(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンポーネントを組み合わせて製品を作るユーザーに、その製品を作成するために最適なコンポーネントの組み合わせを提供する最適部品選択装置において、
複数のコンポーネント提供者から提供される複数のコンポーネントの情報を格納するデータベースと、
このデータベースをアクセスしてユーザーが最適解を見つける最適化手段と、
ユーザーが最適解を見つけ、コンポーネントの発注を行った場合に課金徴収処理を行う課金徴収手段とを具備し、
初回に、前記最適化手段は、コンポーネントの組み合わせの最適化を実行するために、データベースを参照して動的計画法を用いて解を求めて、この解をユーザーに提示し、
前記ユーザーで前記解が選択された場合に、前記解を前記データベースに保存し、
次回から、前記最適化手段は、コンポーネントの組み合わせの最適化を実行するために、前記データベースに一定期間以内の解が保存されている場合には、この解をユーザーに提示し、
前記データベースに解が保存されているが一定期間以内の解ではない場合に、新規に解を求めるか否かを前記ユーザーに問合せ、
前記ユーザーにより新規に解を求めることが選択された場合、前記動的計画法を用いて解を求め、
前記ユーザーにより新規に解を求めることが選択されなかった場合、前記データベースに保存されている一定期間以内の解ではない解を基に前記データベースを参照して遺伝的アルゴリズムを用いて解を求めることを特徴とする超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネット上において製品のいくつかの部品を調達する場合に、各部品毎にどのサプライヤの部品を使用するかを決める最適な部品を選択するようにした超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットを利用した製造業者ｅービジネスモデルは、製造業者と顧客との間で、生産受注または部品調達における仲介業者を排除することにより中間マージンを抑え、お互いの利益の増加を目的とした技術である。
【０００３】
図１５に示す如く、製造業者１００は顧客１０１からインターネットを通して直接注文を受ける。製造業者は顧客１０１の財務状況を、例えば銀行等の金融業者１０２に確認し、問題がなければ顧客１０１に見積りの提示を行ない、出荷日時を通知する。
【０００４】
製造業者１００は生産または組み立てに必要な部品をインターネットを通じて部品のサプライヤ１０３の在庫状況を確認する。もし在庫があればサプライヤの部品を購入する。なければサプライヤ１０３に部品の生産を依頼する。製造業者１００は、各サプライヤ１０３から部品が納入されたら、これを組み立てて製品を完成させ顧客１０１に発送する。なお組み立てに必要な部品を製造業者１００が作る必要がある場合には、材料供給業者１０４から材料を供給してもらうことが必要となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このようなｅーマーケットプレースによる取り引き企業と企業との取り引き、つまり「Ｂ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ）ｔｏＢ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ）」の増加によってメーカが資材や、部品などをインターネットを通じて購入する機会が増加した。したがってこの機会を利用して最適な部品構成を提示する技術が必要とされる。
【０００６】
このため、多数のベンダーの提供する部品のうちより製品の仕様に合った最適な部品構成を求めるという問題の解法を、次の条件により得ることを求められている。
【０００７】
ａ．製品を構成するのに必要なコンポーネントが定義されている。例えば仕様、機能等が定義されている。
【０００８】
ｂ．製品のコンポーネントとしてベンダーが提供する部品とその価格が判明している。
【０００９】
ｃ．各ベンダーが提供する部品が製品に組み込めるかどうかが判明している。
【００１０】
ｄ．組み込み可能か、在庫量が適切かなど制約条件を考慮して最適な部品構成を、遺伝的アルゴリズムにより求める。
【００１１】
このような解法の問題点として、すなわち製品の最適な部品構成を求める問題の解法の課題として次のようなことが挙げられる。
【００１２】
ａ′．インターネットから製品を組み立てるのに必要な部品についての情報を容易には獲得できない。すなわちｅーマーケットプレース毎に情報がバラバラであり、最適なものを得ることが容易ではない。
【００１３】
ｂ′．部品のコストが、部品自体の価格、部品の輸送費、部品の在庫量、他の部品との組み合わせの可能性など多岐にわたり簡単ではない。ベンダー毎にアクセスが必要となる。
【００１４】
ｃ′．インターネットを使用しても部品を異なる業種からまとめて調達することが難しい。パーソナルコンピュータ用の部品の場合でも、電子部品業界だけではなく、ネジやハンダ等異種業界をアクセスすることが必要となる。
【００１５】
ｄ′．最適な部品構成を遺伝的アルゴリズムによって求める場合、遺伝的アルゴリズムによる最適解の発見は一般には計算時間が長くなる。
【００１６】
ｅ′．大規模問題の場合には、高速に制約条件を満足する最適解を見つけるのが難しい。
【００１７】
したがって本発明の目的はこれらの課題を改善したｅーマーケットプレースにおける部品選択装置を提供することである。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
本発明の原理を図１に示す。図１において、１−０、１−１・・・１−ｍ、１−ｎはｅーマーケットプレース、２は超ｅーマーケットプレース・データベース、３は顧客情報管理・最適化装置、４は情報補充部、５−０〜５−２、６−０〜６−２、７−０〜７−２、８−０〜８−２、９はそれぞれユーザーである。
【００１９】
顧客情報管理・最適化装置３は、ユーザーからのアクセス要求があったとき、ｅーマーケットプレース１−０〜１−ｎのデータをまとめた超ｅーマーケットプレースを構成するインターネット上のデータベースである超ｅーマーケットプレース・データベース２をアクセスする。
【００２０】
このとき、顧客情報管理・最適化装置３は、後述するように、ユーザーからのアクセスを解読して免疫型システム、動的計画法、遺伝的アルゴズムのうち最適の手法で超ｅーマーケットプレース・データベース２をアクセスし、必要とする解、つまり製品を構成する部品名を得ることができる。
【００２１】
なお上記遺伝的アルゴリズムを以下に簡単に説明する。
【００２２】
遺伝的アルゴリズムとは、生物の遺伝の機構を模倣してそれを工学的に応用した技術である。生物の進化の過程では、既存の個体（親）から新たなる個体（子）が生まれる際に、個体の持つ染色体同士の交叉、染色体上の遺伝子の突然変異などが起こる。そして環境に適応しない個体は淘汰され、環境により適応した個体が生き延びて新たなる親となり、さらに新たなる子孫を作っていく。
