(57)【要約】【課題】進化を学習的に積極的に加速すること。【解決手段】遺伝子個体を進化させて進化個体３−ｊを生成する進化計算器１と、進化個体３−ｊを環境適正原因に設定し前記環境適正原因８−ｊに対応する前記進化個体の環境適正結果９−ｊを記述する環境記述器とから構成されている。進化計算器１は、進化個体３−ｊの評価値Ｖを評価関数により計算する第１計算器１１と、過去の進化個体と最新に進化した最新進化個体との間の類似度を計算し、類似度に対応して最新進化個体の評価値Ｖを修正する第２計算器１２とから形成されている。進化計算器１は第２計算器１２により修正される評価値を最新個体に付与することにより進化を学習的に加速する。【選択図】          図１
2005190263.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
遺伝子個体を進化させて進化個体を生成する進化計算器と、
前記進化個体を環境適正原因に設定し前記環境適正原因に対応する前記進化個体の環境適正結果を記述する環境記述器とを具え、
前記進化計算器は、
前記進化個体の評価値を評価関数により計算する第１計算器と、
過去の進化個体の環境適正結果と最新に進化した最新進化個体の環境適正結果との間の類似度を計算し、前記類似度に対応して前記最新進化個体の前記評価値を修正する第２計算器とを備え、
前記進化計算器は前記第２計算器により修正される評価値を前記最新個体に付与することにより進化を加速する
進化計算機。
【請求項２】
前記遺伝子個体は２値で示される状態値を有し、前記状態値は目的達成と目的非達成のうちのいずれかに対応し、
蓄積器を更に具え、
前記蓄積器は、前記目的非達成の前記遺伝子個体の運用結果を蓄積し、
前記蓄積器はテーブルを備え、
前記テーブルは、前記環境適合原因と前記環境適合結果との対応を表現する
請求項１の進化計算機。
【請求項３】
前記環境適合原因は２次元座標系と前記２次元座標系の中で運動する第１運動体の第１移動経路を記述し、前記環境適合結果は前記２次元座標系の中で運動する第２運動体の第２移動経路を記述し、前記目的達成は前記第２運動体が前記第１運動体の存在の発見として記述され、
異なる２つの前記遺伝子個体に対応する２つの前記第２移動経路は、それぞれに、ｎ個の座標点の集合（Ｘ１１，Ｘ１２，・・・，Ｘ１ｎ），（Ｘ２１，Ｘ２２，・・・，Ｘ２ｎ）として表され、
類似度は、前記２次元座標系のユークリッド距離ｄ（Ｘｓ，Ｘｊ）で表され、下記式：
ｄ（Ｘｓ，Ｘｊ）＝［Σｎ｛（Ｘｓｎ−Ｘｊｎ）２｝］１／２
で記述され、
前記第３計算器はより大きい前記類似度に対応して前記評価値をより小さく修正する
請求項２の進化計算機。
【請求項４】
前記第２運動体の数は増加し又は減少する
請求項３の進化計算機。
【請求項５】
前記評価値は、前記第２移動経路の任意の座標地点で連続的に前記第２運動体が巡回しない連続時間Ｔの最大値Ｔｍａｘの逆数１／Ｔｍａｘとして定義される
請求項４の進化計算機。
【請求項６】
前記２次元座標系は、３次元空間の中に設定され、前記２次元座標系は多層階ビルの１つのフロアに設定され、前記第１運動物体は前記フロアに侵入する侵入者であり、前記進化計算器と前記環境記述器は前記第２運動体に搭載される
請求項３〜５から選択される１請求項の進化計算機。
【請求項７】
前記第２運動体は自律走行型のロボットである
請求項６の進化計算機。
【請求項８】
評価関数を設定すること、
遺伝子個体の評価値を前記評価関数により計算すること、
前記評価値を高くする方向に前記遺伝子個体を進化させること、
最新の遺伝子個体の運用結果と過去の遺伝子個体の運用結果との間の類似度を計算すること、
前記最新の遺伝子個体の評価値を前記評価関数により第１評価値として計算すること、
前記類似度に対応して前記第１評価値を第２評価値に修正すること、
前記最新の遺伝子個体に前記第２評価値を設定することを含み、
前記遺伝子個体は前記修正することにより前記第２評価値を高くする方向に加速的に進化する
進化計算方法。
【請求項９】
請求項８の進化計算方法を実現する計算機を用いて遺伝的進化を実現する進化的運動方法であり、
前記計算機を運動物体に搭載すること、
前記遺伝子個体を前記運動体の移動経路を生成する処理として記述すること、
前記運動物体の数を増加し又は減少させること
