QIIAの中で与えられた方向Pは、Ω(1)の中でJ(R)を減少させる方向であるので、課題QIIの解のより良い近似は、次の課題QIIBの解Rm+1を見つけることにより得ることができる。
　　課題QIIB
　　……
　
しかしながら、Ω(1)およびΩ(2)に凸特性を仮定できないので、αを見つけるために、最大のステップ幅Δαおよび最小のステップ幅δαが導入される。；その後、下記手順ＱIIBはΔαとδαに基づいた発見的手順として構築される。次の議論では、Pは標準化されると仮定され、また、媒介変数ε(0)は値J(R)の計算のための精度として与えられる。
　　手順QIIB
　　……
　この手順から判るように、Rm+1＝Rmの場合を除き、不等式J(Rm+1)≦J(Rm)−εがRm+1について保たれて、課題QIIＢの結果として得られる。」
（１ｊ）第５７４頁左欄第２３行〜同右欄第４８行
「最適化手順II
　最適化手順IIは、上に議論された課題QIIのためのアルゴリズムを使用して、課題Qのために構築される。手順QIIAはここで直接使用することができるが、課題QIIBを解くことにより得られた近似解Rmは、制御棒パターン条件、特に整数条件、が考慮されていないので、手順QIIBは修正されるべきである。……
……
　この手順の意味はFig.5を使用して、以下のように説明することができる。……
……ステップ4がステップ3から入力される時得られたRminの初期値が、実行可能解でない、もしくは、目標関数を減少させる解でない場合、ステップ5で行なわれた操作は、rji, rj2,..rjsからなるS次元の超平面上のPのまわりにベクトルP0を回転させることにより、P方向のまわりに新しい近似解の候補を見つける。手順における最大の要素の影響は漸次縮小され、そして、下位の要素の影響は、Pの最大要素を、絶対値が次に大きいと考えられる要素と等しくすることにより、増加される。ステップ4の後半に示されているように、目的関数の値を減少させることができる実行可能解がここで見つかる場合には、探索方向は直ちにPに戻されるべきである。
　手順QIIBiのために得られたRm+1が、課題Qの実効可能解であって、Rm+1=Rmの場合を除いて、不等式J(Rm+1) ＜J(Rm)−εが保たれることは、この手順から明らかである。」
（１ｋ）第５７５頁左欄第１行〜第５７６頁左欄末行
「最適化手順Ｉ
　Ω11に属する実行可能解R∞を探索する手順は、一般に領域Ω11に属さない、与えられた初期値R0から出発することにより構築される。Ω1領域内の、つまり、制御棒パターン条件を満たす、初期値R０が最初に選ばれる。
　Ω1⊃Ω11であって初期値R0∈Ω11の時には目的が達成されているので、R0はΩ11の要素でないと仮定することができる。最適化手順Ｉを得る手法は、上記で示された最適化手順IIを修正することにより構築される。
　近似解Rmが、R0から始めてm回の試行の後に得られる場合、N制約は２つのグループ：一方はgi(Rm)≦０であり、他方はそうでない、に分割することができる。これらの2つのグループは次の2つのセットによって表現される。
……
この課題は、最適化手順IIと同じ手法によって解くことができる。次の近似解は、Rmを初期値であると仮定し、反復を一度だけ繰り返すことにより得られる。この近似解はRm+1と仮定される。課題Qmは最後まで解かれることがないことに、再度注目すべきである。
　これは、最適化手順Ｉの基礎的なアルゴリズムを構成する。その妥当性は次に議論される。Rm+1=Rmとなる場合には、実行可能解が存在しない、もしくは初期値R0が適切でない。そのような特別な場合を除いて、最適化手順Ｉは、有限回数の反復によって実行可能解Rに達する。
……
