(57)【要約】【課題】遺伝的アルゴリズム特有のオペレータである交叉を有効に作用させ、最適化効率を向上させることを目的とする。【解決手段】２次元配列に対応した２次元形状のアンテナのＣＡＤデータを作成し、このＣＡＤデータを基に電磁界シミュレーションを行ない、アンテナの特性データを求め、この特性データからアンテナの適応度を求めるシミュレーション工程と、前記適応度を基に収束条件が満たされているか否かを判定する判定工程と、前記収束条件が満たされていない場合は、遺伝的アルゴリズムの操作として前記適応度に基づき、前記ＣＡＤデータの一部をこの一部と対応する他のＣＡＤデータの一部と２次元配列状態で交換する交叉、もしくは前記ＣＡＤデータの一部を２次元配列状態で変換する突然変異を行なうことにより、新たにＣＡＤデータを生成する操作工程とを有する。【選択図】図１
2007074604.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元配列に対応した２次元形状のアンテナのＣＡＤデータを作成し、このＣＡＤデータを基に電磁界シミュレーションを行ない、前記アンテナの特性データを求め、この特性データから前記アンテナの適応度を求めるシミュレーション工程と、
このシミュレーション工程の後に、前記適応度を基に収束条件が満たされているか否かを判定する判定工程と、
この判定工程の後に、前記収束条件が満たされていない場合は、遺伝的アルゴリズムの操作として前記適応度に基づき、前記ＣＡＤデータの一部をこの一部と対応する他のＣＡＤデータの一部と前記２次元配列状態で交換する交叉、もしくは前記ＣＡＤデータの一部を２次元配列状態で変換する突然変異を行なうことにより、新たにＣＡＤデータを生成する操作工程とを有し、
この操作工程において新たに生成されたＣＡＤデータについて、前記シミュレーション工程が繰り返されるアンテナの製造方法。
【請求項２】
前記操作工程において、前記突然変異の方法は、前記２次元配列におけるランダムに選択した一部のｂｉｔを反転させる方法である請求項１に記載のアンテナの製造方法。
【請求項３】
１世代において前記交叉もしくは前記突然変異により変換された２次元配列以外の２次元配列を乱数により生成する請求項１に記載のアンテナの製造方法。
【請求項４】
前記交叉は、ランダムに選択した１行もしくは１列を交換する請求項１に記載のアンテナの製造方法。
【請求項５】
３次元配列に対応した３次元形状のアンテナのＣＡＤデータを作成し、このＣＡＤデータを基に電磁界シミュレーションを行ない、前記アンテナの特性データを求め、この特性データから前記アンテナの適応度を求めるシミュレーション工程と、
このシミュレーション工程の後に、前記適応度を基に収束条件が満たされているか否かを判定する判定工程と、
この判定工程の後に、前記収束条件が満たされていない場合は、遺伝的アルゴリズムの操作として前記適応度に基づき、前記ＣＡＤデータの一部をこの一部と対応する他のＣＡＤデータの一部と前記３次元配列状態で交換する交叉、もしくは前記ＣＡＤデータの一部を３次元配列状態で変換する突然変異を行なうことにより、新たにＣＡＤデータを生成する操作工程とを有し、
この操作工程において新たに生成されたＣＡＤデータについて、前記シミュレーション工程が繰り返されるアンテナの製造方法。
【請求項６】
前記操作工程において、前記突然変異の方法は、前記３次元配列におけるランダムに選択した一部のｂｉｔを反転させる方法である請求項５に記載のアンテナの製造方法。
【請求項７】
１世代において前記交叉もしくは前記突然変異により変換された３次元配列以外の３次元配列を乱数により生成する請求項５に記載のアンテナの製造方法。
【請求項８】
１世代において前記突然変異をさせる個体の数を、総計算回数もしくは適応度が最も高い個体の更新状況に応じて、動的に変化させる請求項１または請求項５に記載のアンテナの製造方法。
【請求項９】
前記交叉は、ランダムに選択した同配列の縦もしくは横一列、もしくは全ての配列の２次元配列における同じ位置のｂｉｔを交換する請求項５に記載のアンテナの製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、平面アンテナの製造方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
