(57)【要約】【課題】  ネットワークを通して相互作用する複数のコンピュータからなるシステムにおいて、個々のコンピュータの学習により、システム全体のパフォーマンスを向上させるネットワークパラメータ学習装置を提供する。【解決手段】  学習装置として機能するコンピュータ１０．１において実行されるプログラムは、新たな行動戦略パラメータによる行動戦略の上書きと、所属チャンネルの変更による動的離隔を行う。行動戦略の上書きでは、それぞれのコンピュータ１０．１〜１０．Ｎが、ネットワーク全体から無作為に選ぶいくつかのコンピュータと個体最適性を比較し、個体最適性の最も高いコンピュータの行動戦略と所属するチャンネルを真似する。動的離隔では、個々のコンピュータは、複数のチャネルのいずれかに所属し、他のチャネルに属するコンピュータとは、相互作用しない。所属するコンピュータ数がある程度増加する場合、そのチャンネルに所属するコンピュータの半数は新しいチャンネルに所属を変更する。【選択図】        図１
2005100309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークパラメータ学習装置であって、
複数のチャンネルのうち選択を指示した通信チャンネルで、ネットワークと通信するための通信手段と、
前記ネットワークパラメータ学習装置のハードウェア属性と、前記通信チャンネルと、前記ハードウェア属性に対して前記ネットワークパラメータ学習装置の個体最適性を示す評価パラメータとを格納するための記憶手段と、
前記通信チャンネルの選択を行うための制御手段とを備え、
前記制御手段は、
前記通信手段を介して情報を授受する複数の他の通信装置のうちから選択した、自身と同一の前記チャンネルで通信を行う他の通信装置との間で、前記ハードウェア属性に対応した所定の相互作用処理を行うことにより、前記個体最適性を指向して、自身の前記評価パラメータを更新し、かつ前記選択した他の通信装置に前記評価パラメータの更新の指示を行う相互作用処理手段と、
自身とは異なる前記チャンネルで通信する前記複数の他の通信装置も含めて選択した複数の他の通信装置の有する評価パラメータのうち最も高い前記評価パラメータと、自身の前記評価パラメータとの比較結果に応じて、前記最も高い評価パラメータを有する前記他の通信装置の情報を引き継いで、前記記憶手段に格納される自身の前記評価パラメータおよび前記通信チャンネルを更新する更新手段と、
自身の前記通信チャネルで通信を行う前記他の通信装置の数が所定の値を超えることに応じて、前記通信チャネルに属する通信装置を相互に異なる前記チャンネルに離隔する処理を行う離隔処理手段とを備える、ネットワークパラメータ学習装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、さらに、行動戦略パラメータを格納し、
前記相互作用処理手段は、
自己の前記評価パラメータを前記行動戦略パラメータに従って増加させる手段と、
前記行動戦略パラメータが自己の前記ハードウェア属性に応じて予め定められるシステム最適値を超えることに応じて、自身と同一の前記チャンネルで通信を行う前記他の通信装置の前記評価パラメータを減少させる指示を行う手段とを含み、
前記更新手段は、前記比較結果に応じて、前記最も高い評価パラメータを有する前記他の通信装置の情報を引き継いで、前記行動戦略パラメータを更新する、請求項１記載のネットワークパラメータ学習装置。
【請求項３】
前記相互作用処理手段は、
前記自身と同一のチャンネルで通信を行う他の通信装置との間で、自身の前記ハードウェア属性と前記他の通信装置の前記ハードウェア属性とに関連して予め定められた利得テーブルに基づいて、相互作用処理を行う、請求項１記載のネットワークパラメータ学習装置。
【請求項４】
複数のチャンネルのうち選択した通信チャンネルで、ネットワークと通信するためのネットワークパラメータ学習方法であって、
前記ネットワークを介して通信する第１の通信装置のハードウェア属性と、前記通信チャンネルと、前記ハードウェア属性に対して前記第１の通信装置の個体最適性を示す評価パラメータとを記憶装置に格納するステップと、
前記ネットワークを介して前記第１の通信装置と情報を授受する複数の第２の通信装置のうちから選択した、前記第１の通信装置と同一の前記チャンネルで通信を行う第２の通信装置との間で、前記ハードウェア属性に対応した所定の相互作用処理を行うことにより、前記個体最適性を指向して、前記第１の通信装置の前記評価パラメータを更新し、かつ前記選択した第２の通信装置に前記評価パラメータの更新の指示を行うステップと、
前記第１の通信装置とは異なる前記チャンネルで通信する前記複数の第２の通信装置も含めて選択した複数の前記第２の通信装置の有する評価パラメータのうち最も高い前記評価パラメータと、自身の前記評価パラメータとの比較結果に応じて、前記最も高い評価パラメータを有する前記第２の通信装置の情報を引き継いで、前記記憶装置に格納される前記第１の通信装置の前記評価パラメータおよび前記通信チャンネルを更新するステップと、
前記第１の通信装置の前記通信チャネルで通信を行う前記第２の通信装置の数が所定の値を超えることに応じて、前記通信チャネルに属する通信装置を相互に異なる前記チャンネルに離隔する処理を行うステップとを備える、ネットワークパラメータ学習方法。
【請求項５】
複数のチャンネルのうち選択した通信チャンネルで、ネットワークと通信するためのネットワークパラメータ学習をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記プログラムは、
前記ネットワークを介して通信する第１の通信装置のハードウェア属性と、前記通信チャンネルと、前記ハードウェア属性に対して前記第１の通信装置の個体最適性を示す評価パラメータとを記憶装置に格納するステップと、
前記ネットワークを介して前記第１の通信装置と情報を授受する複数の第２の通信装置のうちから選択した、前記第１の通信装置と同一の前記チャンネルで通信を行う第２の通信装置との間で、前記ハードウェア属性に対応した所定の相互作用処理を行うことにより、前記個体最適性を指向して、前記第１の通信装置の前記評価パラメータを更新し、かつ前記選択した第２の通信装置に前記評価パラメータの更新の指示を行うステップと、
前記第１の通信装置とは異なる前記チャンネルで通信する前記複数の第２の通信装置も含めて選択した複数の前記第２の通信装置の有する評価パラメータのうち最も高い前記評価パラメータと、自身の前記評価パラメータとの比較結果に応じて、前記最も高い評価パラメータを有する前記第２の通信装置の情報を引き継いで、前記記憶装置に格納される前記第１の通信装置の前記評価パラメータおよび前記通信チャンネルを更新するステップと、
前記第１の通信装置の前記通信チャネルで通信を行う前記第２の通信装置の数が所定の値を超えることに応じて、前記通信チャネルに属する通信装置を相互に異なる前記チャンネルに離隔する処理を行うステップと、