　次に、炉心シミュレータの特性への最適化手順Ｉの適用手法についてここで議論する。以前に指摘したように、原子炉が臨界状態にない場合、正しい解を得ることはできない(FLAREが炉心シミュレータであると仮定される場合)。例えば、炉心が未臨界状態にある時、計算された出力値は、あるべき値よりも大きい。この場合、熱的制約に関連するgi(R)は何ら意味を持たない。幸運にも、その場合でさえ、固有値は正確である。それ故、最適化手順Ｉは、以下のように、2つのステップに分割することができる。
ステップ1：最適化手順Ｉを、固有値と関係する条件以外のN制約を無視して行う。
ステップ2：最適化手順Ｉを、第１段階で得られた解を用い、条件をすべて考慮に入れて行う。
　このように、炉心シミュレータの特性の影響を受けることなく、要求される実行可能解R∞を得ることができる。
　最適化手順ＩおよびIIを統合した全体アルゴリズムは、Fig.6に示される。」
（１ｌ）第５７６頁右欄第１〜２５行
「コンピューター・シミュレーションの結果
　制御棒プログラミングのアルゴリズムのため、コンピューター・シミュレーションが行なわれた。その妥当性の検証結果を以下で議論する。アルゴリズムは、FORTRANと参照BWRからのデータを用いてプログラムされた。
　解の収束繰り返し数が、Fig.7に示されている。制御棒パターンの最適解を探索する際の初期値として、下記の条件に対応する3つの極端なケースに対応するデータを与えた。
　ケースA：すべての制御棒が途中まで挿入されている。
　ケースB：すべての制御棒が完全に挿入されている。
　ケースC：すべての制御棒が完全に引き抜かれている。
図に見られるように、実行可能解を探索すること、すなわち最適化手順Ｉに、大部分の時間が費やされている。しかしながら、極端な初期値からスタートして演算を行っても、解を得ることができる。
　3つのケースに対応する出力分布および制御棒パターンは、Fig.8〜11に示されている。初期制御棒パターンが完全に異なっていても、類似した制御棒パターンの結果が得られる。」
（１ｍ）第５７６頁右欄第２６〜末行
「要約と結論
　BWR設計の運転プログラミングの主要部分である制御棒プログラミングが分析され、既存の手法であるOPRODを改善するための新しい手法を提案した。本手法の有効性は、コンピューター・シミュレーションによって確認された。
……
２．最適化手順は、DFD手法に基づいた２つのステップに分割することにより構築された：
(a)実行可能解を探索する手順である最適化手順Ｉを用いて、最適化を漸次に試みるアルゴリズム；そして(b)最適化手順Ｉで得られた解から出発して、目的関数を最小化する手順としての最適化手順IIを用いるアルゴリズム」
（１ｍ）Fig.4、Fig.5、Fig.6
　Fig.4には、Rのセットが制御棒パターン条件を満たす集合領域であるΩ1と、すべての制約条件を満たす集合領域であるΩ11との関係、ならびに最適化手順ＩとIIとの関係が図示され、Ω1に属する初期値R0が、最適化手順Ｉを経てΩ11に属するR∞（Ω11においてはR0）となり、さらに最適化手順IIを経て最適解R∞に達することが図示されている。
Fig.5には、上記（１ｊ）の記載に即し、手順QIIBによる最適探索手法の概念が例示されている。
（１ｎ）第５７８頁左欄第１〜５行（図面を除く）
「参考
１．T KAWAI, H MOTODA, T KIGUCHI, and M OZAWA，”A Method for Generating a Control Rod Program for Boiling Water Reactors”，Nucl. Technol.，28，108(1976)」
　
　これらの記載ならびに図示内容からして、引用文献１には、
「既存の制御棒プログラムの自動生成コンピューター・コードであるOPRODを改善した、コンピュータによる制御棒プログラミング手法であって、当該手法は、
１．中性子の生成と、吸収および漏洩との間のバランスを示す固有値に関する核的条件、