【００２３】
このようにして環境に適応した個体の集団が生き延びていく。各個体がどの程度環境に適応するかは染色体（遺伝子の一次元ストリング）によって決定される。遺伝的アルゴリズムでは、最適化問題の解候補を遺伝子の一次元ストリングである染色体として表現し、解候補の集団に対して選択／自己複製・交叉・突然変異等の操作を繰り返し施すことにより最適解の探索を行うものである。
【００２４】
すなわち、図３に示す如く、染色体ａ、ｂ、ｃ・・・ｄの集団Ａにおいて、染色体ａとｂ、ｃとｄでそれぞれ交叉を行うことにより、Ｂに示す如く、染色体ａ−ｂ、ｂ−ａ、ｃ−ｄ、ｄ−ｃを得ることができる。またＣに示す如く、遺伝子ａ0 、ｂ0 、ｃ0 、ｄ0 で突然変異が生ずることにより染色体ａ′、ｂ′、ｃ′、ｄ′を得ることができる。図３には図示省略したが、一部の染色体例えば染色体ａを図３（Ａ）において自己複製することにより、染色体ａ、ａ、ｂ、ｃ・・・の集団を得ることができる。
【００２５】
最適化問題の目的関数が環境に相当し、目的関数を最適にするものほど大きい値を取るような適応度関数が染色体に対して定義される。選択／自己複製とは、集団の中で適応度の高い染色体を持つ個体をより高い確率で選択して次世代の親とする操作である。例えば図４に示す如く、適応度（Ｆｉｔｎｓｓ）の高い染色体（Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ）を選択して次世代の親とする操作である。
【００２６】
交叉とは、図５に示す如く、親となる２つの染色体Ｐ1 、Ｐ2 の一部を互いに入れ換えて、子となる新たな個体の染色体Ｃ1 、Ｃ2 を作り出す操作である。また突然変異とは、図６に示す如く、一つの染色体Ｍの一部の遺伝子をランダムな遺伝子ｍに置き換える操作である。
【００２７】
これらの操作を繰り返すことにより、適応度の高い染色体すなわち目的関数をより最適化する解が得られる。
【００２８】
本発明の前記目的は、下記（１）〜（５）により達成することができる。
【００２９】
（１）複数のコンポーネントを組み合わせて製品を作るユーザーに、その製品を作成するために最適なコンポーネントの組み合わせを提供する最適部品選択装置において、
複数のコンポーネント提供者から提供される最新のコンポーネントを組み合わせた、インターネット上の超ｅーマーケットプレース用のデータベースと、
この超ｅーマーケットプレース用のデータベースをアクセスしてユーザーが最適解を見つける最適化手段と、
ユーザーが最適解を見つけ、コンポーネントの発注を行った場合に課金徴収処理を行う課金徴収手段と
を具備したことを特徴とする超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【００３０】
（２）前記インターネット上の超ｅーマーケットプレース用のデータベースにおけるコンポーネントのデータとして、コンポーネントの価格、ユーザーの組み立て工場までの輸送費、在庫状況、他のコンポーネントとの組み合わせの可／不可情報を含むことを特徴とする前記（１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【００３１】
（３）前記最適化手段として、インターネット上のデータベースからコンポーネントのコストとして価格および輸送費の重みづけられた量を元にすることを特徴とする前記（１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【００３２】
（４）前記最適化手段として、コンポーネントの組み合わせの最適化を実行するために、免疫型手段を用いることを特徴とする前記（１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【００３３】
（５）前記免疫型手段として、記憶細胞型手段を用いるときに解が提示されない場合に、新たに解を動的計画法で求めるか、または時間が経過して提示されない解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めるかをユーザーが指定することを特徴とする前記（１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【００３４】
これにより下記の作用効果を奏する。
【００３５】
（１）複数のコンポーネント提供者から提供される最新のコンポーネントを組み合わせた、インターネット上の超ｅーマーケットプレース用のデータベースを用い、これをアクセスしてユーザーが最適解を見つける最適化手段をつかうことにより、リアルタイムでインターネットを使用して、複数の提供者からの必要なコンポーネント情報を容易に入手することができる。
【００３６】
（２）インターネットにおけるデータベースのコンポーネント・データとして価格、輸送費、在庫状況、他のコンポーネントの組み合わせの可／不可情報等までコンポーネントのデータとして含まれているので、これらの事項まで加味した情報を正確に得ることができる。
【００３７】
（３）コンポーネントの価格や輸送費等ユーザーが重要視している項目に重みづけしたデータを正確に入手することができる。
【００３８】
（４）インターネット用の超ｅーマーケットプレース用のデータベースをアクセスする最適化手段として免疫型手段を用いるので所望とするデータがすでに他のユーザーによりアクセスされているような場合、直ちに解を提供することができる。
【００３９】
（５）免疫型手段として記憶細胞型手段を用いる場合に解が提示されない場合、新たに解を動的計画法で求めるのか、それとも時間が経過したために提示されなかった解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めるのかをユーザーが指定可能にしたので、ユーザーの好みに合わせて解を求めることができる。例えば古いデータでもユーザーの好みにあえば、古い解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めることができる。
【００４０】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態を図２、図７〜図１４にもとづき他図を参照して説明する。
【００４１】
図２は本発明の一実施の形態、図７はレイヤードネットワークを構成する製品モデル説明図、図８は遺伝的アルゴリズムの染色体のコード法の説明図、図９は遺伝的アルゴリズムの交叉で子供が１つしか作れない場合の説明図、図１０は遺伝的アルゴリズムの交叉で子供が２つ作れる場合の説明図、図１１は遺伝的アルゴリズムの突然変異の説明図、図１２は局所最適化突然変異の説明図、図１３は本発明の動作説明フローチャート、図１４は本発明の実施例説明図である。
【００４２】