をコンピュータに実行させる、ネットワークパラメータ学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを通して相互作用する複数のコンピュータからなるシステムにおいて、個々のコンピュータがネットワークパラメータを学習するネットワークパラメータ学習装置、ネットワークパラメータ学習方法およびネットワークパラメータ学習プログラムの構成に関する。
【０００２】
なお、本発明でネットワークパラメータとは、個々のコンピュータが持つパラメータのうち、ネットワークを通じて他のコンピュータに影響を与えるパラメータ一般を意味する。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータやネットワークの普及により、さまざまな種類の多くのコンピュータからなる、さまざまな形態で接続されたネットワークが増加している。
【０００４】
特に、近年注目されているユビキタスコンピューティング社会では、インターネットのような大局的なネットワークからパーソナルコンピュータ（ＰＣ）クラスタなどコンピュータの局所的なネットワークまで、多数のコンピュータが同時に接続されたネットワークが構築されると考えられる。これらのネットワークに接続されたコンピュータには、ネットワーク全体にとって最適な相互作用やネットワーク構造が求められる。
【０００５】
しかしながら、ネットワークを介してのコンピュータの相互作用は、共通のネットワーク資源を使うことによる競合や異なるコンピュータ間の協調処理、役割分担など、複雑なものが多い。この場合、個々のアクションがネットワーク全体へ与える影響の予測は困難である。そのため、ネットワークを介するコンピュータのアクションの全てを予め最適に設定することができない。そこで、機構学習手法を用いて、ハードウエア的にも異なる個々のコンピュータを学習させ、ネットワーク全体が最適化されるコンピュータネットワークの構造を獲得する手法が期待される。
【０００６】
ところが、ネットワークには数多くのコンピュータが繋がるため、個々のコンピュータは、自身のアクションによるネットワーク全体への影響の全てを知覚することはできない。そのため、個々のコンピュータの知覚可能領域の最適性である個体最適性と、実際にネットワーク全体にとっての最適性であるネットワーク最適性の関係が必ずしも一敦しない。このようなジレンマ環境では、個々に知覚できる範囲で最適化しても、ネットワーク全体の最適化はされない、コンピュータネットワークにおいて、ハードウエア的にも異なる個々のコンピュータが、個体最適性とネットワーク最適性が異なるジレンマ環境にある場合において、ネットワーク全体が最適な状態を獲得する手法が必要とされる。
【０００７】
一方で、マルチエージェントシステム（以下、ＭＡＳと記す）の研究として、ＭＡＳに学習アルゴリズムを適用し、未知の環境や動的な環境へのエージェントの適応や（たとえば、非特許文献１および２を参照）、協調作業や分業による組織化（たとえば、非特許文献３を参照）などによる目的達成能力の向上を目指す研究がある．これらの研究では、個々のエージェントが、システムの大域的目的やその達成度などの一部しか知覚できないため、エージェントが知覚できる範囲に基づく学習を、いかにシステム全体の大域的目的と整合させるかが重要である。
【０００８】
このような問題に関しては、たとえば、エージェントが知覚できる範囲の情報である利得や報酬、評価などを個体最適性と定義し、システムの大域的目的として、すべてのエージュントがそれぞれの行動から得る利得の総和をシステム最適性とそれぞれ定義したときに、エージェント学習によるシステム最適性の向上をシミュレート可能な「動的離隔型遺伝的アルゴリズム（Dynamically Separating Genetic Algorithms、以下、ＤＳ−ＧＡと記す）」の提案がなされている（たとえば、非特許文献４を参照）。
【０００９】
このＤＳ−ＧＡは、個体数に応じて個体を「コロニー」と呼ぶグループに動的に離隔する遺伝的アルゴリズム（以下、ＧＡ）である。個体を離隔する遺伝的アルゴリズムとしては、他に島モデルＧＡなどがあるが、ＤＳ−ＧＡは離隔状態が個体数に応じて動的に変化する点で異なる。
【非特許文献１】石田  亨、桑原和宏著：分散人工知能（１）：協調問題解決、人工知能学会誌、Vol.7, No.6, pp.945-954(1992)
【非特許文献２】村田哲哉、鈴木恵二、大内  東著：ＧＡによるサッカーエージェントの動的配置探索問題に関する研究、人工知能学会誌、Vol.14, No.3, pp.446-454(1999)
【非特許文献３】平山勝敏、山田誠二、豊田順一著：山登り法を用いた分散制約充足における組織化、人工知能学会誌、Vol.10, No.1, pp.80-87(1995)
【非特許文献４】中山  功一、松井博和、野村由司彦著：動的離隔型ＧＡ（ＤＳ−ＧＡ）の提案、情報処理学会誌：数理モデル化と応用、Vol.43, No.SIG10(TOM7), pp.95-109, Nov.2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来は、上述したようなコンピュータネットワーク上に多数のコンピュータが存在する場合に、各コンピュータのネットワークパラメータに対して、個々のコンピュータ上におけるエージェントが知覚できる範囲に基づく学習を、いかにしてシステム全体の大域的目的と整合させるかが必ずしも明らかでない、という問題があった。
【００１１】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、その目的は、ネットワークを通して相互作用する複数のコンピュータからなるシステムにおいて、個々のコンピュータの学習により、システム全体のパフォーマンスを向上させるネットワークパラメータ学習装置、ネットワークパラメータ学習方法およびネットワークパラメータ学習プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
このような目的を達成するために、本発明のネットワークパラメータ学習装置は、複数のチャンネルのうち選択を指示した通信チャンネルで、ネットワークと通信するための通信手段と、ネットワークパラメータ学習装置のハードウェア属性と、通信チャンネルと、ハードウェア属性に対してネットワークパラメータ学習装置の個体最適性を示す評価パラメータとを格納するための記憶手段と、通信チャンネルの選択を行うための制御手段とを備え、制御手段は、通信手段を介して情報を授受する複数の他の通信装置のうちから選択した、自身と同一のチャンネルで通信を行う他の通信装置との間で、ハードウェア属性に対応した所定の相互作用処理を行うことにより、個体最適性を指向して、自身の評価パラメータを更新し、かつ選択した他の通信装置に評価パラメータの更新の指示を行う相互作用処理手段と、自身とは異なるチャンネルで通信する複数の他の通信装置も含めて選択した複数の他の通信装置の有する評価パラメータのうち最も高い評価パラメータと、自身の評価パラメータとの比較結果に応じて、最も高い評価パラメータを有する他の通信装置の情報を引き継いで、記憶手段に格納される自身の評価パラメータおよび通信チャンネルを更新する更新手段と、自身の通信チャネルで通信を行う他の通信装置の数が所定の値を超えることに応じて、通信チャネルに属する通信装置を相互に異なるチャンネルに離隔する処理を行う離隔処理手段とを備える。