２．fractional線出力密度(FLPD)、限界熱流束比(CHFR)および限界出力比(CPR)を評価するための熱的条件、および
３．制御棒パターン条件、が評価されるように課題化されて、
　実際の出力分布と目標出力分布の差の２乗を合計した目的関数J(R)を最小化するよう最適化する手法であり、次の最適化手順ＩおよびIIから成る手法
最適化手順Ｉ：
ステップ1：固有値と関係する条件以外のN制約を無視して行う。
ステップ2：ステップ1で得られた解を用い、条件をすべて考慮に入れて行う。
２つのステップからなり、Rのセットが制御棒パターン条件を満たすΩ1である領域内にあって、すべての制約条件を満たす領域Ω11に属さない初期値R0を選択し、有限回数の反復によって順次得られる近似解Rmを、順次初期値と置き換えることにより、前記核的および熱的条件であるオペレーション制約：gi(R)≦0，i=１〜N、をすべて満たす、前記領域Ω11に属する実行可能解R∞に達する手順。
最適化手順II：
前記最適化手順Ｉで得られた実行可能解R∞から出発して、制御棒パターン中での制御棒の小規模の変更を行うことにより、前記実行可能解を改善して、前記目的関数J(R)を最小化した最適解を発見的手順によって見いだす手順。」
の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されているということができる。
　
３−２　引用文献２
　上記（１ｂ），（１ｎ）の記載からして、引用文献２は、引用文献１に記載されているOPRODに関する文献であることは明らかである。そして、引用文献２には、以下の事項が記載されている。
（２ａ）第１１０頁左欄第３２〜４４行
「制約
　フルパワーにおいて炉心は臨界でなければならない。
　λ＝λtarget　　  (1)
　線出力密度(LPD)は燃料棒の熱的挙動の直接測定であって、設計値に対するLPDの比である限界出力密度比(FLPD)は、如何なる場所においても既に記述した値以下でなければならない：
　FLPD(r)≦FLPDMAX　(2)
　真の熱流束に対する限界熱流束の比であるＣＨＦＲは、如何なる場所においても既に記述した値より大きくなければならない：
　CHFR(r)≧CHERMIN　(3)」
（２ｂ）第１１１頁右欄第７〜１６行
「困難さを緩和するため、空間―時間課題は２つの階層：Fig.4に示されるように、アウターループ課題とインナーループ課題、に分解される。前者は、時間によって変化しない目標出力分布Πijk、すなわち、EOC(サイクル末期)における目標燃焼分布を与える。後者の課題は、制御棒パターンを探索して、それぞれの時における目標出力分布を最適化する：
　minimize　J＝Σ(Pijk−Πijk)2　　(5)」
（２ｃ）第１１３頁左欄第２３〜２９行
「式
　シミュレータの入力は、制御棒深さのセットxn(n=1,2,…,N:例えばN=10)である。出力量は、
　ym＝fm(x１,x２,…,xＮ)　　(7)
ここで、ymは式(1),(2),(3)および(5)のλ，FLPDijk，CHFRijk，およびJを表す。」
（２ｄ）第１１３頁右欄第１９〜３０行
「制御棒深さxnを参照パターンの近傍で一つ一つ独立に変えることにより、感度データが得られる
　Sn＝Δym／Δxn　　(8)
　式(1),(2),(3)および(5)は、δxnの制御棒変化に対して線形化され、次式で与えられる：
　λtarget−ε0≦ΣSnδxn＋λ0≦λtarget＋ε0　　(9)
　　　　　　……　　　　　　　　　　　　　　　　　(12)」
（２ｅ）第１１７頁左欄第６〜２１行
　「考察と結論
　制御棒プログラム生成のための実用的アルゴリズムについて記述した。そのアルゴリズムは、線形プログラミングと3次元炉心シミュレータの組合せで構成される。……
　このコードに要求される記憶装置のサイズが、1/4炉心解析を仮定して、表IVに示されている。」
　
４　対比
本願発明と引用発明とを対比する。