図中他図と同記号部は同一部を示し、２は超ｅーマーケットプレース・データベース、３は顧客情報管理・最適化部、４は情報補充部、９はユーザーである。
【００４３】
超ｅーマーケットプレース・データベース２は、図１に示すｅーマーケットプレース１−０、１−１・・・１−ｍ、１−ｎを束ねて構成される超ｅーマーケットプレース２−０と、この超ｅーマーケットプレース２−０にもとづき、インターネット上に設けられたデータベース２−１等で構成される。超ｅ−マーケットプレース・データベースは、例えばユーザーから課金を徴収する、顧客情報管理・最適化部３を運用しているシステム・インテグレータがＡＰＳ（アプリケーション・サポートサービス・プロバイダ）、ｉＤＣ（インターネット・データ・センター）等を利用して作成する。
【００４４】
顧客情報管理・最適化部３は、ユーザーのアクセス情報を受信し、これに応じて最適なアクセス手段を選択し、ユーザーが必要とする解を得た場合これに対する課金徴集処理を行うものであって、免疫型システムを構成し、先に得られた解を記憶する記憶細胞３−０、データベース２−１を記憶細胞３−０をアクセスしたり動的計画法でアクセスしたり、遺伝的アルゴリズムの手法でアクセスする最適化ツール３−１、インタフェース３−２、３−３、発注処理システム３−４、課金徴集手段３−５等を具備している。
【００４５】
情報補充部４は、データベース２−１を構築するときに存在しなかったが、その発生した情報例えば台風等の気象情報、輸送路のトラブル発生情報、火災情報等、コンポーネントの入手に重要な情報を入力するものである。
【００４６】
ユーザー９はインターネット上のデータベース２−１より製品の製作に必要なコンポーネットを入手希望するものであり、また免疫型システムを利用して記憶細胞３−０より解を求めたものの解が提示されなかった場合に、新たに解を動的計画法で求めるか、または時間が経過して提示されない解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めるのかを指定するものである。後者の遺伝的アルゴリズムで求めるときは、ユーザーの以前得た解に近いものが得られ、ユーザーの好みに合わせて解を求めることができる。
【００４７】
本発明の具体的構成にあわせて説明するに先立ち本発明の基本的な考え方、超ｅーマーケットプレース、免疫型システム、動的計画法、遺伝的アルゴリズム等について説明する。
【００４８】
Ａ．基本的な考え方
各業界のインターネット上でのｅーマーケットプレースは存在しているが、その仕様や見積りのフォーマット等は各業界でばらばらであり統一されていないので、現段階ではユーザーが製品を組み立てるのに必要なコンポーネントは、コンポーネント毎の業界のｅーマーケットプレースにそれぞれ独自のフォーマットで発注しなければならない。
【００４９】
したがって、インターネット上で特定の業界を横断してコンポーネントを調達するためには、図１に示したｅーマーケットプレース１−０、１−１・・・１−ｎを束ねた超ｅーマーケットプレースを構成し、仕様や見積り等のフォーマットを統一すればよい。
【００５０】
コンポーネントを調達したい製造業者は、この超ｅーマーケットプレースに顧客として一定の会費を払って登録する。顧客は超ｅーマーケットプレースに用意されたインターネット上のデータベースと、免疫型システムと組み合わせられた遺伝的アルゴリズムとその他の高速なアルゴリズムを利用して、製品の最適な部品構成を求めることができる。
【００５１】
顧客（ユーザー）は求められた最適な部品構成に基づいて超ｅーマーケットプレースを通して各ベンダーに必要な部品を発注する。超ｅーマーケットプレースは顧客が最適な部品構成を見つけ、各ベンダーに必要なコンポーネントを発注した段階で、顧客情報管理・最適化部は、手数料を徴収する。
【００５２】
Ｂ．超ｅーマーケットプレース
超ｅーマーケットプレースは、ｅーマーケットプレースを統合・拡大したものである。業務毎で構成されているｅーマーケットプレース毎に異なっていた顧客の認証方法、決済方法を共通化している。顧客は超ｅーマーケットプレース内のｅーマーケットプレースを自由に利用できる。
【００５３】
顧客はさらに超ｅーマーケットプレースのインターネット上のデータベースと免疫型システム、遺伝的アルゴリズム、その他の高速アルゴリズムを利用できる。
【００５４】
このインターネット上のデータベースは超ｅーマーケットプレースに参加しているベンダーの提供する部品の情報から構成されたインターネット上のデータベースである。また免疫型システムは顧客が最適な部品構成を求めることができる、生物の免疫系にヒントを得た最適化ツールである。遺伝的アルゴリズムについては前記の説明の通りである。また免疫型システムや遺伝的アルゴリズムと組み合わせる高速なその他のアルゴリズムとしては動的計画法を用いる。
【００５５】
（対象とする製品）本発明で扱う製品は、主にパソコンを含めたインターネット関連の製品である。しかしこれに限定されるものではない。パソコンを含めたインターネット関連の製品の特徴として、種々のベンダーから提供されるコンポーネント（例えばパソコンのハードディスクのようなある程度まとまった部品）を集めて最終的な製品を作ることである。前記企業対企業取引「Ｂ  ｔｏ  Ｂ」によりこのような製品のコンポーネントを調達する場合には、必要とする部品の種類は非常に多くなり、目算で最適解を発見するのは困難となる。
【００５６】
（製品のモデル）通常パソコンの如き製品はいくつかのコンポーネントを組み合わせて作られている。各コンポーネントの種類をＭＣ1 、ＭＣ2 、ＭＣ3 ・・・ＭＣN とする。ここで、例えばパソコンの場合ならばＭＣ1 はＣＰＵで、ＭＣ2 はメモリである。
【００５７】
さらに各コンポーネントの種類に対応した具体的なコンポーネントをＶＣ1(i)（ｉ＝１、２・・・Ｎｖｃ1 ）、ＶＣ2(i)（ｉ＝１、２・・・Ｎｖｃ2 ）、ＶＣ3(i)（ｉ＝１、２・・・Ｎｖｃ3 ）・・・ＶＣN (i) （ｉ＝１、２・・・ＮｖｃN ）と表現する。図７に示すＭＣ1 、ＭＣ2 ・・・ＭＣN 、ＶＣ1(1)、ＶＣ1(2)・・・等はこれを示し、ＭＣ1 、ＭＣ2 ・・・はコンポーネントの種類を示し、ＶＣ1(1)、ＶＣ1(2)・・・ＶＣN (6) 等は具体的なコンポーネントを示す。
【００５８】
具体的はＭＣ1 がＣＰＵの場合、ＶＣ1(1)はＡ社のＣＰＵ、ＶＣ1(2)はＢ社のＣＰＵ・・・であり、ＭＣ2 がメモリの場合、ＶＣ2(1)がＣ社のメモリであり、ＶＣ2(2)がＤ社のメモリである。
【００５９】
また各コンポーネントの種類には下記（１）式のような順序関係が定義されている。
【００６０】
【数１】
0004563614.tif 000002
【００６１】
この（１）式は、コンポーネントの種類ＭＣ1 が具体的に決定されると次のコンポーネントの種類ＭＣ2 が決定されることを意味する。以下同様である。
【００６２】