２次元形状のアンテナの設計に遺伝的アルゴリズムを用いることで、人間が考えつかないような構造のアンテナを設計することが可能となる。このような２次元形状のアンテナに遺伝的アルゴリズムを用いたものとしては、非特許文献１に示されるような方法が知られている。この非特許文献１においては、パッチを複数の区画に分割し、空気を“０”、導体を“１”とし、これを１次元の配列に置き換えることで遺伝的アルゴリズムに基づく操作を行なっている。
【０００３】
また３次元形状のアンテナに遺伝的アルゴリズムを用いた方法としては、非特許文献２に示されるように、遺伝的アルゴリズムを２次元形状のアンテナに適用する手法を角柱の側面に適用する方法が提案されている。また、遺伝的アルゴリズムを用いた任意の３次元形状のアンテナにおける最適設計方法についてはこれまでに報告されていない。
【非特許文献１】“Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithm , Yahya Rahmat-Samii and Eric Michielssen, pp249-278”
【非特許文献２】“迷路生成アルゴリズム応用によるＧＡ染色体構成法を用いた多周波共用小型モノポールアンテナの自動最適設計，丸山珠美ら，2005年電子情報通信学会総合大会”
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
遺伝的アルゴリズムの代表的なオペレータである“交叉”には、優れた個体における優れた個体情報（スキーマ）を多くの子孫に残すという意味合いが含まれている。
【０００５】
ここでアンテナにおいては導体上の電流分布がアンテナ特性に大きく影響を与えるため、２次元上で隣接している区画同士は、結合が強く、物理的に非常に意味を持っているため、スキーマとなる可能性が高い。しかし、図２１に示すように、１次元配列では隣り合っているが（（Ａ）の横線の区画と点線の区画）、２次元配列に変換した際には隣り合っていない（（Ｂ）の横線の区画と点線の区画）区画同士は、結合が弱く物理的な意味がないため、スキーマとなる可能性は低い。また同様に１次元配列で表現した場合には縦方向の結合は考慮されにくくなってしまう。
【０００６】
このようなことから、１次元配列を用いた場合には遺伝的アルゴリズム特有のオペレータである交叉が有効に作用しなくなり、最適化効率が劣化し、最適化に多くの計算回数を要することとなる。シミュレーションを用いたアンテナの最適設計においては、一般的に適応度を計算するために、１回毎に電磁界シミュレーションを行なわなければならないため、計算回数が増加するほど最適化に要する時間が膨大となり、現実的な計算時間で最適設計を行うことができなくなる。
【０００７】
そこで、本発明のアンテナの製造方法により、遺伝的アルゴリズム特有のオペレータである交叉を有効に作用させ、最適化効率を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この目的を達成するために、本発明のアンテナの製造方法は、２次元配列に対応した２次元形状のアンテナのＣＡＤデータを作成し、このＣＡＤデータを基に電磁界シミュレーションを行ない、アンテナの特性データを求め、この特性データからアンテナの適応度を求めるシミュレーション工程と、このシミュレーション工程の後に、適応度を基に収束条件が満たされているか否かを判定する判定工程と、この判定工程の後に、収束条件が満たされていない場合は、遺伝的アルゴリズムの操作として適応度に基づき、ＣＡＤデータの一部をこの一部と対応する他のＣＡＤデータの一部と２次元配列状態で交換する交叉、もしくはＣＡＤデータの一部を２次元配列状態で変換する突然変異を行なうことにより、新たにＣＡＤデータを生成する操作工程とを有する。そして、この操作工程において新たに生成されたＣＡＤデータについて、シミュレーション工程が繰り返される。
【発明の効果】
【０００９】
上記アンテナの製造方法によると、縦および横方向における区画の結合も考慮した交叉もしくは突然変異を行なえるようになるため、最適化効率が向上し、最適化に要する計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００１０】
また、上記操作工程における突然変異の方法には、ランダムに選択した１つの区画のｂｉｔを反転させる方法を用いる。これにより、局所探索能力を確保することができるため、最適化効率が向上し、最適化に要する計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００１１】