【００１３】
好ましくは、記憶手段は、さらに、行動戦略パラメータを格納し、相互作用処理手段は、自己の評価パラメータを行動戦略パラメータに従って増加させる手段と、行動戦略パラメータが自己のハードウェア属性に応じて予め定められるシステム最適値を超えることに応じて、自身と同一のチャンネルで通信を行う他の通信装置の評価パラメータを減少させる指示を行う手段とを含み、更新手段は、比較結果に応じて、最も高い評価パラメータを有する他の通信装置の情報を引き継いで、行動戦略パラメータを更新する。
【００１４】
好ましくは、相互作用処理手段は、自身と同一のチャンネルで通信を行う他の通信装置との間で、自身のハードウェア属性と他の通信装置のハードウェア属性とに関連して予め定められた利得テーブルに基づいて、相互作用処理を行う。
【００１５】
この発明の他の局面に従うと、複数のチャンネルのうち選択した通信チャンネルで、ネットワークと通信するためのネットワークパラメータ学習方法であって、ネットワークを介して通信する第１の通信装置のハードウェア属性と、通信チャンネルと、ハードウェア属性に対して第１の通信装置の個体最適性を示す評価パラメータとを記憶装置に格納するステップと、ネットワークを介して第１の通信装置と情報を授受する複数の第２の通信装置のうちから選択した、第１の通信装置と同一のチャンネルで通信を行う第２の通信装置との間で、ハードウェア属性に対応した所定の相互作用処理を行うことにより、個体最適性を指向して、第１の通信装置の評価パラメータを更新し、かつ選択した第２の通信装置に評価パラメータの更新の指示を行うステップと、第１の通信装置とは異なるチャンネルで通信する複数の第２の通信装置も含めて選択した複数の第２の通信装置の有する評価パラメータのうち最も高い評価パラメータと、自身の評価パラメータとの比較結果に応じて、最も高い評価パラメータを有する第２の通信装置の情報を引き継いで、記憶装置に格納される第１の通信装置の評価パラメータおよび通信チャンネルを更新するステップと、第１の通信装置の通信チャネルで通信を行う第２の通信装置の数が所定の値を超えることに応じて、通信チャネルに属する通信装置を相互に異なるチャンネルに離隔する処理を行うステップとを備える。
【００１６】
この発明のさらに他の局面に従うと、複数のチャンネルのうち選択した通信チャンネルで、ネットワークと通信するためのネットワークパラメータ学習をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムは、ネットワークを介して通信する第１の通信装置のハードウェア属性と、通信チャンネルと、ハードウェア属性に対して第１の通信装置の個体最適性を示す評価パラメータとを記憶装置に格納するステップと、ネットワークを介して第１の通信装置と情報を授受する複数の第２の通信装置のうちから選択した、第１の通信装置と同一のチャンネルで通信を行う第２の通信装置との間で、ハードウェア属性に対応した所定の相互作用処理を行うことにより、個体最適性を指向して、第１の通信装置の評価パラメータを更新し、かつ選択した第２の通信装置に評価パラメータの更新の指示を行うステップと、第１の通信装置とは異なるチャンネルで通信する複数の第２の通信装置も含めて選択した複数の第２の通信装置の有する評価パラメータのうち最も高い評価パラメータと、自身の評価パラメータとの比較結果に応じて、最も高い評価パラメータを有する第２の通信装置の情報を引き継いで、記憶装置に格納される第１の通信装置の評価パラメータおよび通信チャンネルを更新するステップと、第１の通信装置の通信チャネルで通信を行う第２の通信装置の数が所定の値を超えることに応じて、通信チャネルに属する通信装置を相互に異なるチャンネルに離隔する処理を行うステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明のネットワークパラメータ学習装置、ネットワークパラメータ学習方法およびネットワークパラメータ学習プログラムは、個体最適性に基づいたコンピュータの学習により、システムに最適なパラメータと個体の組み合わせを獲得することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１９】
（本発明の概要）
以下にも説明するとおり、本発明では、コンピュータネットワーク全体を最適化する手法として、マルチエージェントシステム（ＭＡＳ）の学習手法、特に、上述したＭＡＳの学習手法の一つである動的離隔型ＧＡ（ＤＳ−ＧＡ）を拡張した方法、すなわちインタラクティブなコンピュータに対する動的離隔型学習アルゴリズム（Dynamically Separating Learning Algorithms for Interactive Computers、以下、ＤＳ−ＬＡICと記す））を用いる。
【００２０】
従来のＤＳ−ＧＡでは、エージェントの分裂と消滅により学習しているが、実際のコンピュータの学習ではコンピュータの分裂と消滅の適用は困難である。これに対して、本発明のＤＳ−ＬＡICでは、それぞれのコンピュータが、自他のコンピュータの評価値に基づいて自らの行動戦略と所属集団を更新する学習手法を用いる。これにより、分裂と消滅を用いずにコンピュータが学習できる。また、ＤＳ−ＧＡでは、エージェントをコロニーと呼ぶ集団に動的に離隔している。これに対して、ＤＳ−ＬＡICでは、コンピュータの相互作用を、複数の集団に制限する。コンピュータは、それぞれ特定の集団に所属する。また、高いパフォーマンスを得る他のコンピュータの出力と所属集団を真似する。その結果、集団の構成は動的に変化する。
【００２１】
より特定的には、本発明においては、この「集団」の一例として、ネットワーク全体をチャネルと呼ぶ相互干渉のないいくつかのネットワークに仮想的に分割する。各チャネルに所属するコンピュータ数が増加した場合、そのチャンネルに所属するコンピュータは動的に離隔される。
【００２２】
さらに、ハードウエアの性能や性質の異なるコンピュータを、同一のエージェントとして扱うのは困難である。ＤＳ−ＬＡICでは、それぞれのハードウエアの性能や性質を条件として、それぞれに付随するソフトウエアが学習する。
【００２３】
なお、ここで「ジレンマ環境」とは、個体最適性が高い行動とシステム最適性が高い行動が、完全には一致しない環境を呼ぶ。この環境に一般的なＧＡを適用すると、高いシステム最適性が得られるとは限らない。
【００２４】
［発明の実施の形態］
図１は、本発明のネットワークパラメータの学習装置、学習方法等が適用されるシステム１０００の一例を示す概念図である。
【００２５】
図１を参照して、システム１０００は、無線ネットワークにより相互に通信が可能なコンピュータ１０．１〜１０．Ｎと、コンピュータ１０．１〜１０．Ｎを相互に無線ネットワークにより、いわゆる「インフラストラクチャモード」により接続することが可能な無線アクセスポイント２０とを備える。
【００２６】