さらに各コンポーネントの種類ＭＣi に対応した具体的なコンポーネントには次のコンポーネントの種類ＭＣi+1 の具体的なコンポーネントのなかで組み合わせることができる具体的なコンポーネントが定まっている。この場合、「組み合わせることができる」とは、実際に調達することができて動作することを確認してあることを意味しており、例えば図７における各コンポーネントの種類間における具体的なコンポーネントＶＣi とＶＣi+1 との間のリンクが、前記「組み合わせることができる」ことを示している。なお在庫の状況が極端にアンバランスな場合には「組み合わせることができない」と判断することが妥当である。
【００６３】
（インターネット上のデータベース）ある製品を作るのに必要な全てのコンポーネントの種類に対応した、具体的なコンポーネントの必要な情報を蓄積したデータベース２−１を設ける。このデータベース２−１には、具体的なコンポーネントの価格、組み立て工場までの輸送費、在庫状況、他のコンポーネントの種類の具体的なコンポーネントと組み合わせることの可否等必要な情報が含まれている。このようなデータベース２−１をインターネット上に構築することにより、顧客は部品の価格、在庫状況をリアルタイムで知ることができる。
【００６４】
（具体的なコンポーネントの情報）インターネット上のデータベースに格納されている具体的なコンポーネントの情報には、価格（ベンダーからリアルタイムで更新される）、在庫状況（ベンダーからリアルタイムで更新される）、輸送費及び時間（顧客の組み立て工場までの輸送費及び時間情報であり、例えばベンダーの所在場所を示すことによりこれらの情報が判断できる）、仕様（組み合わせ可能な他のコンポーネントの具体的種類等）、その他の関係した情報やデータとして例えば交通情報、事故情報、気象情報等が得られる。
【００６５】
初期においては輸送費の算出はベンダーの所在地を元にして仮に設定しておく。ユーザーが発注処理をした段階で注文を受けたベンダーが部品を発送する段階で輸送費のデータを超ｅーマーケットプレース・データベースに書き込む。これを基にして輸送費を算出する。最適解を求めるさいに必要とするデータの輸送費が初期に設定した仮のデータと実際に算定した輸送費が混在している場合には、これをユーザーに通知し輸送費を全て初期設定の所在地を元にして算出したものにするか、それとも輸送費はコストから除外する（輸送費の重みをゼロにする）かをユーザーに選択させる。時間が経過していくにつれて輸送費は徐々に実際のデータに近づいていく。
【００６６】
（その他の関係した情報またはデータ）インターネット上のデータベースの具体的なコンポーネントの情報には、その他の関係した情報またはデータも格納できる。このデータベースがインターネット上に構築されていることを利用してベンダー以外から提供された情報を格納できる。例えば気象情報を利用してベンダーから顧客の組み立て工場までの輸送が予定どおり行える状況にあるかどうかを顧客に知らせることができる。同様にして輸送のための船便、航空便、トラックの手配の可否も、業界横断的な超ｅーマーケットプレースにより、リアルタイムで顧客に提示できる。同様にして顧客が発注した具体的なコンポーネントの輸送状況も顧客に提示することができる。
【００６７】
Ｃ．免疫型システムによる推薦システム
生物学に発想を得た最適化手法としては遺伝的アルゴリズムが知られているが、免疫系に発想を得た最適化手法も、コンピュータウィルス対策で使用されている。免疫系の特徴である「免疫寛容の獲得」、「クローン選択説」、「記憶細胞」から発想を得た免疫的システムを使用して最適解の解候補を高速に生成するが、ここでは記憶細胞のアナロジーを使用する。
【００６８】
免疫型システムに提示されるのは製品のモデルである。問題はこの製品のモデルの各コンポーネントに対応する最適な具体的なコンポーネントの組み合わせを求めることである。本発明では、生物の免疫系のアナロジーとして記憶細胞を利用する。このため以前に提示された問題の解をこの記憶細胞で保存しておき、同じ問題が免疫型システムに提示された場合にはただちに以前の解を回答する。問題として具体的な製品のモデルが免疫型システムによる推薦システムに提示されると次の手順で解を探索する。
【００６９】
▲１▼製品のモデルすなわち顧客の仕様が以前提示されたものと同じかどうかを確認する。
【００７０】
▲２▼以前提示されたものと同じ場合には、記憶細胞に保存されている解を回答する。ただし、以前の解があらかじめ定められた一定期間以上前の古いデータを基にした解の場合には、以前の解を回答しない。
【００７１】
▲３▼以前には提示されていない製品のモデルの場合には、後述する動的計画法か遺伝的アルゴリズムで解を求める。
【００７２】
▲４▼得られた解を記憶細胞で、仕様をデータベースに保存する。
【００７３】
なお、インターネット上のデータベースのデータはリアルタイムで更新されているために以前求めた解は時間の経過とともに最適解でなくなる可能性がある。
このためにある一定時間以上経過した保存されている解は回答しない。
【００７４】
Ｄ．動的計画法
図７に示す如きインターネット上のデータベースから製品を組み立てるための具体的なコンポーネントの組み合わせを求める方法について説明する。ここで示した製品のモデルを使用して全ての具体的なコンポーネントをノードとする有向グラフを構成することができる。全ての具体的なコンポーネントのノードの集合にスタートｓとゴールｇというノードを付け加える。これは後の定式化を容易にするためのものである。
【００７５】
ここで考える有向グラフはスタートｓから始まる。ノードｓからコンポーネントの種類ＭＣ1 に属する全ての具体的なコンポーネントＶＣ1 (i) へのリンクがある。次にコンポーネントの種類ＭＣ1 の各具体的なコンポーネントＶＣ1 (i) と組み合わすことのできる次のコンポーネントの種類ＭＣ2 に属する具体的なコンポーネントＶＣ2 (j) がある場合にはＶＣ1 (i) からＶＣ2 (j) へリンクを張る。以下同様である。
【００７６】
ただし最後にＭＣN の全ての具体的なコンポーネントＶＣN (k) からゴール（ｇ）へリンクを張る。このようにして図７に示す如く、具体的なコンポーネントと｛ｓ、ｇ｝をノードとする有向グラフが得られる。
【００７７】
具体的な製品を構成するコンポーネントはこの有向グラフを使用すれば求めることができる。すなわちスタートｓから出発し、ｓとリンクされている次のノードＶＣ1 (i1)を選択する。次にこの選択されたノードＶＣ1 (i1)とリンクされているコンポーネントの種類ＭＣ2 に属するノードＶＣ2 (i2)を選択する。以下同様の操作を繰り返す。最後にはノードｇに行きついて操作が終了する。このように具体的な製品の構成にはこの有向グラフの一つのスタートｓからゴールｇに至る経路が対応している。
【００７８】
インターネット上のデータベースからは、各ノードに対応した具体的なコンポーネントの価格、輸送費、在庫状況などを正確に知ることができる。これらに必要ならば重みを付けて具体的なコンポーネントにコストを割り当てることができる。