とを含む進化運動方法。
【請求項１０】
前記評価値は、前記移動経路の任意の座標地点で連続的に前記運動物体が巡回しない連続時間Ｔの最大値Ｔｍａｘの逆数１／Ｔｍａｘとして定義される
請求項９の進化運動方法。
【請求項１１】
前記運動物体はビル内に配置される複数のロボットである
請求項１０の進化運動方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、進化計算機に関し、特に、ロボットのような運動物体の最適移動を実現する進化計算機、進化計算方法、及び、進化運動方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
最適化のための有力な技術として、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、又は、遺伝的プログラム（ＧＰ）のような生物の進化・淘汰の仕組みを模した進化論的最適化手法が知られ、多くの研究者により研究されている。他の進化論的手法は、本明細書でＧＰに含まれて記述される。ＧＰでは、変数又は関数が遺伝子又は染色体に見立てられ、生物学用語で記述される。遺伝は、変異と適正とにより進化を促す。変異は、突然変異、削除変異、重複・交換変異のように確率的に生気し、適正変異遺伝子は生き残る確率が高い。生き残り確率は、数学的には、評価関数として与えられる。評価関数としては、最短時間、最大効率、最高精度のような産業的指数である。そのような指数は、物理的現象、経済的現象の中に存在し、このような現象は生物学的比喩により環境といわれる。
【０００３】
関数、特に、多峰的関数の最大値を求めるアルゴリズムでは、最大値ではない極大値を追い続けて算出する恐れがある。ＧＰは、そのような局所解導出を回避するための多様な技術のうちの１つである。局所解導出の回避が数学的に極めて困難である現象が多く知られている。そのような困難を回避するための技術として、後掲特許文献１で述べられているように、環境をより高い難易度に更新するＧＰが知られている。そのような難易度は、人為的に設定されている。難易度の人為的設定は、それ自体が困難である。公知の技術は、自律的向上型ＧＰとしては提供されていない。
【０００４】
ＧＰの自律的向上が求められる。特に、実運用からのフィードバックをそのサイクルに含むことによる自律的向上が求められる。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２２８４５９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の課題は、実運用からのフィードバックをそのサイクルに含むことにより、自律的に向上する進化計算機、進化計算方法、及び、進化運動方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による進化計算機は、遺伝子個体を進化させて進化個体（３−ｊ）を生成する進化計算器（１）と、進化個体（３−ｊ）を環境適正原因に設定し前記環境適正原因（８−ｊ）に対応する前記進化個体の環境適正結果（９−ｊ）を記述する環境記述器（２）とから構成されている。進化計算器（１）は、進化個体（３−ｊ）の評価値（Ｖ）を評価関数により計算する第１計算器（１１）と、過去の進化個体の実運用と最新に進化した最新進化個体の運用結果との間の類似度を計算し、その類似度に対応して最新進化個体の評価値（Ｖ）を修正する第２計算器（１２）とから形成されている。進化計算器（１）は第２計算器（１２）により修正される評価値を最新個体に付与することにより進化を加速する。遺伝子個体は、環境適正結果を遺伝子部分として含んでいる。
【０００８】
第２計算器（１２）は、学習器の一種である。本発明の進化計算機では、公知の進化計算に進化加速を行うための学習計算機能が追補されている。その学習は、類似度の判定により得られ、進化の加速は類似度に対応する評価値の再評価により実現される。具体例に示されるように、ロボットは多様な運動形態により侵入者を発見し、過去の運動形態に類似する運動形態の評価値を下げ又はその運動形態を淘汰することにより、より評価値が高くなる方向にロボットの知能が徐々に高められる。最高評価値は、参考にされるが、最大限に優先的に評価されるのではなく、進化は永久に続く。従って、遺伝子個体の集合は、開集合として形成される。このような技術的意義では、”最適化”は適正でなく、”適正化”が適正である（便宜的に、”最適化”が用いられる。）。
