(57)【要約】【課題】遺伝子長の制約を受けない、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法を提供する。【解決手段】本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法は、（ａ）　単一の最適化問題に含まれる第１及び第２の問題にそれぞれ対応する第１及び第２の遺伝子６，７を得るステップと、（ｂ）　前記第１の遺伝子を前記第１の問題に対応して用意された第１の遺伝的アルゴリズム８を用いて最適化すると共に前記第２の遺伝子は固定したままとして第１の最適解１０を得るステップと、（ｃ）　前記第２の遺伝子を前記第２の問題に対応して用意された第２の遺伝的アルゴリズム９を用いて最適化すると共に前記第１の遺伝子は固定したままとして第２の最適解１１を得るステップと、（ｄ）　前記第１の最適解及び前記第２の最適解に基づいて、前記単一の最適化問題に対する最適解を得るステップとを備えている。【選択図】　図１
2004086673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）　単一の最適化問題に含まれる第１及び第２の問題にそれぞれ対応する第１及び第２の遺伝子を得るステップと、
（ｂ）　前記第１の遺伝子を前記第１の問題に対応して用意された第１の遺伝的アルゴリズムを用いて最適化すると共に前記第２の遺伝子は固定したままとして第１の最適解を得るステップと、
（ｃ）　前記第２の遺伝子を前記第２の問題に対応して用意された第２の遺伝的アルゴリズムを用いて最適化すると共に前記第１の遺伝子は固定したままとして第２の最適解を得るステップと、
（ｄ）　前記第１の最適解及び前記第２の最適解に基づいて、前記単一の最適化問題に対する最適解を得るステップと
を備えた遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法。
【請求項２】
（ｅ）　単一の最適化問題に含まれる第１及び第２の問題にそれぞれ対応する第１及び第２の遺伝子を得るステップと、
（ｆ）　前記第１の遺伝子を前記第１の問題に対応して用意された第１の遺伝的アルゴリズムを用いて最適化すると共に前記第２の遺伝子は固定したままとして第１の最適解を得るステップと、
（ｇ）　前記第２の遺伝子を前記第２の問題に対応して用意された最適化手法を用いて最適化すると共に前記第１の遺伝子は固定したままとして第２の最適解を得るステップと、
（ｈ）　前記第１の最適解及び前記第２の最適解に基づいて、前記単一の最適化問題に対する最適解を得るステップと
を備えた遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法において、
前記（ａ）又は前記（ｅ）は、前記単一の最適化問題に対応する単一の遺伝子を分けることにより前記第１及び第２の遺伝子を得るものである
遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法において、
前記（ｄ）又は前記（ｈ）は、それぞれに前記（ｂ）、（ｃ）又は（ｆ）、（ｇ）における前記第１の遺伝子及び前記第２の遺伝子をそれぞれ前記第１の最適解及び前記第２の最適解として、前記（ｂ）、（ｃ）又は（ｆ）、（ｇ）を複数回実行することにより、前記単一の最適化問題に対する最適解を得る
遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
生物の遺伝では、個体の持つ身体的特徴及び体質等の情報は、４種類の塩基により遺伝子として記述され、環境への適応、選択、交叉、突然変異を経て両親の特徴を併せ持つ子へと遺伝していく。通常、子は複数生成され、より環境に適した個体のみが淘汰され次世代に子孫を残すことになる。これに対し遺伝的アルゴリズムでは、０と１からなる配列を生成し遺伝子に見立てる。生物と同様、世代を重ねることでより環境に適した個体が生き残ることになる。一般的な遺伝的アルゴリズムのフローチャートを図４に示す。
【０００３】
遺伝的アルゴリズムでは、最適化問題の解を遺伝子に喩える。つまり、生物界においてより環境に適した個体が生き残るということは、遺伝的アルゴリズムにおいてより問題に適した解を残すことと同意である。最終的に生き残った個体は、遺伝的アルゴリズムで言う最適解である。
【０００４】