【００７９】
この具体的なコンポーネントのコストを使うと上記のような製品の構成に対応した経路に目的関数を定義できる。これは経路上にある具体的なコンポーネントのコストの重み付けられた総和である。問題は次のように、「有向グラフのノードｓからノードｇに至る経路で目的関数が最小となる経路を見つけること」と、定式化できる。
【００８０】
これは良く知られた最短経路問題であり、これは動的計画法で解を求めることができる。解が厳密に最適解でなくとも良いならば、遺伝的アルゴリズムなどによって解を求めることも有効であり、また動的計画法と遺伝的アルゴリズムのハイブリッド化により遺伝的アルゴリズムを高速化できる。
【００８１】
Ｅ．遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムによって、提示された製品のモデルのコンポーネントの最適な具体的なコンポーネントの組み合わせを求めることができる。これは生物の免疫系における体細胞変異に対応している。具体的には保存してある解から突然変異などの方法で初期集団を作成し、この以前の解をもとにして、インターネット上のデータベースから求めた最新のデータに基づいて遺伝的アルゴリズムによって解を求める。
【００８２】
（染色体のコード法）前記記号を使用すると、染色体は下記（２）式のごとく表現される。
【００８３】
【数２】
0004563614.tif 000003
【００８４】
図８は、この記号により示した染色体を示す。
【００８５】
すなわち、前記図７で説明した、スタートｓから出発して、ｓとリンクしているノードを順に結び、最後にゴールｇに至る有向グラフの経路が染色体として示される。
【００８６】
（交叉）上記の染色体に作用する交叉としては繋ぎ替え交叉法が考えられる。
これは下記（３）式、（４）式で示される２つの親の染色体を考える。
【００８７】
【数３】
0004563614.tif 000004
【００８８】
上記の（３）式で示される染色体は下記（５）式の経路を表現しており、また上記の（４）式で示される染色体は下記（６）式の経路を表現している。
【００８９】
【数４】
0004563614.tif 000005
【００９０】
この２つの親の染色体の表現する経路を繋ぎ替えることを考える。経路上で次の（７）式または（８）式のように２つの経路を繋ぎ替えることができる２つの隣接するノードの組を求める。
【００９１】
【数５】
0004563614.tif 000006
【００９２】
または
【００９３】
【数６】
0004563614.tif 000007
【００９４】
である。この場合図９、図１０に示す如く、少なくとも１つの子供ができる。
【００９５】
図９に示す例は、染色体Ｇ1 とＧ2 を一点鎖線において切断し、これらを繋ぎ替えるとき、Ａ＋Ｂ′は、その具体的なコンポーネントＲ１が具体的なコンポーネントＲ２′とリンクしており、一点鎖線部分におけるパターンが一致しているのでその繋ぎ替えは可能であり、子供の染色体Ｇ3 を得ることができる。しかしＡ′＋Ｂでは、具体的なコンポーネントＲ１′がＲ２とリンクしないのでパターンが一致しないものとなりこのような繋ぎ替えはできない。なお、これらコンポーネントＲ１、Ｒ２、Ｒ１′、Ｒ２′は、着目した個体の染色体における遺伝子を示す。
【００９６】
また図１０に示す例は、染色体Ｇ10とＧ11とを一点鎖線において切断し、これらを繋ぎ替えるとき、Ａ＋Ｂ′はその具体的なコンポーネントＲ１とＲ２′がリンクしており、またＡ′＋Ｂもこれまたその具体的なコンポーネントＲ１′とＲ２がリンクしているので、これらの繋ぎ替えはいずれも可能であり、２つの子供の染色体Ｇ12、Ｇ13を得ることができる。
【００９７】
このような２つの隣接するノードの組を発見して、これをリストに記載しておく、そしてこのリストから下記の手法で繋ぎ替え交叉を実施する２つの隣接するノードの組を発見する。
【００９８】
▲１▼リストからランダムに選択する。
【００９９】
▲２▼ただ１つの子供が作れる隣接するノードの組から選択する（図９）。
【０１００】
▲３▼２つの子供が作れる隣接ノードの組から選択する。（図１０）。
【０１０１】
このような交叉を実施するカットポイントを１つだけにするか複数個許容するかにより、一点繋ぎ替え交叉、多点繋ぎ替え交叉等が考えられる。
【０１０２】
遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の交叉を行うとき、２つの親の染色体の表わす経路を繋ぎ替えることのできる２つの隣接するノード（交叉点）のリストを作り、このリストからランダムに交叉点を選択することができる。
【０１０３】
また、経路の繋ぎ替えを元にした交叉のなかで、１つの交叉点のみで交叉を実行するか、複数の交叉点で交叉を実行するのか選択することができる。
【０１０４】
（突然変異）前記の染色体に作用する突然変異としては以下の（９）式のような染色体の遺伝子でＶＣk (ik ) を考える。ここでコンポーネントの種類ＭＣk に属する具体的なコンポーネントＶＣk (p) が存在して具体的なコンポーネントＶＣk-1 (ik-1)とＶＣk (p) かつＶＣk (p) とＶＣk+1 (ik+1)の間に有向グラフのノードとしてリンクが存在する場合を考える。
【０１０５】
【数７】
0004563614.tif 000008
【０１０６】
このとき（９）式の遺伝子ＶＣk (ik ) に突然変異を適用することができる。
そして突然変異の後で遺伝子ＶＣk (ik ) はＶＣk (p) に変化し、染色体は下記の（１０）式のように変化する。
【０１０７】
【数８】
0004563614.tif 000009
【０１０８】
もしも上記したＶＣk (p) が複数存在する場合には次のような突然変異が考えられる。すなわち、図１１に示すランダム突然変異と、図１２に示す局所最適化突然変異である。
【０１０９】
ランダム突然変異は、図１１（Ａ）の点線内に示すＶＣk (ik ) が変化する複数の候補のうちからランダムに一つ選択する突然変異の方法である。しかしこの場合、図１１（Ａ）に示す如く、具体的なコンポーネントＲとＲ１がリンクされている場合、同（Ｂ）に示す如く、ＲとＲ１がリンクした状態で突然変異することはできるが、同（Ｃ）に示す如く、ＲとＲ１がリンクしない状態で突然変異することはできない。
【０１１０】
局所最適化突然変異は、図１２（Ａ）に示す如く、点線内の具体的なコンポーネントＲ１の突然変異先の候補が、ｂとｃの複数あるとき、最も適応度が上昇する候補を選択する突然変異の方法である。図１２の場合は、同（Ｂ）に示す如く、ｂよりもｃが選択された例を示す。
【０１１１】
なお、適応度は、次の（１１）式のように定義されたフィトネス関数が使用できる。
【０１１２】
【数９】
0004563614.tif 000010
【０１１３】