【０００９】
遺伝子個体は２値で示される状態値（１又は０）を有し、その状態値は目的達成と目的非達成のうちのいずれかに対応する実現態が本明細書で詳細に記述される。蓄積器（６）が追加される。蓄積器（６）は、目的非達成の遺伝子個体の運用結果を蓄積することが可能である。蓄積器（６）が記述するテーブル（７）は、環境適合原因（４に相当する８−ｊ）と環境適合結果（９−ｊ）との対応を表現する。最適化ではなく、許容範囲（例示：制限時間内）で可能な限り最高度に目的を達成する。目的達成は第１義的に十分であるから、状態値を１と０の２値で表現することは技術的に極めて有効である。この場合に、成功例が教えることは、失敗例が教えることに比べてその評価は低い。状態値は、２値化に限られず、一般には連続値で記述され得る。
【００１０】
このように、本発明の第１種積極的進化は、過去の失敗に類似しないように方向性を与えられて進化する進化的学習方法である。本発明の第２種積極的進化は、過去の成功に類似する方向性を与えられて進化する進化的学習方法である。現実には、第１種進化が第２種進化より優れていると強く推定される。遺伝子は永久に進化するので、可能な限り多くの失敗を集めることは、抵抗力の増大を促進し、最善に到達することができなくても、確実に善により近くに接近することができ、悪い局所解に陥ることから効率的に防御され、又は、よりよい局所解の導出に向かって進化する。
【００１１】
環境適合原因（８−ｊ）は２次元座標系と２次元座標系の中で運動する第１運動体（２２）の第１移動経路を記述する。環境適合結果（９−ｊ）は２次元座標系の中で運動する第２運動体（２３−１）の第２移動経路（Ｒ）を記述する。目的達成は第２運動体（２３−１）が第１運動体（２２）の存在を発見することとして記述される。発見の具体例は、後述される。第２運動物体の移動経路（Ｒ）は、開集合を形成し時系列的に次々に無数に作成される。そのうちの２つの第２移動経路（Ｒ）は、それぞれに、ｎ個の座標点の集合（Ｘ１１，Ｘ１２，・・・，Ｘ１ｎ），（Ｘ２１，Ｘ２２，・・・，Ｘ２ｎ）として表される。類似度は、２次元座標系のユークリッド距離ｄ（Ｘｓ，Ｘｊ）で表される。：
ｄ（Ｘｓ，Ｘｊ）＝［Σｎ｛（Ｘｓｎ−Ｘｊｎ）２｝］１／２
第２計算器（１２）は、より大きい類似度に対応して評価値をより小さく修正する。２次元面は、３次元面の断面として把握される。この場合には、ビル内侵入者とロボットは、階段、エレベータを用いて３次元空間で移動するが、移動経路はある階層の床面上で定義される。
【００１２】
第２運動体（２３−１）の数は、増殖と淘汰により、増加し又は減少する。評価値（Ｖ）は、第２移動経路（Ｒ）の任意の座標地点で連続的に第２運動体（２３−１）が巡回しない連続時間Ｔの最大値Ｔｍａｘの逆数１／Ｔｍａｘとして、実に巧みに定義される。
【００１３】
２次元座標系は、３次元空間の中に設定される。特許明細書の記述ルールでは、２次元は３次元に含まれ（comprised）、２次元は、”少なくとも２次元”を当然に意味する。２次元座標系は多層階ビルの１つのフロアに設定され、第１運動物体（２２）としてはフロアに侵入する侵入者が好適に例示され、第２運動体としてはロボットが好適に例示される。既述の進化計算器（１）は、環境記述器（２）とともに、ロボットのような自律走行体に搭載される。
【００１４】
本発明による進化計算方法は、評価関数（Ｖ）を設定すること、遺伝子個体の評価値を評価関数（Ｖ）により計算すること、評価値を高くする方向に遺伝子個体を進化させること、最新の遺伝子個体の運用結果と過去の遺伝子個体の運用結果との間の類似度を計算すること、最新の遺伝子個体の評価値を評価関数により第１評価値（Ｖ）として計算すること、類似度に対応して第１評価値を第２評価値（Ｖ’）に修正すること、最新の遺伝子個体に第２評価値（Ｖ’）を設定すること、第２評価値（Ｖ’）を高くする方向に遺伝子個体の進化を加速することとから構成されている。
【００１５】