（ア）　引用発明の「コンピュータによる制御棒プログラミング手法」を実行するには計算機を有する装置が不可欠であることは明らかであって、引用発明の「制御棒プログラム」が、本願発明の「炉心用制御ブレードの軸方向位置配置を識別する」ためのプログラムに相当することも明らかであるので、本願発明と引用発明とは、実質的に、「計算機」を有する「炉心用制御ブレードの軸方向位置配置を識別する装置」である点で一致する。
　また、引用発明の「１．中性子の生成と、吸収および漏洩との間のバランスを示す固有値に関する核的条件、
２．fractional線出力密度(FLPD)、限界熱流束比(CHFR)および限界出力比(CPR)を評価するための熱的条件、および
３．制御棒パターン条件、が評価されるように課題化され」ることは、炉心の制約条件について評価することに他ならないので、引用発明の前記事項は、本願発明の「所定の設計制約を満足させる」ことに相当し、引用発明の前記１．〜３．の条件が、本願発明の「所定の設計制約に割当てられた制約値」に相当することも、技術常識からして明らかである。
　そして、引用発明の「実際の出力分布と目標出力分布の差の２乗を合計した目的関数J(R)を最小化するよう最適化する」ように「制御棒プログラミング」を行うことは、燃焼度の最大化、すなわちサイクルエネルギーの最大化を図ることに他ならないので、引用発明の前記事項、ならびに引用発明の前述の１．ないし３．の条件は、本願発明の「サイクルエネルギーを最大にするか前記所定制約を満足させる」「ための制御ブレード位置付けルール」に相当するといえる。
（イ）　次いで、引用発明の最適化手順Ｉについて検討する。
　引用発明の最適化手順Ｉの骨子は、ステップ１において、固有値、すなわち臨界固有値条件のみに基づいて、少なくとも制御棒パターン条件を満たす領域Ω1に属するRのセットの集合を定め、次いで、ステップ２において、前記ステップ１で得られた解を用い、種々の制約や条件をすべて考慮に入れて、有限回数の反復によって実行可能解を求めるプロセスということができる。
　ここで、引用発明における「Rのセットの集合」は、「Rのセットが制御棒パターン条件を満たす領域Ω1」に属することを要件として定義されることからして、制御棒パターン条件を含む種々の制約や条件の充足性を問わないすべてのRのセットの集合が、最適化手順Ｉに先だって実質的に定義されているといえる。
　一方、本願明細書および図面の記載からして、本願発明の「初期母集団」は、「初期化段階において」「識別される」、「無作為の制御ブレードパターン」であって、「純粋に無作為に設定し得るもの」（本願明細書の段落【００２３】、【００２４】参照）であり、前記初期化段階は「臨界状態をもたらす炉内の制御ブレードの平均密集度の概算」であって、「各制御ブレード位置の相対的な重要さに基づいて加重関数が適用され」、「他の境界条件、例えば要求運転余裕も入力され」、「境界条件を用いて、初期制御ブレード位置が決定される」（本願明細書の段落【００１２】参照）ものであり、また、本願発明の「適合性関数」とは、「初期化段階」において決定される、「無作為母集団の各メンバーがいかに良く全制約を満足させるかを示すもの」（本願明細書の【００２３】および【図１】参照）であって、当該適合性関数は、「初期母集団決定工程（１０８）」に続いて得られるものといえる（【図１】参照）。
　そして、本願発明において、「制御ブレード位置メンバーの初期母集団を決定する初期母集団決定工程（１０８）」は、「母集団最適化工程」の前に設けられる工程であることは明らかであって、本願発明では、前記「母集団最適化工程」の一部をなす、
「（ｉ）少なくとも一つの新しいメンバーを含む新しい母集団を生成する第１の母集団生成副工程と、
（ｉｉ）前記第１の母集団生成副工程により生成された母集団のための適合性関数を決定する（１１０）適合性関数決定副工程と、