（１１）式において、Ｃｏｓｔk は染色体の第ｋ番目の遺伝子である具体的なコンポーネントＶＣk (ik ) の複数のコストの重みづけられた和である。これらのコストは、インターネット上のデータベースから得ることができる。このようにフィトネスを定義することにより、最適な具体的なコンポーネントの組み合わせを知ることができる。
【０１１４】
図２に示す本発明の一実施の形態の動作を、図１３に示すフローチャートにもとづき説明する。
【０１１５】
Ｓ１．ユーザー９は、自分が希望する製品のモデルつまり仕様を入力する。
【０１１６】
Ｓ２．記憶細胞３−０は、インタフェース３−２を経由してこれを受け、同じ製品のモデルの解があるか否かをチェックする。
【０１１７】
Ｓ３．解が存在したとき、この解があらかじめ定められた一定期間以内に求めた解か否かをチェックする。
【０１１８】
Ｓ４．存在した解が一定期間以内に得られたものであれば、記憶細胞３−０はこれを最適化ツール３−１、インタフェース３−２を経由してユーザー９にこの解を提示する。
【０１１９】
Ｓ５．これをみてユーザー９がこの解を使って部品を発注すれば、発注処理手段３−４がこれを認識して発注処理を行う。発注しなければ終了する。
【０１２０】
Ｓ６．発注処理を行えば、これにもとづき課金徴集手段３−５がユーザー９に対し課金を徴集処理する。
【０１２１】
Ｓ７．ところで前記Ｓ３において、求められた解があらかじめ定められた一定期間を経過していた場合、顧客情報管理・最適化部３のフロントエンドがユーザー９に対し、同じ製品のモデルの解があるものの一定期間経過したものであり、新規に解を求めるか否かを問い合わせる。
【０１２２】
Ｓ８．ユーザー９が新規に解を求めることを選択した場合、最適化ツール３−１はインターネット上のデータベース２−１から、動的計画法により解を求め、前記Ｓ４と同様にユーザーに解を提示し、前記Ｓ５以下の処理が行われる。
【０１２３】
Ｓ９．ユーザー９が新規に解を求めることを選択しなかった場合、最適化ツール３−１は、前記一定期間を経過した、古い解を元にして遺伝的アルゴリズムにより解を求め、前記Ｓ４と同様にユーザーに提示し、前記Ｓ５以下の処理が行われる。
【０１２４】
本発明の具体的な実施例を図１４により説明する。図１４においては、製品のモデルとして３つのコンポーネントの種類ＭＣ1 、ＭＣ2 、ＭＣ3 で構成されている場合を考える。各コンポーネントの種類は各々３つの具体的なコンポーネントＶＣ1 (i) (i＝1,2,3)、ＶＣ2 (i)(i ＝1,2,3)、ＶＣ3 (i) (i＝1,2,3)を持つものとする。例えば製品のモデルがパソコンの場合ならば、ＭＣ1 はＣＰＵであり、ＭＣ2 はメモリ、ＭＣ3 はハードディスクとみなせる。そして各具体的なコンポーネントには、図１４（Ｂ）に示す如く、コストが割り振られている。「インターネット上のデータベース」から必要な情報は全て引き出せると仮定したので、これらの具体的なコンポーネントはたいていの場合、殆どの組み合わせは可能であると期待できる。
【０１２５】
各コンポーネントの種類には順序関係を仮定した。この順序関係を使って、ＭＣ1 のなかの１つの具体的なコンポーネントＶＣ1 (i) と組み合わすことのできるＭＣ2 のなかの具体的なコンポーネントＶＣ2 (j) が決まる。以下同様である。
【０１２６】
ところが何らかの理由により、例えば在庫量のアンバランス、技術的問題、品質の未保証等によって組み合わせることができない場合、つまりリンクができない場合が若干生じる。このような場合には、最適化手法を用いて最適な組み合わせを構成する必要がでてくる。
【０１２７】
ここでは図１４（Ａ）のような有向グラフで製品のモデルが与えられているとする。図１４では各具体的なコンポーネントの表示を簡単なためにＶＣ1(1)は０、ＶＣ1(2)は１、ＶＣ1(3)は２、ＶＣ2(1)は３、ＶＣ2(2)は４、ＶＣ2(3)は５、ＶＣ3(1)は６、ＶＣ3(2)は７、ＶＣ3(3)は８と略記した。そして各具体的なコンポーネントのコストは図１４（ｂ）に示す通りであると仮定した。この製品のモデルの最小コストを動的計画法で求めると１６となり、対応する製品のモデルを構成する具体的なコンポーネントの組み合わせは、「１、４、６」と求めることができる。
【０１２８】
本発明で提示したビジネスモデルは、「超ｅーマーケットプレース」における部品の調達を「インターネット上のデータベース」と免疫型システムと動的計画法、遺伝的アルゴリズムを組み合わせたことにより部品調達を効率的に、また部品の調達の状態の実際の変化への適応能力を増加させて実施できるようになった。
【０１２９】
また遺伝的アルゴリズムに適した高速アルゴリズム、交叉、突然変異を用いることにより解を効果的に発生させ、最適解を効率的に探索できるようになった。
【０１３０】
本発明の実施の形態を下記に付記する。
【０１３１】
（付記１）複数のコンポーネントを組み合わせて製品を作るユーザーに、その製品を作成するために最適なコンポーネントの組み合わせを提供する最適部品選択装置において、
複数のコンポーネント提供者から提供される最新のコンポーネントを組み合わせた、インターネット上の超ｅーマーケットプレース用のデータベースと、
この超ｅーマーケットプレース用のデータベースをアクセスしてユーザーが最適解を見つける最適化手段と、
ユーザーが最適解を見つけ、コンポーネントの発注を行った場合に課金徴収処理を行う課金徴収手段と
を具備したことを特徴とする超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【０１３２】
（付記２）前記インターネット上の超ｅーマーケットプレース用のデータベースにおけるコンポーネントのデータとして、コンポーネントの価格、ユーザーの組み立て工場までの輸送費、在庫状況、他のコンポーネントとの組み合わせの可／不可情報を含むことを特徴とする（付記１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【０１３３】
（付記３）（付記１）の製品として順序関係の定義された複数のコンポーネントの種類を用いて定義する製品のモデルを用いることを特徴とする方法。
【０１３４】
（付記４）（付記１）の「インターネット上のデータベース」の部品のデータとして（付記２）の部品のデータに付加的なデータを用いてユーザーの便宜に供することを特徴とする部品のデータ。
【０１３５】
（付記５）（付記１）の最適化手段として、（付記３）の製品のモデルを用い、（付記１）のインターネット上のデータベースからコンポーネントの種類の具体的なコンポーネントを定めこれに基づいてレイヤードネットワークを構成し、動的計画法で最適な具体的なコンポーネントの組み合わせを求めることを特徴とする最適化装置。
【０１３６】
（付記６）前記最適化手段として、インターネット上のデータベースからコンポーネントのコストとして価格および輸送費の重みづけられた量を元にすることを特徴とする（付記１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【０１３７】