本発明による進化運動方法は、既述の遺伝的進化計算方法を実現する計算機を用いて遺伝的進化を実現する進化的運動方法であり、計算機を運動物体（２３−１）に搭載すること、遺伝子個体が運動物体（２３−１）の移動経路（Ｒ）を計算すること、運動物体（２３−１，２，３）の数を増加し又は減少させることとから構成されている。評価値の定義は、既述の通りである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明による進化計算機、進化計算方法、及び、進化運動方法は、類似度に対応して評価値を補正することにより進化を学習的に加速させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明による進化計算機の実現態は、図に対応して詳細に記述される。進化促進器１は、図１に示されるように、環境記述器２に接続している。進化促進器１は、時系列的に進化途上プログラムを進化促進的に生成する。進化途上プログラムは、進化途上遺伝的個体３−ｊといわれる。進化途上遺伝的個体３−ｊは、進化促進器１で生成され進化促進器１から出力されて、環境記述器２に入力される。環境記述器２は内部に環境４を記述する。環境記述器２は、環境４の中で進化途上遺伝的個体３を運用する運用コンピュータ又は運用器である。環境記述器２は、進化途上遺伝的個体３−ｊに従って複数の運動物体の運動を記述しその運動目的の適正を判断する判断機能を有している。ここで、適正の例として目的達成又は目的非達成のような２値が例示される。後述されるように、発見対象のビル内不法侵入者を発見することに成功すれば、その進化途上遺伝的個体３−ｊには１（＝発見成功）が与えられ、そのビル内不法侵入者を発見することに成功しなければ、その進化途上遺伝的個体３−ｊには状態値として０（＝発見不成功）が与えられる。進化途上遺伝的個体３−ｊには、更に、それの評価を示す評価度（進化適正度、進化適合度、以下、単に適合度といわれる）が付与される。適合度は、人為的に又は発見的に設定される評価関数Ｖ（Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｊ）の具体値として数式により与えられる。ここでＸｊは、適合度Ｖを示す多変数関数を表現する多変数である。多変数は、それぞれに時間の関数として与えられる。
【００１８】
環境記述器２は、進化途上遺伝的個体３−ｊを環境４に適用して運用した運用結果５−ｊを出力する。運用結果５−ｊは、運用結果保存器６で逐次的に保存される。運用結果保存器６は、運用結果テーブル７を備えている。運用結果テーブル７は、環境適合原因８−ｊと環境適合結果９−ｊの対の集合である（ｊ＝１〜ｎ）。
【００１９】
進化促進器１は、進化を偶然に進める偶然進化器１１を備えている。偶然進化器１１はその進化を好都合に促進する進化加速器１２を内在的に有している。運用結果テーブル７は、進化加速器１２に取り込まれる。偶然進化器１１として、公知のプログラム進化器（遺伝的プログラム作成器＝ＧＰ）がそのままに利用されている。 遺伝的進化は、個体の偶然的操作（遺伝子要素置換、遺伝子要素追加、遺伝子要素排出のような突然変異操作、逆位操作、交叉操作、増殖）を実行する遺伝子操作器（進化ステップＳ１に対応）１３と、その遺伝子個体の目的達成度を示す適合度を算出する評価関数器（進化ステップＳ２に対応）１４と、その適合度に対応して遺伝子要素を淘汰する遺伝子要素取捨選択器（進化ステップＳ３に対応）１５とから形成されている。ステップＳ１〜Ｓ３の進化プロセスは、規定される世代数分の回数で繰り返される。遺伝子要素取捨選択器１５は、遺伝子個体の増殖・死滅の操作を含む。その世代数としては、過去の最大評価値を上まわる評価値が得られときの世代数として選択され、そうでないときは、規定回数が選択される。
【００２０】
偶然進化器１１は、規定世代数の最新進化個体を生成する。偶然進化器１１で生成される最新進化個体は、評価関数Ｖによりその適合度Ｖ’が計算されるとともに、進化加速器１２にその適合度Ｖ’ともに入力される。進化加速器１２は、最新進化個体の最新環境適合原因８’−ｋに対応する最新環境適合結果９’−ｋを偶然進化的に設定する。偶然的進化は、オペレータ特に環境適合結果９−ｊを生成するオペレータ（写像・作用素：後述されるノード群の一部）の確率的な制御である。制御運用結果テーブル７のうちの特定の環境適合原因８−ｊに対応する環境適合結果９−ｊは、進化加速器１２に入力される。又は、運用結果テーブル７の全ての環境適合原因８−１〜ｎは、順繰りに進化加速器１２に入力される。最新環境適合結果９’−ｋと環境適合結果９−ｊの類似度が進化加速器１２に内蔵されている類似度計算器１７により計算される。後述されるように、運用結果テーブル７は、目的非達成の進化途上遺伝的個体３−ｊの対の集合である。