さらに、１世代において、交叉もしくは突然変異により変換された２次元配列以外の２次元配列を乱数により生成する。局所探索に相当する「ランダムな１区画の突然変異」、中域探索に相当する「ランダムな１行もしくは１列を交換する交叉」以外にも、広域探索に相当する「残りの個体をランダムに発生させるランダムサーチ」を含むことにより、バランスの取れた解探索能力を有し、安定した且つ効率のよい最適化を行なうことができ、最適化に要する計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００１２】
さらにまた、１世代において突然変異をさせる個体の数を、総計算回数もしくは適応度が最も高い個体の更新状況に応じて、動的に変化させる。これにより、広域探索能力が必要な探索序盤では突然変異させる個体の数を減らし、代わりに乱数により発生させる個体の数を増やすことで広域探索能力を向上させることができ、局所探索能力が必要となる探索終盤においては乱数により発生させる個体の数を減らし、代わりに突然変異させる個体の数を増やすことで局所探索能力を向上させることができる。また適応度が最も高い個体が長い間更新されなかった場合には突然変異させる個体の数を減らし、代わりに乱数により発生させる個体の数を増やすことで、局所解から脱出しやすくさせることが可能となり、安定した且つ効率のよい最適化を行なうことができ、最適化に要する計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
（実施の形態１）
以下、本発明における実施の形態１について図１を用いて説明する。
【００１４】
図１を用いて、平面アンテナの最適製造方法の全工程を以下に概説する。図１に示すフローチャートは、第１のアルゴリズムと第２のアルゴリズムとからなる。
【００１５】
第１のアルゴリズムは、最適化したい２次元形状のアンテナを含むＣＡＤデータを作成する第１の工程（Ｓ1）と、ＣＡＤデータにおいて遺伝的アルゴリズムを適用するオブジェクト・分割数を指定する第２の工程（Ｓ2）と、分割数を基にＣＡＤデータのオブジェクトを分割する第３の工程（Ｓ3）と、分割数に応じた２次元配列を作成する第４の工程（Ｓ4）と、２次元配列と分割されたＣＡＤデータのオブジェクトを対応づける第５の工程（Ｓ5）と、２値変数からなるランダムな２次元配列を生成する第６の工程（Ｓ6）と、第６の工程で生成した２次元配列を基にＣＡＤデータを作成し、この構造を基に電磁界シミュレーションを行ない、適応度を求めるシミュレーション工程である第７の工程（Ｓ7）と、この第７の工程（Ｓ7）で求めた適応度を基に収束条件が満たされているかを判定する判定工程である第８の工程（Ｓ8）と、この収束条件が満たされた場合には第８の工程（Ｓ8）で終了する工程（Ｆ1）とからなる。
【００１６】
また、第２のアルゴリズムは、第７の工程（Ｓ7）で求めた適応度を基に収束条件が満たされているかを判定する第８の工程（Ｓ8）で、この収束条件が満たされていない場合には、遺伝的アルゴリズムの操作として適応度を考慮して、２次元配列の一部をこの一部と対応する他の２次元配列の一部と交換する交叉、もしくは２次元配列の一部を変換する突然変異を行なう操作工程である第９の工程（Ｓ9）と、この第９の工程（Ｓ9）での所定の操作を実施し、予め設定しておいた世代数を超えていないかどうかを判定する第１０の工程（Ｓ10）と、この判定条件を満足する場合は、第７の工程（Ｓ7）から第１０の工程（Ｓ10）を繰返し、第７の工程（Ｓ7）に示す収束条件が満たされているかどうかを判定し、満足している場合は終了させる工程（Ｆ1）を有し、前記収束条件を満足しない場合は、さらに第９の工程（Ｓ9）を実施し、第９の工程（Ｓ9）に示す世代数を超えている場合は、計算を終了させる工程（Ｆ2）とからなる。
【００１７】
次に、各工程に関して以下に詳しく述べる。ここでは、バータイプの基板上に取り付ける平面アンテナの形状を最適化する場合を例にとって説明する。
【００１８】
まず、第１の工程（Ｓ1）において、図２に示すように、最適化をしようとするアンテナを含むＣＡＤデータを作成する。ここではバータイプ基板１、誘電体２、アンテナ素子３、給電線４をモデリングした。
【００１９】