（付記７）（付記５）の具体的なコンポーネントをノードとするレイヤードネットワークを構成する際にインターネット上のデータベースの仕様に基づいて組み合わすことのできない具体的なコンポーネントを表すノード間にはリンクを作らない方法をもちいるレイヤードネットワークの構成法。
【０１３８】
（付記８）前記最適化手段として、コンポーネントの組み合わせの最適化を実行するために、免疫型手段を用いることを特徴とする（付記１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【０１３９】
（付記９）（付記８）の免疫型システムにおいて提示された製品モデルの解を記憶する「記憶細胞」に類似した手法を用いることを特徴とする免疫型システム。
【０１４０】
（付記１０）（付記（８）の免疫型システムにおいて、「記憶細胞」に類似した手法を用いる際に、製品のモデルの解で一定期間以上経過した解はユーザーに提示しないことを特徴とする「記憶細胞」類似の手法。
【０１４１】
（付記１１）前記免疫型手段として、記憶細胞型手段を用いるときに解が提示されない場合に、新たに解を動的計画法で求めるか、または時間が経過して提示されない解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めるかをユーザーが指定することを特徴とする（付記１）記載の超ｅーマーケットプレースにおける部品選択装置。
【０１４２】
（付記１２）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際に、「記憶細胞」類似の手法によって保存してある過去の解に突然変異を適用して初期集団を作る方法を用いる遺伝的アルゴリズム。
【０１４３】
（付記１３）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の染色体のコード法に製品のモデルのレイヤードネットワークのスタートからゴールに至る経路をもとにしたコード法を用いる遺伝的アルゴリズム。
【０１４４】
（付記１４）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の交叉の方法に二つの染色体の表す経路で繋ぎ替えることのできる二つの隣接するノードの一つの組を求め経路の繋ぎ替えによって子供を作る交叉の方法。
【０１４５】
（付記１５）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の交叉を行う際に二つの親の染色体の表す経路を繋ぎ替えることのできる二つの隣接するノード（交叉点）のリストを作り、このリストからランダムに交叉点を選択する交叉の方法。
【０１４６】
（付記１６）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の交叉を行う際に二つの親の染色体の表す経路を繋ぎ替えることのできる二つの隣接するノード（交叉点）のリストを作り、このリストからただ一つの子供が作れる交叉点の集合から交叉点を選択する交叉の方法。
【０１４７】
（付記１７）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の交叉を行う際に二つの親の染色体の表す経路を繋ぎ替えることのできる二つの隣接するノード（交叉点）のリストを作り、このリストから二つの子供が作れる交叉点の集合から交叉点を選択する交叉の方法。
【０１４８】
（付記１８）（付記１５）又は（付記１６）または（付記１７）の方法において経路の繋ぎ替えを元にした交叉のなかで、一つの交叉点のみで交叉を実行するか、複数の交叉点で交叉を実行することを特徴とする方法。
【０１４９】
（付記１９）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の突然変異として、個体の染色体表現の経路のノードで、ノードが表す具体的なコンポーネントが属するコンポーネントの種類の他の具体的なコンポーネントと交換できる場合にランダムに交換相手を選択することを特徴とする突然変異。
【０１５０】
（付記２０）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際の突然変異として、個体の染色体表現の経路のノードで、ノードが表す具体的なコンポーネントが属するコンポーネントの種類の他の具体的なコンポーネントと交換できる場合に適応度が最も上昇する交換相手を選択し、どの交換相手を選択しても適応度が上昇しない場合には交換しないことを特徴とする突然変異。
【０１５１】
（付記２１）（付記１１）の「記憶細胞」に類似した手法を用いる方法のなかで、遺伝的アルゴリズムによって解を求める際に個体の染色体の遺伝子である具体的なコンポーネントの価格、輸送費などのコストに重みをつけたコストを全遺伝子についての総和を定数値から引いた量を適応度とする方法。
【０１５２】
これらの付記により下記の効果を奏する。
【０１５３】
（１）複数のコンポーネント提供者から提供される最新のコンポーネントを組み合わせた、インターネット上の超ｅーマーケットプレース用のデータベースを用い、これをアクセスしてユーザーが最適解を見つける最適化手段をつかうことにより、リアルタイムでインターネットを使用して、複数の提供者からの必要なコンポーネント情報を容易に入手することができる。
【０１５４】
（２）インターネットにおけるデータベースのコンポーネント・データとして価格、輸送費、在庫状況、他のコンポーネントの組み合わせの可／不可情報等までコンポーネントのデータとして含まれているので、これらの事項まで加味した情報を正確に得ることができる。
【０１５５】
（３）仕様書の定義により動的計画法を使用することができかつ最小経費問題として高速で解を求めることができる。
【０１５６】
（４）インターネット上のデータベースに、交通情報、事故情報、天気予報情報等を付加し、ユーザーの便宜に供することができる。
【０１５７】
（５）製品のモデルを用い、インターネット上のデータベースからコンポーネントの種類の具体的なコンポーネントを定め、これに基づいてレイヤードネットワークを構成し、動的計画法で最適な具体的なコンポーネントの組み合わせを求めるので、高速に解を求めることができる。
【０１５８】
（６）コンポーネントの価格や輸送費等ユーザーが重要視している項目に重みづけしたデータを正確に入手することができる。
【０１５９】
（７）インターネット上のデータベースの仕様に基づいて組み合わせることができない具体的なコンポーネントを表すノード間にはリンクを作らないので、動的計画法の経路が減少し、高速に解を求めることができる。
【０１６０】