ここで、無線アクセスポイント２０と各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎとは、所定の通信周波数帯を複数の周波数帯にさらに分割したチャンネルのいずれかにより通信を行うものとする。そして、あるチャンネルで通信するコンピュータと、他のチャンネルで通信するコンピュータとは、ネットワークとしては分離されているものとする。さらに、後に説明するように、各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎは、学習の過程で、自己の通信するチャンネルを学習経過に基づいて変更することが可能であるものとする。したがって、無線アクセスポイント２０は、一台で複数のチャンネルでの通信を同時に行うことが可能な構成を有するものとする。また、後に説明するように、通常は、異なるチャンネル間の通信を許可しないものの、所定のブロードキャスト通信では、異なるチャンネル間での通信も許されるものとする。
【００２７】
また、このようなネットワークの例を考える場合、ネットワークの構成は、図１のような無線ネットワークに限られず、各コンピュータが、自己の通信するチャンネルを選択できる構成であれば、有線ネットワークでもかまわない。
【００２８】
なお、図１は、あくまでも本発明を説明するための具体例の１つであり、より一般的には、本発明は、以下のような条件をみたすコンピュータネットワークシステムに適用可能なものである。
【００２９】
（本発明を適用するシステムの条件）
ｉ）多数のコンピュータ群からなる。
【００３０】
ｉｉ）コンピュータ群は、相互作用を制限される集団に離隔される。
【００３１】
ｉｉｉ）コンピュータの出力は、それぞれ所属する集団内で他のコンピュータに影響する。
【００３２】
ｉｖ）他のコンピュータへの影響は、一般には予測・観測できない。
【００３３】
（本発明を適用するコンピュータ）
ｉ）コンピュータは、自らのアクションによる影響を全く知覚する必要がない。
【００３４】
ｉｉ）コンピュータの性質や能力は、個々のハードウエアごとに異なっても問題ない。
【００３５】
ｉｉｉ）コンピュータのハードウエアの性質や能力は、学習により変化する必要がない。
【００３６】
ｉｖ）コンピュータ内のネットワークを制御するソフトウエアのネットワークパラメータは、本発明に基づく学習により変化する。
【００３７】
［ハードウェア構成］
図２に、図１に示したコンピュータ１０．１の外観を例として示す図である。
【００３８】
図２を参照してこのコンピュータ１０．１は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory ）上の情報を読込むためのＣＤ−ＲＯＭドライブ１０８およびフレキシブルディスク（Flexible Disk、以下ＦＤ）１１６に情報を読み書きするためのＦＤドライブ１０６を備えたコンピュータ本体１０２と、コンピュータ本体１０２に接続された表示装置としてのディスプレイ１０４と、同じくコンピュータ本体１０２に接続された入力装置としてのキーボード１１０およびマウス１１２と、コンピュータ本体１０２に接続された無線通信装置１１４とを含む。
【００３９】
図３は、このコンピュータ１０．１の構成をブロック図形式で示す図である。
【００４０】
図３に示されるように、このコンピュータ１０．１を構成するコンピュータ本体１０２は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０８およびＦＤドライブ１０６に加えて、それぞれバスＢＳに接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit ）１２０と、ＲＯＭ（Read Only Memory) およびＲＡＭ （Random Access Memory）を含むメモリ１２２と、直接アクセスメモリ装置、たとえば、ハードディスク１２４と、無線通信装置１１４とデータの授受を行うための通信インタフェース１２８とを含んでいる。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０８にはＣＤ−ＲＯＭ１１８が装着される。ＦＤドライブ１０６にはＦＤ１１６が装着される。
【００４１】
なお、ＣＤ−ＲＯＭ１１８は、コンピュータ本体に対してインストールされるプログラム等の情報を記録可能な媒体であれば、他の媒体、たとえば、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc）やメモリカードなどでもよく、その場合は、コンピュータ本体１０２には、これらの媒体を読取ることが可能なドライブ装置が設けられる。
【００４２】
本発明のネットワークパラメータ学習装置の主要部は、コンピュータハードウェアと、ＣＰＵ１２０により実行されるソフトウェアとにより構成される。一般的にこうしたソフトウェアはＣＤ−ＲＯＭ１１８、ＦＤ１１６等の記憶媒体に格納されて流通し、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０８またはＦＤドライブ１０６等により記憶媒体から読取られてハードディスク１２４に一旦格納される。または、当該装置がネットワークに接続されている場合には、ネットワーク上のサーバから一旦ハードディスク１２４にコピーされる。そうしてさらにハードディスク１２４からメモリ１２２中のＲＡＭに読出されてＣＰＵ１２０により実行される。なお、ネットワーク接続されている場合には、ハードディスク１２４に格納することなくＲＡＭに直接ロードして実行するようにしてもよい。
【００４３】
図２および図３に示したコンピュータのハードウェア自体およびその動作原理は一般的なものである。したがって、本発明の最も本質的な部分は、ＦＤ１１６、ＣＤ−ＲＯＭ１１８、ハードディスク１２４等の記憶媒体に記憶されたソフトウェアである。
【００４４】
なお、一般的傾向として、コンピュータのオペレーティングシステムの一部として様々なプログラムモジュールを用意しておき、アプリケーションプログラムはこれらモジュールを所定の配列で必要な時に呼び出して処理を進める方式が一般的である。そうした場合、当該ネットワークパラメータ学習装置を実現するためのソフトウェア自体にはそうしたモジュールは含まれず、当該コンピュータでオペレーティングシステムと協働してはじめてネットワークパラメータ学習装置が実現することになる。しかし、一般的なプラットフォームを使用する限り、そうしたモジュールを含ませたソフトウェアを流通させる必要はなく、それらモジュールを含まないソフトウェア自体およびそれらソフトウェアを記録した記録媒体（およびそれらソフトウェアがネットワーク上を流通する場合のデータ信号）が実施の形態を構成すると考えることができる。
【００４５】
なお、他のコンピュータ１０．２〜１０．Ｎも、コンピュータ１０．１と基本的には、同様な構成を有する。
【００４６】
［本発明によるネットワークパラメータ学習の基本的原理］
［ＤＳ−ＬＡICの概要］
図４は、ＤＳ−ＬＡICの概念を示す図である。
【００４７】