遺伝的アルゴリズムでは、計算機を用いてシミュレーションし、問題の最適化を行う。最適化問題において最適化するパラメータは０と１の配列で表現されるため、問題の複雑さ、規模によって遺伝子の長さが長くなる。従来の遺伝的アルゴリズムでは、経験的に最適化可能な遺伝子の長さに上限があり、最適化問題の複雑さ、規模は遺伝子長の制約を受けることになる。
【０００５】
図４で最適化対象を遺伝子１で表現する。遺伝子は遺伝的アルゴリズム２で最適化され、最適な遺伝子（最適解）３が出力される。
図５で一般的な遺伝的アルゴリズムの遺伝子を示す。遺伝子４があまりにも長大になると最適化が困難となることが知られている。遺伝子４は、最適化問題の解であり、ここでは、Ａ〜Ｅの５つの最適化問題における最適化パラメータ（最適化対象）を含んでいる。なお、ここでは、各パラメータは２０ビットで表現されている（２０ビットのビット数に意味は無く、また、０，１の順序にも意味は無い）。
【０００６】
以上述べたように、遺伝的アルゴリズムとは、最適化手法の一種であり、数式で表せないような事象の最適化も可能である。最適化する問題（パラメータ群）はコード化し、０，１からなるビット配列で表現する。通常、最適化対象となる問題は１つである。
【０００７】
遺伝子の長さが大きくなると、収束が非常に困難になり、最適解が得られ難い。
従来手法では、指揮統制（ウォーゲーム）などの時間により最適解が変化し、相互に干渉する複数の問題に対して遺伝的アルゴリズムを適用すると、図６のようになる。図６に示すように、複数の問題を１つの遺伝子５１として表現するため、遺伝子５１の長さが大きくなり収束が非常に困難になる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
遺伝子長の制約を受けない、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法が望まれている。
最適化問題の複雑さの制約を受けない、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法が望まれている。
最適化問題の規模の制約を受けない、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法が望まれている。
最適化問題を短時間で解決することのできる、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法が望まれている。
【０００９】
本発明の目的は、遺伝子長の制約を受けない、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法を提供することである。
本発明の他の目的は、最適化問題の複雑さの制約を受けない、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法を提供することである。
本発明の更に他の目的は、最適化問題の規模の制約を受けない、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法を提供することである。
本発明の更に他の目的は、最適化問題を短時間で解決することのできる、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
以下に、［発明の実施の形態］で使用する番号・符号を用いて、［課題を解決するための手段］を説明する。これらの番号・符号は、［特許請求の範囲］の記載と［発明の実施の形態］の記載との対応関係を明らかにするために付加されたものであるが、［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。
【００１１】
本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法は、（ａ）　単一の最適化問題に含まれる第１及び第２の問題にそれぞれ対応する第１及び第２の遺伝子（６，７）を得るステップと、（ｂ）　前記第１の遺伝子（６）を前記第１の問題に対応して用意された第１の遺伝的アルゴリズム（８）を用いて最適化すると共に前記第２の遺伝子（７）は固定したままとして第１の最適解（１０）を得るステップと、（ｃ）　前記第２の遺伝子（７）を前記第２の問題に対応して用意された第２の遺伝的アルゴリズム（９）を用いて最適化すると共に前記第１の遺伝子（６）は固定したままとして第２の最適解（１１）を得るステップと、（ｄ）　前記第１の最適解（１０）及び前記第２の最適解（１１）に基づいて、前記単一の最適化問題に対する最適解を得るステップとを備えている。
【００１２】