次に、第２の工程（Ｓ2）において、図３に示すように、遺伝的アルゴリズムを適用し、形状の最適化を図る対象となるオブジェクトを選択する。更に図４に示すように、選択されたオブジェクトをＸ方向、Ｙ方向に何分割するかを指定する。ここではＸ方向、Ｙ方向ともに５分割し、計２５の区画に分割することとする。
【００２０】
次に、第３の工程（Ｓ3）において、第２の工程（Ｓ2）で指定した分割数を基にＣＡＤデータのオブジェクトを分割し、ＣＡＤデータの内容を更新する。すなわち図５に示すように、Object1を分割数に応じて分割し、Object1-1、Object1-2、・・・・・・・・Object1-25と置き換える。
【００２１】
また、第３の工程（Ｓ3）と平行して、第４の工程（Ｓ4）において、第２の工程（Ｓ2）で指定した分割数を基に２次元の配列を作成する。ここではＸ方向、Ｙ方向ともに５分割をしているので、図６に示すように5×5の配列を作成する。
【００２２】
次に第５の工程（Ｓ5）において、第３の工程（Ｓ3）で分割したオブジェクトと、第４の工程（Ｓ4）で作成した２次元配列を、配置に応じて対応づける。すなわち、図７に示すように、object1-1を配列（1，1）、object1-2を配列（1,2）・・・・・・・・、object1-25を配列（5，5）といったように対応づける。
【００２３】
次に第６の工程（Ｓ6）において、遺伝的アルゴリズムにおける初期世代の個体の生成を行なう。具体的には図８に示すように、事前に設定した１世代あたりの個体数に等しい２値変数からなるランダムな２次元配列を生成する。
【００２４】
次に第７の工程（Ｓ7）において、第６の工程（Ｓ6）で生成した２次元配列を基に、２次元形状のアンテナに対応したＣＡＤデータを作成する。ここで第６の工程（Ｓ6）において設定した配列の値が“０”の場合は空気を、配列の値が“１”の場合は金属を意味しており、以後、図９に示すように、配列の値に応じて対応するobjectの材質を変更するものとする。また今回は配列の値に２値変数を用い、空気、金属のみの材質が存在する場合の最適化を行なっているが、多値変数を用いることで、誘電体など複数の材質を含んだ場合の最適化を行なうことも可能となる。更に、作成したＣＡＤデータを基に、電磁界シミュレーションを行ない、アンテナの適応度を計算する。ここで適応度は目標とするＳパラメータ・放射特性と、電磁界シミュレーションにより求めたＳパラメータ・放射特性などのアンテナの特性データから計算し、目標特性との差が小さい程、適応度は高くなり、優れた個体として認識されることになる。
【００２５】
次に第８の工程（Ｓ8）において、適応度が予め設定しておいた収束条件を満たしていれば計算を終了し、満たしていなければ第９の工程（Ｓ9）へと移行する。ここで、この条件分岐により計算が終了した場合（図１中のＦ1）には最適解が求まったことを意味する。処理終了のための評価基準としては
・個体集団中の最大適応度＞閾値
・個体集団の平均適応度＞閾値
などが考えられる。ここで閾値を大きくするほど、最適解を得られる確率は高くなるが、計算時間が増大する。
【００２６】
次に第９の工程（Ｓ9）において、遺伝的アルゴリズムの操作として適応度に基づき突然変異、選択した個体同士の任意の１行もしくは１列を交換する交叉を行なう。通常、遺伝的アルゴリズムにおいては２次元配列を１次元配列に変換して、この１次元配列を用いて操作を行なうが、ここでは２次元配列のまま遺伝的アルゴリズムの操作を行なう。
【００２７】
具体的には図１０に示すように、ランダムに２つの個体を選択し、ランダムに選択した縦もしくは横１列で交叉を行なう。これにより、縦方向に存在するスキーマを残しながら探索を行なえるようになるため、効率のよい探索を行なうことができる。ここで、上記以外の交叉方法として、図１１に示すように、交叉位置・交叉範囲・１個体における交叉数を乱数により決定させる方法も考えられるが、乱数により、交叉の探索における役割が定まらないため、最適化効率が非常に悪くなる。ここで、先に述べた方法を用いた場合には、交叉方法をスキーマを残しながら、ある程度の範囲内で探索を行なえるため、安定した中域探索を行なうことが可能となる。
【００２８】
また突然変異の方法を以下に示す。突然変異の方法としては、図１２に示すように、前世代の優れた（適応度が高い）個体を基に、ランダムに１区画を選択し、選択した区画のｂｉｔを反転させる方法を用いる。
【００２９】