【００２１】
最新遺伝子個体の最新環境適合結果９’−ｋの類似度（旧遺伝子個体の環境適合結果９−ｊ（ｊ＝１〜ｎ）に対して比較される値：後述）が高い場合には、その高さに対応してその最新環境適合結果９’−ｋの評価値は、既述の計算値である評価値Ｖ’より小さい値に修正される。その類似度が低い最新環境適合結果９’−ｋには、より高い評価値が与えられる。例えば、遺伝子個体がａ＋ｂｘ＋ｃｘ・ｘである場合に、二次のｃｘ・ｘが類似度を高くする原因遺伝子部分であれば、係数ｃの値が僅かに小さく変更されて、最新遺伝子個体にバイアスがかけられる。このようなバイアスは、遺伝的進化を加速的に促進することができる。
【００２２】
このように進化が加速される進化途上遺伝的個体３−ｓ（ｓ＞ｊ又はｓ＝ｊ＋１）が進化加速器１２で生成され、進化促進器１から出力されて環境記述器２の環境４で模擬的に運用される。進化した遺伝子個体を搭載する実機（ロボット）は、現実の環境に投入される。
【００２３】
図２は、環境４の実現態を示している。環境４は、大規模ビルのコンピュータルーム１８として例示されている。コンピュータルーム１８には、中央コンピュータ、配電室、会議室、大規模メモリ、資料室のような区画領域が配置され、複数の区画領域は通路１９又は廊下で囲まれている。コンピュータルーム１８には、複数のドア２１が設けられている。ビル内に侵入する不法侵入者２２は、通路１９を計画的に又は偶発的、乱数的に移動し、１つのドア２１から逃亡的に脱出する。侵入者２２の侵入移動経路は、環境記述器２の環境４に乱数的に設定される。このように、環境４は、通路を示す空間的座標集合と侵入者２２の時間座標で記述される侵入移動経路とその他の環境条件とで形成されている。ロボット２３−１，２，３は、侵入者２２を捜索する。
【００２４】
最新の進化途上遺伝的個体３−ｓに関する環境適合原因８−ｓは、広義には、下記の通りである。
（１）侵入移動経路（動的環境）
（２）通路の空間座標集合（静的環境）
（３）ロボットの数：３（増殖の結果として１台が３台に増加）
（４）各ロボットの初期位置：（Ｘ１０，Ｙ１０），（Ｘ２０，Ｙ２０）（Ｘ３０，Ｙ３０）
（５）各ロボットの運動能力：速度、加速度、旋回速度、カメラの視野角度変更速度・範囲
（６）侵入者速度（侵入移動経路を結果する）
（７）捜索限界時間
（８）侵入者種別（生物学的比喩では男又は女）
（９）侵入者（目標）発見位置（発見後に見失う場合）
ここで、ロボットの数は、狭義には、進化により環境に適合して適正化される数であり、環境適合結果に属する。環境適合原因８−ｊには、ロボット数が参考のために記述されている。
【００２５】
環境適合結果データ９−ｓは、広義には、下記の通りである。
（１）発見成功：１又は０
（２）ロボットの捜索経路（移動経路Ｒ）：（ＸＹ１，ＸＹ２，・・・，ＸＹｊ）
ここで、ＸＹｊは、２次元表現では（Ｘｊ，Ｙｊ）である。以下、説明の便宜のため、ロボット数は１として記述される。環境適合結果のうち本問題では、ロボットの移動経路Ｒが最重要である。ロボットの移動経路Ｒが、偶然的に、且つ、目的的に（加速的に）進化する。偶然的進化は乱数的に偶然進化器１１で実行されるが、目的的進化の加速度は本コンピュータ設計者の評価関数の設定の手腕により強く影響される。
【００２６】
評価関数Ｖで記述される評価関数Ｖは、捜索限界時間ｔ（シミュレーション時間）の中で、任意の座標地点で連続的に巡回されない連続時間Ｔの最大値Ｔｍａｘの逆数１／Ｔｍａｘとして適正に定義される。このような評価関数は、設計者の知能又は経験則により規定され改良される。「任意の座標地点で連続的に巡回されない連続時間Ｔの最大値Ｔｍａｘの逆数１／Ｔｍａｘ」は、加速的進化のために極めて適正であると考えられる。連続時間Ｔは、位置Ｘｊの関数として既述され、本明細書で”連続非巡回時間”と呼ばれる。
Ｖ＝１／Ｔｍａｘ・・・（１）
全く巡回されない地点の連続時間の最大値はｔであるから、この場合の評価関数値は、１／ｔである。ｔは、無次元化されている。
【００２７】