本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法は、（ｅ）　単一の最適化問題に含まれる第１及び第２の問題にそれぞれ対応する第１及び第２の遺伝子（６，７）を得るステップと、（ｆ）　前記第１の遺伝子（６）を前記第１の問題に対応して用意された第１の遺伝的アルゴリズム（８）を用いて最適化すると共に前記第２の遺伝子（７）は固定したままとして第１の最適解（１０）を得るステップと、（ｇ）　前記第２の遺伝子（７）を前記第２の問題に対応して用意された最適化手法（２１）を用いて最適化すると共に前記第１の遺伝子（６）は固定したままとして第２の最適解（１１）を得るステップと、（ｈ）　前記第１の最適解（１０）及び前記第２の最適解（１１）に基づいて、前記単一の最適化問題に対する最適解を得るステップとを備えている。
【００１３】
本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法において、前記（ａ）又は前記（ｅ）は、前記単一の最適化問題に対応する単一の遺伝子（５）を分けることにより前記第１及び第２の遺伝子（６，７）を得るものである。
【００１４】
本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法において、前記（ｄ）又は前記（ｈ）は、それぞれに前記（ｂ）、（ｃ）又は（ｆ）、（ｇ）における前記第１の遺伝子（６）及び前記第２の遺伝子（７）をそれぞれ前記第１の最適解（１０）及び前記第２の最適解（１１）として、前記（ｂ）、（ｃ）又は（ｆ）、（ｇ）を複数回実行することにより、前記単一の最適化問題に対する最適解を得るものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
添付図面を参照して、本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法の一実施形態を説明する。
【００１６】
図１は、本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法のアルゴリズムの一実施形態のフローチャートを示した図である。
図２は、本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法のアルゴリズムの一実施形態を拡張したフローチャートを示した図である。
図３は、本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法のアルゴリズムの一実施形態の考え方を示すフローチャートである。
【００１７】
図３を参照して、本実施形態の基本的な考え方について説明する。
図３に示すように、本実施形態では、最適化する複数の問題６１，６２に対してそれぞれに遺伝的アルゴリズム６３，６４を用意して適用する。最適化する問題を１つに固定し、複数の問題を段階的に最適化することで収束を実現する。
【００１８】
第１の遺伝子６１及び第２の遺伝子６２のそれぞれは、１つの問題のみに対応している。即ち、第１の遺伝子６１は、問題１に対応し、第２の遺伝子６２は、問題２に対応している。第１の遺伝的アルゴリズム６３は、第１の遺伝子６１の問題に対して与えられている。第２の遺伝的アルゴリズム６４は、第２の遺伝子６２の問題に対して与えられている。
【００１９】
第１の遺伝的アルゴリズム６３では、第１遺伝子６１のみを最適化し、第２遺伝子６２の値は固定されたまま（入力値と変化無し）である。第１の遺伝的アルゴリズム６３では、第１の遺伝子６１の最適解と、第２遺伝子６２の固定された値（入力値）とが合わされてなる第１の最適解６５が生成される。
【００２０】
第２の遺伝的アルゴリズム６４では、第２遺伝子６２のみを最適化し、第１遺伝子６１の値は固定されたまま（入力値と変化無し）である。第２の遺伝的アルゴリズム６４では、第２の遺伝子６２の最適解と、第１遺伝子６１の固定された値（入力値）とが合わされてなる第２最適解６６が生成する。
【００２１】
第１最適解６５はフィードバックされ、その第１最適解６５の第１遺伝子６１に対応する部分についてのみ第１遺伝的アルゴリズム６３で最適化され、第１最適解６５に反映される（その第１最適解６５の第２遺伝子６２に対応する部分については入力値のまま変化無し）。
また、第２最適解６６はフィードバックされ、その第２最適解６６の第２遺伝子６２に対応する部分についてのみ第２遺伝的アルゴリズム６４で最適化され、第２最適解６６に反映される（その第２最適解６６の第１遺伝子６１に対応する部分については入力値のまま変化無し）。
【００２２】