（８）インターネット用の超ｅーマーケットプレース用のデータベースをアクセスする最適化手段として免疫型手段を用いるので所望とするデータがすでに他のユーザーによりアクセスされているような場合、直ちに解を提供することができる。
【０１６１】
（９）製品モデルの解を記憶しておくので、同じ製品モデルがユーザーから入力されたとき、この記憶していた解を提示するので、高速に、必要とする解を提供できる。
【０１６２】
（１０）記憶していた製品モデルの解でも、一定期間以上経過した解はユーザーに提示しないようにしたので、ユーザーには新しいデータでの解を提供することができる。
【０１６３】
（１１）免疫型手段として記憶細胞型手段を用いる場合に解が提示されない場合、新たに解を動的計画法で求めるのか、それとも時間が経過したために提示されなかった解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めるのかをユーザーが指定可能にしたので、ユーザーの好みに合わせて解を求めることができる。例えば古いデータでもユーザーの好みにあえば、古い解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めることができる。
【０１６４】
（１２）記憶細胞に記憶されている過去の解に突然変異を適用して初期集団を作り、遺伝的アルゴリズムにより解を求めるので、過去にユーザーが解としたものと合う性格の解を早く求めることができる。
【０１６５】
（１３）染色体のコード法に製品のモデルのレイヤードネットワークのスタートからゴールに至る経路をもとにしたコード法を用いるので、インターネット上のデータベースから染色体を得ることができ、早く解を求めることができる。
【０１６６】
（１４）交叉により親とは別の良い解を探索することができる。
【０１６７】
（１５）色々な子供をつくることができるので、解の範囲を広げることができる。
【０１６８】
（１６）交叉を行うリストを作るとき、子供を１組に限定できるので、集団全体の大きさを限定することができるので、良い解が得られそうになったとき、集団の大きさを限定し、良い解を早く得ることができる。
【０１６９】
（１７）交叉の初期には２組の子供を得ることができるので、バリエーションを増すことができる。
【０１７０】
（１８）交叉点を多く選べば親とは異なる性質のものを作成することができる。また世代数が経過して、あまり変化がなくなれば１つの交叉点で交叉を実行することを選択し、良好の解を得ることができる。このように世代毎にどちらかを選択することができる。
【０１７１】
（１９）ローカルミニマムに落ちないようにランダムに変えることができる。
【０１７２】
（２０）複数の具体的なコンポーネントと交換可能なとき、適応度が最も上昇する交換相手を選択できるので、最適な具体的なコンポーネントの組み合わせを得ることができる。
【０１７３】
（２１）具体的なコンポーネントのコストに重みづけたものを全遺伝子についての総和を定数値から引いた量を適応度としたので、最適なコンポーネントの組み合わせを容易に求めることができる。
【０１７４】
【発明の効果】
本発明によれば下記の効果を奏することができる。
【０１７５】
（１）複数のコンポーネント提供者から提供される最新のコンポーネントを組み合わせた、インターネット上の超ｅーマーケットプレース用のデータベースを用い、これをアクセスしてユーザーが最適解を見つける最適化手段をつかうことにより、リアルタイムでインターネットを使用して、複数の提供者からの必要なコンポーネント情報を容易に入手することができる。
【０１７６】
（２）インターネットにおけるデータベースのコンポーネント・データとして価格、輸送費、在庫状況、他のコンポーネントの組み合わせの可／不可情報等までコンポーネントのデータとして含まれているので、これらの事項まで加味した情報を正確に得ることができる。
【０１７７】
（３）コンポーネントの価格や輸送費等ユーザーが重要視している項目に重みづけしたデータを正確に入手することができる。
【０１７８】
（４）インターネット用の超ｅーマーケットプレース用のデータベースをアクセスする最適化手段として免疫型手段を用いるので所望とするデータがすでに他のユーザーによりアクセスされているような場合、直ちに解を提供することができる。
【０１７９】
（５）免疫型手段として記憶細胞型手段を用いる場合に解が提示されない場合、新たに解を動的計画法で求めるのか、それとも時間が経過したために提示されなかった解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めるのかをユーザーが指定可能にしたので、ユーザーの好みに合わせて解を求めることができる。例えば古いデータでもユーザーの好みにあえば、古い解を元にして遺伝的アルゴリズムで解を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の概略図である。
【図２】本発明の一実施の形態である。
【図３】遺伝的アルゴリズム説明図である。
【図４】遺伝的アルゴリズムにおける選択説明図である。
【図５】遺伝的アルゴリズムにおける交叉説明図である。
【図６】遺伝的アルゴリズムにおける突然変異説明図である。
【図７】製品モデル説明図である。
【図８】遺伝的アルゴリズムの染色体コード法説明図である。
【図９】遺伝的アルゴリズムの交叉で子供が１つしか作れない場合の説明図である。
【図１０】遺伝的アルゴリズムの交叉で子供が２つ作れる場合の説明図である。
【図１１】遺伝的アルゴリズムの突然変異説明図である。
【図１２】局所最適化突然変異説明図である。
【図１３】本発明の動作説明フローチャートである。
【図１４】本発明の一実施例説明図である。
【図１５】従来の製造業者モデル説明図である。
【符号の説明】
１−０〜１−ｎ  ｅーマーケットプレース
２  超ｅーマーケットプレース・データベース
３  顧客情報管理・最適化部
４  情報補充部
５−０〜５−２  ユーザー
６−０〜６−２  ユーザー
７−０〜７−２  ユーザー
８−０〜８−２  ユーザー
９  ユーザー
【図１】
0004563614.tif 000011
【図２】
0004563614.tif 000012
【図３】
0004563614.tif 000013
【図４】
0004563614.tif 000014
【図５】
0004563614.tif 000015
【図６】
0004563614.tif 000016
【図７】
0004563614.tif 000017
【図８】
0004563614.tif 000018
【図９】
0004563614.tif 000019
【図１０】
0004563614.tif 000020
【図１１】
0004563614.tif 000021
【図１２】
0004563614.tif 000022
【図１３】
0004563614.tif 000023
【図１４】
0004563614.tif 000024
【図１５】
0004563614.tif 000025