ＤＳ−ＬＡICは、更新された行動戦略による行動戦略の上書きと、所属変更による動的離隔をもつアルゴリズムである。行動戦略の上書きでは、それぞれのコンピュータが、ネットワーク全体から無作為に選ぶいくつかのコンピュータと個体最適性を比較し、個体最適性の最も高いコンピュータの行動戟略と所属するチャンネルを真似する。すなわち、自らの行動戦略とチャンネルをその個体と同様のものに変更する。動的離隔では、個々のコンピュータは、複数のチャネルと呼ぶ仮想集団のいずれかに所属し、他のチャネルに属するコンピュータとは、相互作用しない。あるチャンネルに所属するコンピュータ数がある程度増加する場合、図４に示すとおり、そのチャンネルに所属するコンピュータの半数は新しいチャンネルに所属を変更する。
【００４８】
［シミュレーション実験に用いるＤＳ−ＬＡICのアルゴリズム］
図５は、ＤＳ−ＬＡICのアルゴリズムを説明するためのフローチャートである。
【００４９】
以下、図５を参照して、ＤＳ−ＬＡICのアルゴリズムについて、さらに詳しく説明する。
【００５０】
まず、システム１０００には、ＤＳ−ＬＡICを適用するＮ台（Ｎ：２以上の自然数）のコンピュータ、たとえば、２００００台のコンピュータが含まれるものとする。これらのコンピュータは、チャンネルと呼ぶ集団に離隔されるものとする。
【００５１】
各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎにおいて、まず、以下の初期設定の処理が行われる（ステップ１００）。
【００５２】
（１）初期設定:
各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎにおいて、ＤＳ−ＬＡICのアルゴリズムを実行するソフトウェアによる指示に基づき、ＣＰＵ１２０は、自身の属するチャンネル番号をランダムに発生する。
【００５３】
ここで、図６は、コンピュータ１０．ｉがハードディスク１２４内に格納するデータテーブルの例を示す図である。
【００５４】
すなわち、各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎは、たとえば、ハードディスク１２４の所定の記憶領域に、自分自身のハードウェアの種類Ｃｈａｒ（ｉ）（１≦ｉ≦Ｎ、ｉはＮ台のコンピュータのうちの自身の番号）、自身のハードウェアの種類に対応したネットワーク最適値Ｏchar(i)、行動戦略パラメータＳｔ(ｉ)、所属チャンネル番号Ｎchan(ｉ)、評価値Ｅ(ｉ、t)および後に説明するようにして獲得した自身と同一チャネルに属する他のコンピュタの番号を格納している。
【００５５】
「行動戦略パラメータＳｔ(ｉ)」とは、行動決定パラメータとも呼ばれ、学習により向上させたいパフォーマンスを示すパラメータである。たとえば、図１に示した例では、たとえば、各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎが通信をする際の単位時間あたりのデータ量を示すものとすることができる。なお、このパラメータは、後に説明するように、本発明を実施する上では、任意に採用または非採用とすることができるパラメータである。
【００５６】
「所属チャンネル番号Ｎchan(ｉ)」は、その個体（コンピュータ１０．ｉ）が所属するチャンネルを示す番号であり、ここでは、Ｎchan(ｉ) ∈｛１，２，…，Ｎchansum｝であるものとする。
【００５７】
「評価値Ｅ(ｉ、t)」は、自らの累積評価に基づく各コンピュータの学習指標であり、初期値は「０」である。
【００５８】
以上の行動戦略パラメータＳｔ(ｉ)、所属チャンネル番号Ｎchan(ｉ)および評価値Ｅ(ｉ、t)は、学習によりその値が変化する。
【００５９】
初期行動戦略パラメータとしては、無作為に選択されたパラメータ値を有するものとし、初期チャンネル番号としても無作為に選択されたチャンネル番号を持つものとする。この初期チャネル番号として、同一チャネル内にコンピュータ１０．１〜１０．Ｎのうちのいずれが存在するかについては、各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎは、同一チャンネル内に存在するコンピュータを照会し、照会結果をハードディスク１２４中のテーブルに記録しておくものとする。
【００６０】
コンピュータ１０．１〜１０．Ｎの各々は、ハードウエア的に異なる複数の種類Ｃｈａｒ（ｉ）が存在する。
【００６１】
再び、図５を参照して、続いて、ＣＰＵ１２０は、以下のような相互作用処理を実行する（ステップＳ１０２）。
【００６２】
（２）相互作用:
コンピュータ１０．ｉは、それぞれの行動戦略パラメータに従い、アクションを実行する。アクションに応じて、自らの評価値が増減する。このとき、同一チャンネル内に発生する相互作用に応じて、同一チャンネル内に存在する他のコンピュータの評価値が増減する。異なるチャンネルに所属するコンピュータとは、相互作用を持たない。なお、この相互作用処理については、後にさらに詳しく説明する。
【００６３】
続いて、ＣＰＵ１２０は、コンピュータの行動戦略とチャンネルの更新処理を実行する（ステップＳ１０４）。
【００６４】
（３）コンピュータの行動戦略とチャンネルの更新:
コンピュータは、単位時間毎に、戦略変更確率、たとえば０．１の確率で行動戦略とチャンネルを更新する。
【００６５】
行動戦略を更新するコンピュータ１０．１は、全チャンネルから無作為に選択したハードウエア的に同一な複数個の個体、たとえば１０個体の選択候補の中から、最も高い評価値を持つコンピュータの行動戦略とチャンネルをコピーする。すなわち、このコンピュータの行動戦略とチャンネルの更新処理においては、所定のブロードキャスト通信により、異なるチャンネル間でも、通信を行って、他のチャンネルに存在するコンピュータに対しても照会を行い、返ってきた応答に基づいて、上記１０個体の候補を選択するものとする。
【００６６】
ただし、全ての選択候補の評価値が自らの評価値より低い場合には、行動戦略もチャンネルも更新しない。このとき、行動戦略とチャンネルは、それぞれ突然変異確率、たとえば、０．００１で突然変異する。
【００６７】
以上の処理の後、各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎは、同一チャンネル内に存在するコンピュータを照会し、照会結果を図６に示したように、ハードディスク１２４中のテーブルに上書きする（ステップＳ１０５）。
【００６８】
（４）チャンネルの離隔と消滅:
次に、ＣＰＵ１２０は、各チャンネルに存在するコンピュータ数が、限界数ＬｉｍA（たとえば、２０）を越えたか否かを判断する（ステップＳ１０６）。限界数ＬｉｍAを超えたと判断した場合は、そのチャンネル内のコンピュータは、同一チャンネル内のコンピュタを無作為に２つのグループに分け、一方のグループのコンピュータには、そのままのチャネルに残存することを指示し、他方のグループのコンピュータには、たとえば、無線アクセスポイント２０に現在空き状態であるチャネルを照会した上で、当該空き状態であるチャネルのうち無作為に選ばれたチャネルに移動することを指示する。以上の処理により、もともと１つのチャンネルに属していたコンピュータが無作為に２つのチャンネルに離隔される（ステップＳ１０８）。なお、このとき、２つのグループは、ほぼ同数となるようにするとの条件を付加してもよい。