通常、遺伝的アルゴリズムにおいては、突然変異は「探索空間中の範囲を限定してしまうことの回避」「局所解からの脱出」を目的にしているが、今回のように、構造をそのままｂｉｔ情報に変換したような場合には突然変異は上記のような意味を持たなくなる。今回のような構造をそのままｂｉｔ情報に変換したような場合には、突然変異は現在の構造の一部を変更することになるので、局所探索の意味合いを持つものと考えられる。ここで、突然変異の方法として、先に述べたような「１区画のみのｂｉｔを反転させる」方法の他に、「１個体における反転させる区画数を複数に固定する」方法が考えられる。しかし、反転させる区画の数を大きくすることにより、基の個体の形状から大きく離れることになるために、局所探索の意味は小さくなり、局所探索能力が劣ることになり、最適化効率が劣化する。また「１個体における反転させる区画数をランダムに決定する」などの方法が考えられるが、この場合には突然変異の探索における意味合いがランダムに変化してしまうため、最適化の安定性が悪くなる。このようなことからも先に示した「ランダムに１区画を選択し、選択した区画のｂｉｔを反転させる方法」を用いることが最も最適化効率がよいと言える。
【００３０】
また１世代の個体数が、突然変異により生じる個体、交叉により生じる個体の和より大きい場合には、初期世代の個体と同じように、乱数により発生させる。これにより局所探索に相当する「ランダムな１区画の突然変異」、中域探索に相当する「ランダムな１行もしくは１列を交換する交叉」、広域探索に相当する「残りの個体をランダムに発生させるランダムサーチ」を全て含むことにより、バランスの取れた解探索能力を有し、安定した且つ効率のよい最適化を行なうことができ、最適化に要する計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００３１】
次に第１０の工程（Ｓ10）において、予め設定しておいた世代数を超えていれば計算を終了し、超えていなければ再度第７の工程（Ｓ7）に戻り、同様の操作を繰り返す。ここで、この条件分岐により計算が終了した場合（図１中のＦ2）には最適解が求まっていない可能性があるため、最適解を得るために、設定する世代数を増やして、再度計算をやり直す必要がある。
【００３２】
上記製造方法によると、縦および横方向における区画の結合も考慮した交叉もしくは突然変異を行なえるようになるため、最適化効率が向上し、最適化に要する計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００３３】
（実施の形態２）
以下、実施の形態２における３次元形状のアンテナの製造方法について図を用いて説明する。
【００３４】
なお、特に説明しない限りは、実施の形態１と同様である。
【００３５】
図１３に示すフローチャートは、実施の形態２におけるアンテナの製造方法を示す図である。図１３の図１との主な相違点は、第７の工程において、２次元配列の集合である３次元配列を基にＣＡＤデータを作成し、この構造を基に電磁界シミュレーションを行い、適応度を求める点である。
【００３６】
次に、各工程に関して以下に詳しく述べる。ここでは、バータイプの基板上に取り付ける任意の３次元形状のアンテナを最適化する場合を例にとって説明する。
【００３７】
まず、第１の工程（Ｓ1）において、図１４に示すように、最適化をしようとするアンテナを含むＣＡＤデータを作成する。ここではバータイプ基板７、アンテナ素子８、給電線９をモデリングした。
【００３８】
次に、第２の工程（Ｓ2）において、図１５に示すように、遺伝的アルゴリズムを適用し、形状の最適化を図る対象となるオブジェクトを選択する。更に図１６に示すように、選択されたオブジェクトをＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向に何分割するかを指定する。ここではＸ方向、Ｙ方向を５分割、Ｚ方向を３分割し、計７５の区画に分割することとする。
【００３９】
次に、第３の工程（Ｓ3）において、第２の工程（Ｓ2）で指定した分割数を基にＣＡＤデータのオブジェクトを分割し、ＣＡＤデータの内容を更新する。すなわち図１７に示すように、Object1を分割数に応じて分割し、Object1-1、Object1-2、・・・・・・・・Object1-75と置き換える。
【００４０】