以上の動作が繰り返されることにより、最適解が得られる。上記のように、１つの遺伝子を固定し、もう一方の遺伝子のみを最適化するため、遺伝子が長くならない。この場合、最適解候補の集団を部分的に探索していることになるが、求まった最適解を互いに干渉させ、全体のループを繰り返し実行することで解決する。図３の方法によれば、遺伝子が長くならないので収束が容易である。
【００２３】
次に、図１を用いて本発明の一実施形態を説明する。
本実施形態では、１つの遺伝子５を遺伝子Ａ６及び遺伝子Ｂ７に分割し、それぞれに遺伝的アルゴリズムＡ８及び遺伝的アルゴリズムＢ９を適用し最適化を行い、より優性な遺伝子Ａ１０、遺伝子Ｂ１１を出力する。
【００２４】
遺伝子Ａ６、遺伝子Ｂ７を遺伝的アルゴリズムＡ８及び遺伝的アルゴリズムＢ９に入力させることで互いを干渉させる（１３）。最適化された遺伝子Ａ１０、遺伝子Ｂ１１をフィードバックさせ、繰り返しループを繰り返す（１２）ことで最適解を得る。
【００２５】
ここで遺伝子５を分割する数は任意とする（図１では便宜的に２分割した）。
また、遺伝的アルゴリズムＡ８及び遺伝的アルゴリズムＢ９は、その他の最適化手法を用いることも可能である（図２参照）。
【００２６】
図１を用いて、遺伝子を分割して遺伝的アルゴリズムを適用した場合の効果を説明する。本実施形態では、長大な遺伝子を分割し、それらの分割された遺伝子に対して遺伝的アルゴリズムを適用することで問題の最適化を図る。
【００２７】
以下、具体的に説明する。
１つの遺伝子５を複数の遺伝子Ａ６、遺伝子Ｂ７に分割し、それらの各遺伝子Ａ６、遺伝子Ｂ７に対して遺伝的アルゴリズムを適用し最適化を行う。ここでは、例えば、遺伝子５は１００ビットであるとする。その１つの遺伝子５（１００ビット）の前半の５０ビットを遺伝子Ａ６とし、後半の５０ビットを遺伝子Ｂ７とする。
【００２８】
それぞれの遺伝子Ａ６、Ｂ７は互いに干渉するため、完全に別々に考えることはできない。そこで、本実施形態では、各遺伝的アルゴリズムＡ，Ｂ処理部８，９に、分割した遺伝子Ａ６、Ｂ７を互いに取り込む（１３）ことでこれを解決する。本実施形態では、元々１つの遺伝子５を複数の遺伝子Ａ６、遺伝子Ｂ７に分割し、どちらか片方の遺伝子を固定し、もう一方の遺伝子のみを最適化する。
【００２９】
ここで、上記の「１つの遺伝子５を分割してなる遺伝子Ａ６と遺伝子Ｂ７とが互いに干渉するため完全に別々に考えることができない」の意味について、説明する。遺伝子Ａ６に対応する問題１と遺伝子Ｂ７に対応する問題２とは、全く関係が無いわけではなく、互いに影響し合う関係である。以下、具体例を用いて説明する。将棋で例えると、勝負を優勢に進めるために角の位置（問題１）と飛車の位置（問題２）をどう決めたらよいかを求めようとした場合、２つの問題は互いに影響し合っている関係となる。２つの問題を完全に切り離して考えるということは、得られた解が最適解ではないということになる。
【００３０】
遺伝的アルゴリズムでは、”ｂｅｔｔｅｒな遺伝子を残す”ことを繰り返し、最終的に残った遺伝子は最適解であるとしている。完全に別々に考えた場合、最終的に残った遺伝子が最適解ではないことになる。角の位置を考慮しないで飛車の位置だけを最適化しても、全体として優勢かどうかという点では意味をなさない。
【００３１】
次に、上記の「各遺伝的アルゴリズムＡ，Ｂ処理部８，９に、分割した遺伝子Ａ６、Ｂ７を互いに取り込む（１３）ことでこれを解決する」の意味について説明する。上記具体例を用いて説明すると、飛車の位置の最適化に際して、角の位置を考慮する（「取り込む」）ことに相当する。２つの問題を切り離して考えた場合には、得られた最適解は真の最適解ではない。互いの問題を考慮することで２つの問題を最適化（「解決」）できることになる。
【００３２】
遺伝的アルゴリズムＡ処理部８では、遺伝子（５０ビット）Ａ６及び遺伝子（５０ビット）Ｂ７を入力する（１３ａ）。遺伝的アルゴリズムＡ処理部８では、遺伝子（５０ビット）Ａ６のみを遺伝的アルゴリズムＡを用いて最適化し、遺伝子（５０ビット）Ｂ７については最適化処理をしない（遺伝的アルゴリズムＡを適用しない）。
【００３３】
遺伝的アルゴリズムＡ処理部８では、遺伝子（５０ビット）Ａ６について上記最適化処理をした結果と、最適化処理をしていない遺伝子（５０ビット）Ｂ７とを合わせて、１００ビットの遺伝子８ａとして出力する。１００ビットの遺伝子８ａは、その前半が遺伝子（５０ビット）Ａ６について上記最適化処理をした結果であり、その後半が最適化処理をしていない遺伝子（５０ビット）Ｂ７である。
【００３４】