捜索位置（主として移動経路に対応し、ロボットの目の視野角により移動経路の周辺領域として定義される。）は、ｎ個の地点座標の集合として記述される。最新の遺伝子個体である現在のロボットの捜索位置（移動経路Ｒ）は、集合Ｒ｛Ｘｓ１，Ｘｓ２，・・・，Ｘｓｎ｝で記述される。運用結果テーブル７として記録されている発見不成功の環境適合結果９−ｊのロボット移動経路は、集合Ｒ｛Ｘｊ１，Ｘｊ２，・・・，Ｘｊｎ｝で記述される。”ｊ＝１〜ｎ”の”ｎ”と”Ｘｊｎ”の”ｎ”は、無関係である。現在のロボットと発見不成功のロボットとの間の類似度は、ｄ（Ｘｓ，Ｘｊ）で表され、下記式で定義される。
ｄ（Ｘｓ，Ｘｊ）＝［Σｎ｛（Ｘｓｎ−Ｘｊｎ）２｝］１／２・・・（２）
（Ｘｓｎ−Ｘｊｎ）２＝（Ｘｓｎ−Ｘｊｎ）２＋（Ｙｓｎ−Ｙｊｎ）２
Ｘｓｎ＝（Ｘｓｎ，Ｙｓｎ），Ｘｊｎ＝（Ｘｊｎ，Ｙｊｎ）
ここで、Σｎのｎは、ｎ＝１からｎ＝ｎまで（Ｘｓｎ−Ｘｊｎ）２を累積することを示す。ｄ（Ｘｓ，Ｘｊ）は、２つの移動経路の同一番目の地点の間の距離の二乗の全番の総和の平方根であり、ｎ次元距離空間の上で定義されるユークリッド距離である。このようなユークリッド距離がより短いことは、類似度がより高いことに対応する。同じ２つの移動経路のユークリッド距離は、零に一致する。
【００２８】
進化プログラム（ＧＰ）の表現として、グラフ構造特に木構造形式の記述が適正である。木構造形式表現として、ＬＩＳＰのＳ式が適正である。木は、サイクルを持たないグラフを意味する。このような形式は、プログラムに死滅（全体的淘汰）、増殖、淘汰、交叉、逆位、突然変異の生物的概念を導入する表現をイメージ的に簡素化することができる。
【００２９】
図３は、ＬＩＳＰのＳ式の表現を示している。
ノード：Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
根（ルート）：Ａ
終端記号：Ｂ，Ｄ
非終端記号：Ａ，Ｃ
子ノード：Ｂ，ＣはＡにとって子ノード
親ノード：ＡはＣにとって親ノード
【００３０】
図４は、子ノードＢを子ノードＣに変更する突然変異写像を示している。この突然変異は、遺伝子個体３−ｔを遺伝子個体３’−ｔに進化させる。図５は、子ノードである遺伝子個体部分２４と他の子ノードである遺伝子個体部分２５とを置換する逆位写像を示している。この逆位は、遺伝子個体３−ｔを遺伝子個体３’−ｔに進化させる。図６は、一方の遺伝子個体の子ノードである遺伝子個体部分２６を他方の遺伝子個体の子ノードである遺伝子個体部分２７との間で置換操作する交叉写像を示している。この交叉は、２つの遺伝子個体３−ｔ１，３−ｔ２を遺伝子個体３’−ｔ１，３’−ｔ２に進化させる。
【００３１】
図７は、遺伝子部分ツリー（木構造）の数学的事例を示している。４箇所の終端記号ａ，ｂ，ｃ，ｄと、６箇所の終端記号ｘと、３箇所の子ノード＋と、６箇所の子ノード＊（掛け算）とにより、下記計算プログラムが作成される。
ｙ＝ａ＋ｂ・ｘ＋ｃ・ｘ２＋ｄ・ｘ３
【００３２】
微分可能であればどのような解析関数も、有限次数の多項式で近似的に表現するができる。それの係数は、零又は適正な実数である。係数を最適化すれば、進化中の遺伝子個体を最適化関数に進化させることができる。ツリー構造の進化途上遺伝子個体３−ｊは、１つのロボットに関して、拘束条件下で下記の運動の連鎖で表される。ロボットが直角に曲がって移動することはない。ロボットの移動経路Ｒは、全地点で滑らかに定義され曲線上で有限個の点が選択される。
（１）距離ｄｊの直進
（２）距離ｄｊの直進の平均速度
（３）距離ｄｊの直進の後の時間ｔｊの静止（待機、待ち伏せ）
（４）又は、距離ｄｊの直進後の時計方向９０゜又は反時計方向９０゜の回転
（５）運動（３）の選択又は運動（３）の不選択、又は、運動（４）の不可の場合に、運動（２）又は運動（３）の選択
（６）運動（１）〜（５）の繰り返しによる侵入者の発見
（７）侵入者発見後の侵入者追跡
このような運動の連鎖により、既述の集合｛Ｘｊ１，Ｘｊ２，・・・，Ｘｊｎ｝が偶然進化器１１で生成される。移動経路Ｒ｛Ｘｊ１，Ｘｊ２，・・・，Ｘｊｎ｝の１〜ｎの適正例は、移動経路Ｒの始端とそれの終端との間の線分のｎ等分割の区切点の順番である。
【００３３】