【００６９】
また、同一のチャネルに存在するコンピュータのうち、２つ以上のコンピュータがこのような分離の指示を近接したタイミングで発行する場合も考えられるが、この場合は、同一チャンネル内の各コンピュータは最も早い時点で受け取った指示に従うこととし、この分離処理が終了するまでは、他の同様の指示は受けつけないようにすることもできる。
【００７０】
続いて、ＣＰＵ１２０は、自身が属するチャンネルに所属するコンピュータ数が１以下となったか否かを判断する（ステップＳ１１０）。コンピュータ数が１以下になったときは、そのチャンネルを消滅させる処理が行われる（ステップＳ１１２）。具体的には、そのチャンネル内に存在したコンピュータの行動戦略とチャンネルはステップＳ１０４と同様の手続きに従い更新される。ただし、すべての選択候補の評価値が自らの評価値より低い場合でも、最も高い評価値を持つコンピュータの行動戦略とチャンネルを引き継ぐものとする。
【００７１】
（５）評価値の更新:
続いて、ＣＰＵ１２０は、コンピュータの評価値を、単位時間毎に減衰率（α＜１）で減衰させる。
【００７２】
以上のステップＳ１０２〜ステップＳ１１４での処理を１単位時間とし、ＣＰＵ１２０は、処理をステップＳ１０２に復帰させる（ステップＳ１１４）。
【００７３】
［相互作用処理アルゴリズムの第１の具体例］
以下では、図５に示したステップＳ１０２において実行される相互作用処理の１つの具体例を、シミュレーション結果とともに説明する。
【００７４】
ＤＳ−ＬＡICでは、これらのアルゴリズムにより、評価値の高いコンピュータの行動戦略を、評価値の低いコンピュータが真似をする事で、システム全体が学習する。
【００７５】
（行動戦略の最適化実験）
共有ネットワークを利用したデータ転送におけるデータ量のように、転送データ量が大きいほどコンピュータあたりの利益が大きいが、容量を超えるとネットワーク全体としての転送量が小さくなる場合がある。以下では、そのような例をモデル化した実験により、コンピュータの性質に応じたシステム全体にとって最適なパラメータをコンピュータが学習することで、システム全体のパフォーマンスが向上する具体例について述べる。
【００７６】
（実験モデル）
コンピュータ１０．１〜１０．Ｎにおいては、ハードウェアの種類Ｃｈａｒ（ｉ）は、たとえば、４種類であり、Ｃｈａｒ（ｉ）∈｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝であるものとする。このハードウエアの種類は、学習によっては変化しない。図６では、コンピュータ１０．ｉの種類は、「Ａ」であるものとしている。
【００７７】
また、この例では、コンピュータのハードウエアの種類毎にネットワークの最適値が、たとえば、ネットワーク最適値ＯChar(i)が｛ＯA=２、 ＯB=４、 ＯC=６、 ＯD=８}のように予め設定されているものとする。図６では、コンピュータ１０．ｉの種類が「Ａ」であることに対応して、ネットワーク最適値ＯChar(i)として、「２」が格納されている。
【００７８】
各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎは、アクションを決定する行動戦略パラメータＳｔ(ｉ) ∈｛１，２，…，１０｝と、所属するチャンネル番号Ｎchan(ｉ) ∈｛１，２，…，Ｎchansum｝を、その属性として有する。これらパラメータの値は学習により変化する。
【００７９】
次に、図７は、図５のステップＳ１０２での相互作用に適用する実験モデルの詳細を説明するためのフローチャートである。
【００８０】
図７を参照して、各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎにおいて、ＣＰＵ１２０は、自身が持つパラメータＳｔ(ｉ)に従いアクションする。具体的には、ＣＰＵ１２０は、実行するアクションに応じて、下式に従い自らの評価値を変化させる（ステップＳ２００）。
【００８１】
Ｅ(ｉ，ｔ＋１)＝Ｅ(ｉ，ｔ) ＋ Ｓｔ（ｉ）        …（１）
次に、ＣＰＵ１２０は、実行したアクションが自らの性質（ハードウェアの種類）に対応するネットワーク最適値を超える場合（すなわち、Ｓｔ（ｉ）＞ＯChar(i)）（ステップＳ２０４）、同一チャンネル内から無作為に自己以外コンピュータｒを選択する（ステップＳ２０６）。そして、ＣＰＵ１２０は、ネットワークを介して、コンピュータｒに対して、コンピュータｒの評価値を下式に従い変化させるように指示を発行する（ステップＳ２０８）。
【００８２】
Ｅ(ｒ，ｔ＋１)＝Ｅ(ｒ，ｔ) − （Ｓｔ（ｉ）−ＯChar(i))×２
これを受けて、コンピュータｒにおいて評価値の更新が行われる。
【００８３】
なお、コンピュータｒの評価値の変更のための関係式は、必ずしも上式に限定されず、（Ｓｔ（ｉ）−ＯChar(i))の値が増加するのに応じて、他のコンピュータｒの評価値を減少させるような関係式であれば、他の関係式を用いてもよい。
【００８４】
このモデルの環境は、自己の行動戦略パラメータが大きいほど個体にとって最適性が高い。しかし、自らの性質に応じたネットワーク最適なパラメータが、個体最適とは異なる値で存在することになる。
【００８５】
（実験結果と考察）
以下では、相互作用処理アルゴリズムの第１の具体例のシミュレーション実験の結果について説明する。このシミュレーション実験では、１００回の試行の全てにおいて以下のような様相を示した。
【００８６】
図８〜図１１は、それぞれ、４種類のハードウェアの種類（性質）の｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝について、各コンピュータの持つパラメータごとの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【００８７】
図８〜図１１を参照すると、約１００単位時間後、全ての性質において８５％以上のコンピュータがネットワーク最適なパラメータを獲得していることがわかる。すなわち、図８では、ハードウェアの種類が「Ａ」であるコンピュータのほぼ８５％以上が、種類「Ａ」に対応したネットワーク最適値「２」を有する個体となっている。図９は、種類「Ｂ」に対応した最適値「４」を有する個体が８５％以上であることを示しており、図１０は、種類「Ｃ」に対応した最適値「６」を有する個体が８５％以上であることを、また、図１１は、種類「Ｄ」に対応した最適値「８」を有する個体が８５％以上であることを示している。
【００８８】
ＤＳ−ＬＡICにおいて、ネットワーク全体にとって最適なパラメータを獲得するときに作用しているメカニズムは、動的離隔によるシステム最適性を得る性質があるＤＳ−ＧＡと同様であると考えられる。
【００８９】
すなわち、個体にとって最適なパラメータを持つコンピュータがより真似されやすく、個体にとって最適なパラメータを持つコンピュータが増加する。しかし、ネットワーク全体にとって最適なパラメータを持つコンピュータが多いチャンネルに存在するコンピュータがより真似されやすく、ネットワーク全体にとって最適なパラメータを持つコンピュータが増加し、動的離隔する。チャンネル内の学習の影響はチャンネル内に限られているが、チャンネル間の学習はシステム全体に影響する。その結果、これらの組み合わせにより、ネットワーク最適なパラメータを持つコンピュータの比率が増加する。