遺伝的アルゴリズムＢ処理部９では、遺伝子（５０ビット）Ｂ７及び遺伝子（５０ビット）Ａ６を入力する（１３ａ）。遺伝的アルゴリズムＢ処理部９では、遺伝子（５０ビット）Ｂ７のみを遺伝的アルゴリズムＢを用いて最適化し、遺伝子（５０ビット）Ａ６については最適化処理をしない（遺伝的アルゴリズムＢを適用しない）。
【００３５】
遺伝的アルゴリズムＢ処理部９では、遺伝子（５０ビット）Ｂ７について上記最適化処理をした結果と、最適化処理をしていない遺伝子（５０ビット）Ａ６とを合わせて、１００ビットの遺伝子９ａとして出力する。１００ビットの遺伝子９ａは、その前半が最適化処理をしていない遺伝子（５０ビット）Ａ６であり、その後半が遺伝子（５０ビット）Ｂ７について上記最適化処理をした結果である。
【００３６】
この場合、得られた遺伝子８ａ，９ａが必ずしも最適な遺伝子とは言えないが、それぞれの遺伝子８ａ，９ａをフィードバックさせ（１２ａ，１２ｂ）、これを繰り返すことで短時間で最適解（遺伝子Ａ１０，遺伝子Ｂ１１）を得ることが可能となる。
【００３７】
さらに本実施形態によれば、それぞれの遺伝子の部位にあった遺伝的アルゴリズムを適用することが可能となり、最適化に要する時間の短縮が可能である。即ち、上記説明のように、遺伝子５の前半の５０ビットの部位には、その部位に合った遺伝的アルゴリズムＡ８を適用することが可能であり、遺伝子５の後半の５０ビットの部位には、その部位に合った遺伝的アルゴリズムＢ９を適用することが可能である。遺伝子５の全体について合う遺伝的アルゴリズムを作成することは難しいが、遺伝子５の各部位に合う遺伝的アルゴリズムを作成することは比較的容易である。
【００３８】
次に、図２を参照して、本実施形態の別の例について説明する。
【００３９】
図１では、一つの遺伝子を２つに分割したが、図２では、一つの遺伝子を３つに分割する。また、図２では、最適化手法が遺伝的アルゴリズムに限定されずに、それ以外の最適化手法が用いられる。
【００４０】
以下、具体的に説明する。
１つの遺伝子１５を複数の遺伝子Ａ１６、遺伝子Ｂ１７、遺伝子Ｃ１８に分割し、それらの各遺伝子Ａ１６、遺伝子Ｂ１７に対して遺伝的アルゴリズムを適用し、遺伝子Ｃ１８に対してその他の最適化手法を適用して最適化を行う。ここでは、例えば、遺伝子１５は１００ビットであるとする。その１つの遺伝子１５（１００ビット）の前半の４０ビットを遺伝子Ａ１６とし、後半の３０ビットを遺伝子Ｃ１８とし、残りの３０ビットを遺伝子Ｂ１７とする。
【００４１】
それぞれの遺伝子Ａ１６、Ｂ１７、Ｃ１８は互いに干渉するため、完全に別々に考えることはできない。そこで、本実施形態では、各遺伝的アルゴリズムＡ，Ｃ処理部１９，２０と他最適化手法処理部２１に、分割した遺伝子Ａ１６、Ｂ１７、Ｃ１８を互いに取り込むことでこれを解決する。本実施形態では、元々１つの遺伝子１５を複数の遺伝子Ａ１６、遺伝子Ｂ１７、遺伝子Ｃ１８に分割し、どちらか二つの遺伝子を固定し、残りの一つの遺伝子のみを最適化する。
【００４２】
遺伝的アルゴリズムＡ処理部１９では、遺伝子（４０ビット）Ａ１６、遺伝子（３０ビット）Ｂ１７及び遺伝子（３０ビット）Ｃ１８を入力する。遺伝的アルゴリズムＡ処理部１９では、遺伝子（４０ビット）Ａ１６のみを遺伝的アルゴリズムＡを用いて最適化し、遺伝子（３０ビット）Ｂ１７及び遺伝子（３０ビット）Ｃ１８については最適化処理をしない（遺伝的アルゴリズムＡを適用しない）。
【００４３】
遺伝的アルゴリズムＡ処理部１９では、遺伝子（４０ビット）Ａ１６について上記最適化処理をした結果と、最適化処理をしていない遺伝子（３０ビット）Ｂ１７及び遺伝子（３０ビット）Ｃ１８を合わせて、１００ビットの遺伝子１９ａとして出力する。１００ビットの遺伝子１９ａは、その前半が遺伝子（４０ビット）Ａ１６について上記最適化処理をした結果であり、その残りが最適化処理をしていない遺伝子（６０ビット）Ｂ１７，Ｃ１８である。
【００４４】
遺伝的アルゴリズムＣ処理部２０では、遺伝子（４０ビット）Ａ１６、遺伝子（３０ビット）Ｂ１７及び遺伝子（３０ビット）Ｃ１８を入力する。遺伝的アルゴリズムＣ処理部２０では、遺伝子（３０ビット）Ｂ１７のみを遺伝的アルゴリズムＢを用いて最適化し、遺伝子（４０ビット）Ａ１６及び遺伝子（３０ビット）Ｃ１８については最適化処理をしない（遺伝的アルゴリズムＣを適用しない）。
【００４５】