（ｉｉｉ）所定適合性レベルを有する母集団が識別するために（ｉ）の第１の母集団生成副工程と（ｉｉ）の適合性関数決定副工程とを繰返す識別副工程」で「適合性関数」が決定されていることからして、本願発明の「初期母集団」は、種々の制約や境界条件等に関する充足性の検討を受けていない無作為の集団であると解するのが妥当である。
　そうすると、引用発明で実質的に定義されている「制御棒パターン条件を含む種々の制約や条件の充足性を問わないすべてのRのセットの集合」が、本願発明の「制御ブレード位置メンバーの初期母集団」に相当し、引用発明と本願発明とは、「制御ブレード位置メンバーの初期母集団を決定する初期母集団決定工程（１０８）」有する点で一致しているといえる。
　すると、引用発明の最適化手順Ｉの「Rのセットが制御棒パターン条件を満たすΩ1である領域内にあって、すべての制約条件を満たす領域Ω11に属さない初期値R0を選択」することは、本願発明の「（ｉ）少なくとも一つの新しいメンバーを含む新しい母集団を生成する第１の母集団生成副工程」に相当する。また、引用発明の「前記核的および熱的条件であるオペレーション制約：gi(R)≦0，i=１〜N、をすべて満たす」「解」「に達する」ことは、制約に対する適合性を評価しているに他ならなず、「有限回数の反復によって順次得られる近似解Rmを、順次初期値と置き換えることにより」「前記領域Ω11に属する実行可能解R∞に達する」ことは、繰り返しによって得られる解の適合性を順次評価し、その適合性がΩ11に属する領域、すなわち、すべての制約条件を満たす領域に属する解を求めているといえるので、引用発明の「有限回数の反復によって順次得られる近似解Rmを、順次初期値と置き換えることにより、前記核的および熱的条件であるオペレーション制約：gi(R)≦0，i=１〜N、をすべて満たす、前記領域Ω11に属する実行可能解R∞に達する手順」と、本願発明の「（ｉｉ）前記第１の母集団生成副工程により生成された母集団のための適合性関数を決定する（１１０）適合性関数決定副工程と、
（ｉｉｉ）所定適合性レベルを有する母集団が識別するために（ｉ）の第１の母集団生成副工程と（ｉｉ）の適合性関数決定副工程とを繰返す識別副工程」とは、「（ｉｉ）前記第１の母集団生成副工程により生成された母集団のための適合性評価を行う行程と、
（ｉｉｉ）所定適合性レベルを有する母集団が識別するために（ｉ）の第１の母集団生成副工程と（ｉｉ）の適合性評価を行う工程とを繰返す識別副工程」である点で共通している。
（ウ）　続いて、引用発明の「最適化手順II」と本願発明の「（ｉｖ）前記識別副工程において所定適合性レベルを有すると識別された母集団から初めて１次元探索調整（２１４）を行うことにより複数の新たな母集団を生成する第２の母集団生成副工程」とを対比すると、引用発明の「前記最適化手順Ｉで得られた実行可能解R∞から出発」するという事項が、本願発明の「前記識別副工程において所定適合性レベルを有すると識別された母集団から初め」ることに相当することは明らかである。
　ここで、本願明細書および図面の記載からして、本願発明の「１次元探索調整（２１４）」は、初期化段階で同定された初期制御ブレード位置が設計制約内で最適化されるプロセス（本願明細書の段落【００１７】参照）であって、母集団の適合性が所定レベルに達した後に、各制御ブレード位置が、制約を満足させるかサイクルエネルギーを最適化するかあるいはその両方をなすように、該ブレード位置を初期位置から変え得るかどうかを決定し、特定の制御ブレードを調整、解析することにより、初期制御ブレード位置を最適化するプロセス（本願明細書の段落【００１４】、【００２８】参照）を意味すると解することができる。
　そうすると、引用発明の「制御棒パターン中での制御棒の少規模の変更を行うことにより、前記実行可能解を改善して、前記目的関数J(R)を最小化した最適解を発見的手順によって見いだす手順」が、本願発明の「１次元探索調整（２１４）を行うことにより」「新たな母集団を生成する第２の母集団生成副工程」に相当することは明らかである。