【００９０】
この結果、ＤＳ−ＬＡICでは、システム最適なチャンネルが増加するため、この実験モデルに限らず、他のモデルでもシステム最適なパラメータを獲得する性質をもつといえる。
【００９１】
図１２は、図５の初期状態において、各チャンネルに属するコンピュータのハードウェアの種類の分布を示す図である。
【００９２】
一方、図１３は、図８〜図１１において、ほぼ定常状態となった後に、各チャンネルに属するコンピュータのハードウェアの種類の分布を示す図である。
【００９３】
すなわち、初期状態としては、完全にランダムに各コンピュータ１０．１〜１０．Ｎにチャンネル番号を割当てていたとしても、所定の時間経過後には、同一チャンネルには、同一種類のハードウェアの種類を有するコンピュータが属する状態となって、系は安定化する。
【００９４】
このことは、いいかえると、本発明のネットワークパラメータの学習方法を、各コンピュータにおいて実行すると、ネットワークのチャンネル割当てが、集中制御を行う必要なく、個々のコンピュータで自律的に実現されることを意味する。これにより、ネットワーク管理者のネットワーク管理の負荷が大幅に減少することになる。
【００９５】
さらに、図１４〜図１７は、第１の具体例において、ネットワーク環境が変化した際に、ハードウェアの種類（性質）の｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝のそれぞれについて、この環境変化への適応性を示す図である。
【００９６】
すなわち、図１４〜図１７の各々においては、ネットワーク環境の変化に対する追従性を検証するため，４００単位時間から性質ごとに、パラメータのネットワーク最適値ＯChar(i)を｛ＯA=２、 ＯB=４、 ＯC=６、 ＯD=８}から｛ＯA=８、 ＯB=６、 ＯC=４、 ＯD=２}のように変更した実験結果を以下に示す。
【００９７】
図１４〜図１７のいずれの場合も、４０〜５０時間ステップ程度で、環境の変化に適応して、最適値を獲得している事が分かる。なお、突然変異確率は０．０１として計算している。
【００９８】
［相互作用処理アルゴリズムの第２の具体例］
以下では、図５に示したステップＳ１０２において実行される相互作用処理の他の具体例を、シミュレーション結果とともに説明する。
【００９９】
ネットワーク上の複数のコンピュータが協力してタスクを達成するシステムでは、集団の構成が重要である。たとえば、複数のコンピュータで協力してタスク処理する場合におけるＣＰＵ能力の高いコンピュータと、メモリーの大きいコンピュータのように、互いに補いあうことでネットワーク全体としての利益が大きくなる場合である。
【０１００】
以下の説明では、自己組織化の例の一つとして、ハードウエアの性質に応じたシステム最適な集団構成の獲得について説明する。
【０１０１】
（実験モデル）
コンピュータ１０．１〜１０．Ｎは、ハードウエア的に異なる３種類の性質Ｃｈａｒ（ｉ）∈｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝のいずれかと、所属するチャンネル番号Ｎchan(ｉ)を属性として有する。
【０１０２】
第２の具体例では、行動戦略パラメータＳｔ(ｉ)は用いない。アクションとしては、２台のコンピュータにより協力してタスクを実行するが、互いに相手個体の利得は分からないものとする。
【０１０３】
図１８は、図５のステップＳ１０２での相互作用に適用する第２の具体例の実験モデルの詳細を説明するためのフローチャートである。
【０１０４】
また、図１９は、第２の具体例において、コンピュータ１０．ｉがハードディスク１２４内に格納するデータテーブルの例を示す図である。
【０１０５】
さらに、図２０は、相互作用処理で、評価値を更新するために使用されるテーブルを示す図である。
【０１０６】
図１８を参照して、まず、コンピュータｉは、インタラクションが発生するコンピュータｒを同一チャンネル内から無作為に選択する（ステップＳ３００）。
【０１０７】
次に、コンピュータｉは、選択したコンピュータｒから、コンピュータｒの種類の情報を取得する（ステップＳ３０２）。
【０１０８】
続いて、コンピュータｉは、自らのハードウエア的な性質と選択したコンピュータｒのハードウエア的な性質に応じて、自らの評価値図２０に示すテーブルに従って更新すると共に、コンピュータｒに対しては、図２０のテーブルに従って更新されるべきコンピュータｒの評価値を通知する（ステップＳ３０４）。
【０１０９】
ここで、たとえば、コンピュータｉのハードウェアの種類が「Ａ」であり、コンピュータｒのハードウェアの種類が「Ｃ」であれば、コンピュータｉの評価値は、「１」に更新される。一方、コンピュータｒの評価値は、「３」に更新される。
【０１１０】
このモデルの環境は、ハードウェアの種類（性質）Ａ，Ｂのコンピュータにとっては、自らと異なる性質をもつコンピュータと同一のチャンネルに存在する場合にネットワーク全体にとって最適であるが、同一の性質のコンピュータと同一のチャンネルに存在する場合に個体にとって最適である。
【０１１１】
また、性質Ｃのコンピュータとっては、自らと同一の性質を持つコンピュータと同一のチャンネルに存在する場合にネットワーク全体にとって最適であるが、異なる性質のコンピュータと同一のチャンネルに存在する場合に個体にとっても最適である。
【０１１２】
（実験結果と考察）
第２の具体例の実験では、１００回の試行の全てにおいて以下のような様相を示した。
【０１１３】
図２１は、実験結果として、３種類の性質ごとに、同一チャンネル内に存在する他のコンピュータの性質比率の推移を示す図であって、コンピュータ「Ａ」が同じチャンネルに居るコンピュータの性質を調べると半分が「Ｂ」であることを示しており、コンピュータが「Ｂ」が同じチャンネルにいるコンピュータの性質を調べると半分が「Ａ」であることを、そしてコンピュータ「Ｃ」が同じチャンネルに居るコンピュータの性質を調べると全てが「Ｃ」であることを示しており、約５０単位時間後、全ての性質においてネットワーク最適な集団構成を獲得しているのがわかる。
【０１１４】
図２２は、ネットワーク最適な集団構成を獲得したときのチャンネル毎のコンピュータ構成を示す図である。
【０１１５】
全体の２／３のチャンネルでは、ハードウェアの種類がＡとＢのコンピュータが、半数ずつ存在する状態で安定化しており、残りの１／３のチャンネルでは、ハードウェアの種類がＣのみのコンピュータが存在する状態で安定化する。
【０１１６】