遺伝的アルゴリズムＣ処理部２０では、遺伝子（３０ビット）Ｂ１７について上記最適化処理をした結果と、最適化処理をしていない遺伝子（４０ビット）Ａ１６及び遺伝子（３０ビット）Ｃ１８とを合わせて、１００ビットの遺伝子２０ａとして出力する。１００ビットの遺伝子２０ａは、その前半が最適化処理をしていない遺伝子（４０ビット）Ａ１６であり、その後半が最適化処理をしていない遺伝子（３０ビット）Ｃ１８であり、その中盤が遺伝子（３０ビット）Ｂ１７について上記最適化処理をした結果である。
【００４６】
他最適化手法処理部２１では、遺伝子（４０ビット）Ａ１６、遺伝子（３０ビット）Ｂ１７及び遺伝子（３０ビット）Ｃ１８を入力する。他最適化手法処理部２１では、遺伝子（３０ビット）Ｃ１８のみを遺伝的アルゴリズム以外の最適化手法を用いて最適化し、遺伝子（４０ビット）Ａ１６及び遺伝子（３０ビット）Ｂ１７については最適化処理をしない。
【００４７】
他最適化手法処理部２１では、遺伝子（３０ビット）Ｃ１８について上記最適化処理をした結果と、最適化処理をしていない遺伝子（４０ビット）Ａ１６及び遺伝子（３０ビット）Ｂ１７とを合わせて、１００ビットの遺伝子２１ａとして出力する。１００ビットの遺伝子２１ａは、その前半が最適化処理をしていない遺伝子（４０ビット）Ａ１６であり、その中盤が最適化処理をしていない遺伝子（３０ビット）Ｂ１７であり、その後半が遺伝子（３０ビット）Ｃ１８について上記最適化処理をした結果である。
【００４８】
この場合、得られた遺伝子１９ａ，２０ａ，２１ａが必ずしも最適な遺伝子とは言えないが、それぞれの遺伝子１９ａ，２０ａ，２１ａをフィードバックさせ、これを繰り返すことで短時間で最適解（遺伝子Ａ２２，遺伝子Ｂ２３、遺伝子Ｃ２４）を得ることが可能となる。
【００４９】
さらに本実施形態によれば、それぞれの遺伝子の部位にあった遺伝的アルゴリズムを適用することが可能となり、最適化に要する時間の短縮が可能である。即ち、上記説明のように、遺伝子１５の前半の４０ビットの部位には、その部位に合った遺伝的アルゴリズムＡ１９を適用することが可能であり、遺伝子１５の中盤の３０ビットの部位には、その部位に合った遺伝的アルゴリズムＣ２０を適用することが可能である。また、後半の３０ビットの部位には、その部位に合った他最適化手法２１を適用することが可能である。遺伝子１５の全体について合う遺伝的アルゴリズムを作成することは難しいが、遺伝子１５の各部位に合う遺伝的アルゴリズムを作成することは比較的容易である。
【００５０】
【発明の効果】
本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法によれば、遺伝子長の制約を受けることがない。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法のアルゴリズムの一実施形態のフローチャートを示した図である。
【図２】図２は、本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法のアルゴリズムの一実施形態を拡張したフローチャートを示した図である。
【図３】図３は、本発明の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化手法のアルゴリズムの一実施形態の考え方を示すフローチャートである。
【図４】図４は、一般的な遺伝的アルゴリズムを説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、一般的な遺伝的アルゴリズムで用いられる遺伝子を示す図である。
【図６】図６は、従来の問題点を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１　遺伝子
２　遺伝的アルゴリズム
３　遺伝子（最適解）
４　遺伝子
５　遺伝子
６　遺伝子Ａ
７　遺伝子Ｂ
８　遺伝的アルゴリズムＡ
９　遺伝的アルゴリズムＢ
１０　遺伝子Ａ
１１　遺伝子Ｂ
１５　遺伝子
１６　遺伝子Ａ
１７　遺伝子Ｂ
１８　遺伝子Ｃ
１９　遺伝的アルゴリズムＡ処理部
２０　遺伝的アルゴリズムＣ処理部
２１　他最適化手法処理部
２２　遺伝子Ａ
２３　遺伝子Ｂ
２４　遺伝子Ｃ
５１　遺伝子
６１　問題（第１の遺伝子）
６２　問題（第２の遺伝子）
６３　第１の遺伝的アルゴリズム
６４　第２の遺伝的アルゴリズム
６５　第１の最適解
６６　第２最適解
【図１】
2004086673.tif 000003
【図２】
2004086673.tif 000004
【図３】
2004086673.tif 000005
【図４】
2004086673.tif 000006
【図５】
2004086673.tif 000007
【図６】
2004086673.tif 000008