（エ）　そして、上記（イ）、（ウ）で検討した事項からして、引用発明の最適化手順Ｉ及びIIが、本願発明の「初期母集団を決定する」とともに、「該母集団のエネルギー効率を改善しかつ前記設計制約を満足するように最適化する母集団最適化工程」に相当することは明らかである。
　
　以上（ア）〜（エ）の検討結果からして、引用発明と本願発明とは次の点で一致し、以下の相違点１ないし４の点で相違する。
（一致点）
「計算機を有し、所定の設計制約を満足させるのに必要な炉心用制御ブレードの軸方向位置配置を識別する装置であって、
　前記所定の設計制約に割当てられた制約値と、
サイクルエネルギーを最大にするか前記所定制約を満足させるかあるいはその両方をなすための制御ブレード位置付けルールを有し、
　前記計算機は、
　制御ブレード位置メンバーの初期母集団を決定する初期母集団決定工程（１０８）と、
　この初期母集団を、該母集団のエネルギー効率を改善しかつ前記設計制約を満足するように最適化する母集団最適化工程とを実行するべくプログラムされ、
　前記母集団最適化工程は、
（ｉ）少なくとも一つの新しいメンバーを含む新しい母集団を生成する第１の母集団生成副工程と、
（ｉｉ）前記第１の母集団生成副工程により生成された母集団のための適合性評価を行う工程と、
（ｉｉｉ）所定適合性レベルを有する母集団が識別するために（ｉ）の第１の母集団生成副工程と（ｉｉ）の適合性評価を行う工程とを繰返す識別副工程と、
（ｉｖ）前記識別副工程において所定適合性レベルを有すると識別された母集団から初めて、１次元探索調整（２１４）を行うことにより新たな母集団を生成する第２の母集団生成副工程と、を含む制御ブレード配置識別装置。」
　
（相違点１）
　本願発明の計算機は、「記憶装置」を有するのに対し、引用発明は記憶装置を有することについて記載がない点。
（相違点２）
　本願発明では、「ブレードが臨界に及ぼす影響に基づき各ブレードに割当てられた重み値」を記憶装置に記憶しているのに対し、引用発明には重み値について記載がない点。
（相違点３）
　本願発明は、「制御ブレードを動かすべき方向を特定するための制御ブレード位置付けルール」を記憶しているのに対し、引用発明には、制御ブレード位置付けルールとして制御ブレードを動かすべき方向を特定するルールについて記載がない点。
（相違点４）
　母集団最適化行程において、本願発明は「集団」を対象として最適化を行い、「適合性関数」を決定しているのに対し、引用発明は初期値R0が集団であるどうか明らかでなく、また、制約や条件を満たすか否かを評価しているものの、適合性に関する関数を決定していない点。
（相違点５）
　第２の母集団生成副工程において、本願発明は「複数の」新たな母集団を生成しているのに対し、引用発明は複数生成されているかどうか明らかでない点。
（相違点６）
　本願発明は、「（ｖ）前記（ｉ）乃至（ｉｖ）を繰り返す工程」を具備するのに対し、引用発明は、当該行程について明示がない点。
　
５　検討・判断
　上記各相違点について検討する。
５−１　相違点１について
　引用発明が前提とするOPRODを実施する際に記憶装置が不可欠であることは明らかであって（必要なら、OPRODに関する前記（２ｅ）参照）、引用発明の手順を実施するためにも、各種の値や計算結果の一時的な記憶のため、記憶装置が不可欠であることは明らかである。
　したがって、相違点１は実質的な相違点ではない。
　
５−２　相違点２について
　炉心内の各制御棒は、その周辺の燃料等の組成・分布、中性子束分布等に応じて、挿入時や引き抜き時の価値が異なり、前記価値を考慮して、すなわち、各制御棒に重み付けをした上で炉心の核的計算を行うことは当業者の技術常識に属する事項である。