ＤＳ−ＬＡICにおいてネットワーク最適な集団構成を獲得するときに作用しているメカニズムは、動的離隔によるネットワーク最適な集団構成を得る性質があるＤＳ−ＧＡと同様であると考えられる。すなわち、各チャンネル内におけるコンピュータ間の増加率の差による学習を考えると、各コンピュータは、集団構成がよりネットワーク全体にとって最適なチャンネルに存在するコンピュータがより真似されやすい。しかし、チャンネル間におけるコンピュータの増加率の差による学習を考えると、ネットワーク全体にとって最適な集団構成であるチャンネルに存在するコンピュータがより真似されやすい。そのため、このような動的離隔によるチャンネル間学習により、ネットワーク全体にとって最適な集団構成のチャンネルが増加し、動的離隔する。そのため、ネットワーク全体としては、よりネットワーク全体にとって最適なパラメータを持つコンピュータが増加する。この結果は、ＤＳ−ＬＡICでは、システム最適なチャンネルが増加するため、この実験モデルに限らず、他のモデルでもシステム最適な集団構成を獲得する性質をもつといえる。
【０１１７】
この性質は、ネットワークにおいて、タスクを分散処理する場合などにおいて、自己組織化を実現できることを意味する。
【０１１８】
さらに、第２の具体例においても、ネットワーク環境の変化に対する追従性を検証した結果を以下に説明する。
【０１１９】
図２３〜図２５は、第２の具体例において、ネットワーク環境が変化した際に、ハードウェアの種類（性質）の｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝のそれぞれについて、この環境変化への適応性を示す図である。
【０１２０】
また、図２６は、図２０に示した評価値を更新するために使用されるテーブルを、ネットワーク環境の変化を与えるために変更した後のテーブルを示す図である。
【０１２１】
すなわち、図２３〜図２５においては、２００単位時間から性質ごとの評価値の変化を図２６に示すテーブルに基づくように変更させた実験結果を示す。図２３〜図２５では、同一チャンネル内に存在する他のコンピュータの性質比率の推移を示し、突然変異確率は０．０１である。
【０１２２】
図２３〜図２５のいずれにおいても、２００単位時間までは前述の通りネットワーク最適値を学習している。また，２００単位時間以降には，ネットワーク環境の変化に追従し，それまでの集団構成とは異なるネットワーク最適な集団構成へと変化しているのがわかる。
【０１２３】
図２７は、２００単位時間の前後で、環境の変化に適応した集団構成の変化を示す図である。
【０１２４】
図２７においては、図２２に示した安定状態から、２００単位時間の経過後に、全体の１／３のチャンネルでは、ハードウェアの種類がＡのみのコンピュータが存在する状態となり、残りの２／３のチャンネルでは、ハードウェアの種類がＢとＣのコンピュータが、半数ずつ存在する状態で安定化した状態に変化している。つまり、具体例２でも、環境の変化に応じて、ネットワーク最適な集団構造を獲得している事が分かる。
【０１２５】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】本発明のネットワークパラメータの学習装置、学習方法等が適用されるシステム１０００の一例を示す概念図である。
【図２】図１に示したコンピュータ１０．１の外観を例として示す図である。
【図３】コンピュータ１０．１の構成をブロック図形式で示す図である。
【図４】ＤＳ−ＬＡICの概念を示す図である。
【図５】ＤＳ−ＬＡICの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６】コンピュータ１０．ｉがハードディスク１２４内に格納するデータテーブルの例を示す図である。
【図７】図５のステップＳ１０２での相互作用に適用する実験モデルの詳細を説明するためのフローチャートである。
【図８】種類Ａのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図９】種類Ｂのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図１０】種類Ｃのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図１１】種類Ｄのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図１２】図５の初期状態において、各チャンネルに属するコンピュータのハードウェアの種類の分布を示す図である。
【図１３】ほぼ定常状態となった後に、各チャンネルに属するコンピュータのハードウェアの種類の分布を示す図である。
【図１４】環境変化の検証として、種類Ａのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図１５】環境変化の検証として、種類Ｂのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図１６】環境変化の検証として、種類Ｃのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図１７】環境変化の検証として、種類Ｄのコンピュータの持つパラメータの個体数比率を縦軸に、単位時間を横軸にとった図である。
【図１８】図５のステップＳ１０２での相互作用に適用する第２の具体例の実験モデルの詳細を説明するためのフローチャートである。
【図１９】コンピュータ１０．ｉがハードディスク１２４内に格納するデータテーブルの例を示す図である。
【図２０】相互作用処理で、評価値を更新するために使用されるテーブルを示す図である。
【図２１】実験結果として、３種類の性質ごとに、同一チャンネル内に存在する他のコンピュータの性質比率の推移を示す図である。
【図２２】ネットワーク最適な集団構成を獲得したときのチャンネル毎のコンピュータ構成を示す図である。
【図２３】環境変化の検証として、種類Ａのコンピュータに関して同一チャンネル内に存在する他のコンピュータの性質比率を縦軸に、時間を横軸にとった図である。
【図２４】環境変化の検証として、種類Ｂのコンピュータに関して同一チャンネル内に存在する他のコンピュータの性質比率を縦軸に、時間を横軸にとった図である。
【図２５】環境変化の検証として、種類Ｃのコンピュータに関して同一チャンネル内に存在する他のコンピュータの性質比率を縦軸に、時間を横軸にとった図である。
【図２６】図２０に示した評価値を更新するために使用されるテーブルを、ネットワーク環境の変化を与えるために変更した後のテーブルを示す図である。
【図２７】２００単位時間の前後で、環境の変化に適応した集団構成の変化を示す図である。
【符号の説明】
【０１２７】
１０．１〜１０．Ｎ  コンピュータ、２０  無線アクセスポイント、１０２  コンピュータ本体、１０４  ディスプレイ、１０６  ＦＤドライブ、１０８  ＣＤ−ＲＯＭドライブ、１１０  キーボード、１１２  マウス、１１４  無線通信装置、１１８  ＣＤ−ＲＯＭ、１２０  ＣＰＵ、１２２  メモリ、１２４  ハードディスク、１２８  通信インタフェース、１０００  システム。
【図１】
2005100309.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【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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