図８は、運用結果テーブル７の具体例を示している。運用結果テーブル７は、継続的に実行されている侵入者発見シミュレーションの特徴的時刻を示す時刻欄２８と、既述の環境適合原因８−ｊと、既述の環境適合結果９−ｊとの対応を示している。運用結果テーブル７は、特に、発見不成功の失敗プラン（失敗プログラム又は失敗遺伝子個体３−ｊ）のみの蓄積として記述されることで十分であり、成功例の記述は必須ではない。
【００３４】
移動経路Ｒ（Ｘｊの集合）は、ベクトル表現で下記のように表される。
Ｒ＝（ｋ１１＋ｋ１２Δｔ＋ｋ１３Δｔ２＋ｋ１４Δｔ３）ΔＲ１
＋（ｋ２１＋ｋ２２Δｔ＋ｋ２３Δｔ２＋ｋ２４Δｔ３）ΔＲ２
・
・
＋（ｋｎ１＋ｋｎ２Δｔ＋ｋｎ３Δｔ２＋ｋｎ４Δｔ３）ΔＲｎ
ここで、Δｔは、単位時間に対応する無次元変数である。係数ｋｊｋは、無次元化されている。ΔＲｊは、ｊ番目の移動ベクトルである。図２に示される環境では、そのベクトルの方向は、Ｘ方向（＋），Ｘ方向（−）、Ｙ方向（＋）、Ｙ方向（−）の４通りのうちの１つである（全ての通路の曲がりは直角である。）。ΔＲｊの大きさは、ｊ番目の位置の速度に対応している。このΔＲｊも無次元単位長さを変数とする有限次数の多項式で表される。進化は、係数ｋｊｋの値の進化操作により実行される。Δｔの次数を更に高くすることは可能である。ロボットの台数の増加は、増殖に相当する。移動経路Ｒは、記述のツリー構造で表現され、既述の進化操作が施される。
【００３５】
適合度が１／Ｔｍａｘで表されることは、既述の通りである。図２で示される環境４では、ロボット２３−１，２，３のカメラは十分に高速に鉛直軸のまわりに回転することが前提とされることができる。従って、侵入者２２とロボット２３−１を結ぶ線分の全てが通路１９に存在すれば、ロボット２３−１は侵入者２２を”発見した”ことが認定される。その発見の後にそのような線分が通路１９を区画する壁に貫通すれば、”発見後見失い”と判定される。
【００３６】
環境記述器２は、侵入者２２の侵入の時刻と侵入の位置を乱数的に発生させ、侵入後の侵入移動経路を乱数的に（偶然的に）作成する。その侵入時刻から、捜索制限時間が設定される。ロボット２３−１が無限の速度で移動する場合には、発見までの時間は零である。現実のロボットは、諸般の事情から適正に遅い速度で巡回する。通路１９が分岐する分岐口の近傍で長く滞留すれば、発見確率が高くなるとする推定は正しいと考えられがちであるが、通路１９の迷路の度合いが高くなれば、そのような推定は役に立たず間違いであると考えられる。ここに、遺伝子進化論的プログラムの有効性が見出される。簡素な遺伝子が有効であるか複雑な遺伝子が有効でないかは、進化途上のあらゆる遺伝子型で実験的に確認することが重要である。侵入経路のパターンと発見容易性の相関は、不知である。環境問題の解決は、発見成功か発見不成功かのいずれかである。発見成功例と発見不成功例は峻別される。侵入移動路の方も進化することが可能である。多数の発見成功例のうち評価値の１／Ｔｍａｘが小さい成功例が将来的にも有効であるかどうかは不知である。発見後の追尾のためには、公知の追尾機能が利用される。
【００３７】
発見不成功遺伝子個体の評価づけは、発見成功遺伝子個体の評価づけより値打ちが高いとする仮定は正しい、と強く推定される。目的は発見成功であるから、発見成功までの時間の長短は二義的にしか意味を持たない。発見不成功遺伝子個体の評価値ランキングは、一義的に重要なデータであるとして保存されることが重要である。
【００３８】
最新のＧＰは、ステップＳ１〜Ｓ３の繰り返しにより作成される。その遺伝子個体に含まれる遺伝子個体が生成する移動経路Ｒは、式（１）の評価値Ｖを与える。その最新の遺伝子個体は、環境記述器２でシミュレートされる。そのシミュレーションの結果の状態値が１（発見成功）であるか０（発見不成功）であるかに係わらず、運用結果テーブル７に蓄積されている発見不成功遺伝子個体の環境適合原因８−ｊに対応する環境適合結果９−ｊの移動経路Ｒと最新遺伝子個体の移動経路Ｒとの間の類似度が、式（２）により求められる。ｎ個の類似度が計算される。最新遺伝子個体の移動経路Ｒの式（１）の計算による評価値Ｖ−ｔ（ｔ＞ｎ）が、最新ＧＰの移動経路Ｒに対して類似度が最も大きい蓄積ＧＰ（環境適合結果９−ｊ、ｊ＝ｎ又はｊ＜ｎ）の評価値Ｖ−ｊ（計算値又は補正後の値）より小さい場合には、最新遺伝子個体の移動経路Ｒの評価値は、進化加速器１２により計算値Ｖ−ｔより小さい値に修正され補正される。