　さらに、引用発明が前提とするコンピュータ・コードであるOPRODに関する文献である引用文献２には、制御棒の挿入・引き抜き時における中性子収支を評価する際、制御棒深さに関する制御棒の感度データを用いて評価を行うことが記載されている（前記（２ａ）〜（２ｄ）参照）。
　してみると、引用発明において、中性子収支に及ぼす影響に応じた各制御棒の価値を記憶して制御棒プログラミングを行うこと、すなわち、「ブレードが臨界に及ぼす影響に基づき各ブレードに割当てられた重み値」を記憶装置に記憶するよう構成することは、当業者の技術常識および引用文献２に記載された技術的事項に基いて当業者が容易に想到し得た事項である。
　
５−３　相違点３について
　引用発明で評価対象としているfractional線出力密度(FLPD)、限界熱流束比(CHFR)、限界出力比(CPR)等は、評価の与えられた燃料近傍の制御棒の挿入や引き抜きを行うことにより、余裕度が増したり、余裕度が縮小あるいはマイナスになることが明らかであることを勘案すると、引用発明において、与えられた条件から逸脱しないように制御棒を動かすべき方法を予め特定して記憶すること、すなわち、引用発明に相違点３の構成を付加することは、当業者が適宜なし得る事項にすぎない。
　
５−４　相違点４ないし６について
　相違点４ないし６について、まとめて検討する。
　最初に、本願発明の「適合性関数」について検討するに、本願明細書には、適合性について、「高い」「低い」という記載がなされ（段落【００１３】、【００１４】参照）、適合性関数についても「高い値」「低値」との記載がなされている（段落【００２３】参照）。これらの記載からすると、本願発明の「適合性関数」は数式化された、いわゆる関数を意味するのではなく、適合性に関する評価値であると解するのが妥当である。そして、引用発明において収束解を求める際には、制約や条件等との差を最小化、すなわち適合性に関する評価を数値を用いて行っていることは明らかである。すると、本願発明と引用発明とで、最適化において用いる適合性評価のパラメータは実質的に相違しない。
　ここで、引用文献１の前記（１ａ）〜（１ｌ）の記載内容、およびFig.4の図示内容からして、引用発明の初期値R0、実行可能解R∞、最適解は、いずれも単一の制御ブレード位置メンバーを意味していると解するのが妥当であるが、繰り返し計算によって収束解を求める手法において、初期値が異なった場合に異なった収束解が得られる可能性があることは当業者に周知の事項であって、引用文献１でも、異なる初期値を与えた場合の収束性について検証を行っている（前記（１ｌ）参照）。
　してみると、引用発明のごとく、Ω1に属する単一の初期値から出発して単一の最適解を得るに代え、初期値をΩ1に属する複数のメンバーで構成される「集団」とし、その集団に属する各メンバーの適合性の優劣を評価できるように適合性を数値化（関数化が実質的に数値化であることについては前述のとおり）するとともに、最適解についても互いの優劣を評価し得るよう複数生成すること、ならびに、さらに多くの初期値について評価を行えるよう、最適化手順Ｉ及びIIを繰り返すよう構成することは、繰り返し計算を行って収束解を得る上での設計変更にすぎない。
　
　そして、本願発明が奏する作用効果も、引用発明、ならびに、当業者の技術常識および引用文献２に記載された技術的事項から当業者が想定可能な域をでるものでもない。
　したがって、本願発明は、引用発明、ならびに、当業者の技術常識および引用文献２に記載された技術的事項に基いて当業者が容易になし得たものである。
　
６　むすび
　以上のとおり、本願の請求項１に係る発明は、特許法第２９条第２項の規定により、特許を受けることができないものである。
　したがって、その余の請求項に係る発明について論及するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。