【００３９】
このような補正は、運用結果テーブル７が蓄積している知識から進化加速器１２が学び取る学習効果に等価である。進化加速器１２は、公知のＧＰシステム（ステップＳ１〜Ｓ３）に付加される学習器として機能している。このような進化加速の機能は、生物学では認めらていない＜獲得形質の遺伝＞に相当する機能を含んでいる。このように最新ＧＰは、既に進化が加速されて作成されているが、過去の発見失敗遺伝子個体の評価値より小さい遺伝子個体として低い評価を受ける。この最新遺伝子個体が発見不成功遺伝子個体であれば、環境適合原因８−（ｎ＋１）と環境適合結果９−（ｎ＋１）の対データが運用結果テーブル７に新たに追加されて蓄積される。この最新遺伝子個体が発見成功遺伝子個体であり、且つ、類似度が相対的に低い場合には、計算による評価値より高い補正評価値が与えられる。但し、発見成功遺伝子個体のランキング表は必須ではない。発見不成功例の蓄積は、発見成功例の蓄積より価値が高いと考えられる。最高評価値を持つ遺伝子個体は、侵入者の移動経路の変化により、その評価値が急落することが十分に予想され、又は、最高評価値を持つ遺伝子個体が僅かに進化した遺伝子個体の評価値が急落することは十分に予想される。シミュレーションは、限りなく続けられ、最適値解が究極的に決定されて求められることはない。学習の１形態である進化は、運用結果テーブル７の対データの要素の有限群を作成しない。最適値解が究極的に決定されて求められることがないことは、遺伝子進化論の本質的性格である。有用でない遺伝子は淘汰され死滅するが、偶然的復活の有用性は否定されない。
【００４０】
既述の進化遺伝子計算機は、主としてシミュレーション装置として記述されている。そのようなシミュレーション装置は、そのままに、ロボットに搭載されて、銀行、官庁、コンピュータルーム、広域捜査の警察官が分散する日本全国のような現場に配置される。ロボットは、犯行者が侵入しないと予想される時間帯（例示：営業日の昼間）には、内部の偶然進化器１１と進化加速器１２により遺伝子個体の進化を促進する計算を続行する。複数のロボット間で対データ（環境適合原因８−ｊと環境適合結果９−ｊ）の交換・共有を実行することは有効である。環境原因と環境結果が逆転することがあり得る。人間の経済活動は、自然環境に対して環境原因になっている。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明は、永久的に進化する現象に対して適用され、経済学現象にも適用されビジネスモデルを構築することができる。そのような現象として、カカオ豆の地球規模的なダイナミックな移動、物資輸送トラックの配送・配置、景気変動予測のコンピュータ構築が効果的に例示される。物理学現象としては、電波障害の予測に不可欠である太陽活動が例示される。ロボットの行動が侵入者の行動に影響を与えるような非線形現象に広く応用されて有意義である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】図１は、本発明による進化計算機の実現態を示す回路ブロック図である。
【図２】図２は、環境を示す平面断面図である。
【図３】図３は、木構造を示すグラフである。
【図４】図４は、遺伝子変化を示すグラフである。
【図５】図５は、他の遺伝子変化を示すグラフである。
【図６】図６は、更に他の遺伝子変化を示すグラフである。
【図７】図７は、ＬＩＳＰのＳ式を例示するグラフである。
【図８】図８は、環境と対応を示すテーブルである。
【符号の説明】
【００４３】
１…進化計算器
２…環境記述器
３−ｊ…進化個体
６…蓄積器
７…テーブル
８−ｊ…環境適正原因
９−ｊ…環境適正結果
１１…第１計算器
１２…第２計算器
２２…第１運動体
２３−１…第２運動体
Ｒ…移動経路
Ｖ…評価値
Ｖ’第２評価値
【図１】
2005190263.tif 000003
【図２】
2005190263.tif 000004
【図３】
2005190263.tif 000005
【図４】
2005190263.tif 000006
【図５】
2005190263.tif 000007
【図６】
2005190263.tif 000008
【図７】
2005190263.tif 000009
【図８】
2005190263.tif 000010