また、第３の工程（Ｓ3）と平行して、第４の工程（Ｓ4）において、第２の工程（Ｓ2）で指定した分割数を基に３次元の配列を作成する。具体的にはＸ方向の分割数とＹ方向の分割数からなる２次元の配列をＺ方向の分割数だけ用意する。よって、ここではＸ方向、Ｙ方向を５分割、Ｚ方向を３分割をしているので、図１８に示すように5×5の配列を３つ作成する。ここではＡ、Ｂ、Ｃの３つの配列を用意する。
【００４１】
次に第５の工程（Ｓ5）において、第３の工程（Ｓ3）で分割したオブジェクトと、第４の工程（Ｓ４）で作成した２次元配列を、配置に応じて対応づける。すなわち、図１９に示すように、object1-1を配列Ａ（1，1）、object1-2を配列Ａ（1,2）、・・・・、object1-25を配列Ａ（5，5）、object1-26を配列Ｂ（1，1）、・・・・、object1-50を配列Ｂ（5，5）、object1-51を配列Ｃ（1，1）、・・・・、object1-75を配列Ｃ（5，5）といったように対応づける。
【００４２】
次に第６の工程（Ｓ6）において、遺伝的アルゴリズムにおける初期世代の個体の生成を行なう。具体的には図８と同様に、事前に設定した１世代あたりの個体数に等しい２値変数からなるランダムなＡ、Ｂ、Ｃの３つの２次元配列の集合を生成する。
【００４３】
次に第７の工程（Ｓ7）において、第６の工程（Ｓ6）で生成した２次元配列の集合（配列Ａ、配列Ｂ、配列Ｃ）を基に、３次元形状のアンテナに対応したＣＡＤデータを作成する。更に、作成したＣＡＤデータを基に、有限要素法、もしくは有限差分法を用いて電磁界シミュレーションを行ない、アンテナの適応度を計算する。次に第８の工程（Ｓ8）において、適応度が予め設定しておいた収束条件を満たしていれば計算を終了（Ｆ1）し、満たしていなければ第９の工程（Ｓ9）へと移行する。
【００４４】
次に第９の工程（Ｓ9）において、遺伝的アルゴリズムの操作として適応度に基づき突然変異、選択した個体同士の同一２次元配列における任意の１行もしくは同一２次元配列における任意の１列もしくは全ての２次元配列における同位置を交換する交叉を行なう。
【００４５】
具体的には図２０に示すように、ランダムに２つの個体を選択し、ランダムに選択した同配列の縦もしくは横１列、もしくは全ての配列の２次元配列における同じ位置で交叉を行なう。これにより、縦方向、横方向、高さ方向に存在するスキーマを残しながら探索を行なえるようになるため、効率のよい探索を行なうことができる。この方法を用いた場合には、スキーマを残しながら、ある程度の範囲内で探索を行なえるため、安定した中域探索を行なうことが可能となる。
【００４６】
上記製造方法によると、縦および横及び高さ方向における区画の結合も考慮した交叉もしくは突然変異を行なえるようになるため、最適化効率が向上し、最適化に要する計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００４７】
（実施の形態３）
以下、本実施の形態３におけるアンテナの製造方法について図を用いて説明する。なお、特に説明しない限りにおいては、実施の形態１もしくは実施の形態２と同様である。
【００４８】
実施の形態３におけるアンテナの製造方法は、図１または図１３に示す第９の工程（Ｓ9）において、１世代において突然変異をさせる個体数を、計算回数・適応度が最も高い個体の更新状況に応じて、動的に変化させる。
【００４９】
ここで、１世代における個体数を３０、１世代目における突然変異をさせる個体数を１０、１世代目における交叉により生じる個体数を１０、１世代目に乱数により生じる個体数を１０とした場合について説明する。探索序盤では局所解に陥らないようにするために、広域探索能力が必要となるが、探索終盤においては逆に局所探索能力が必要となる。そこで、１０世代毎に、突然変異個体数を１増やし、その代わりに乱数により生じる個体数を１減らす。本手法においては、突然変異は局所探索能力を有し、乱数による個体の発生は広域探索能力を有しているため、この操作により、世代数が大きくなるにつれ、広域探索能力を弱め、局所探索能力を強めることが可能となる。
【００５０】
また、所定の世代数の間、適応度が最も高い個体が更新されなかった場合にも突然変異数を変更しても良い。例えば、適応度が最も高い個体が更新されてから５世代の間、再び適応度が最も高い個体が更新されない場合には、突然変異個体数を１増やし、その代わりに乱数により生じる個体数を１減らすという操作を行なう。これにより探索終盤に局所解に陥ってしまった場合にも、広域探索能力を強めることで、局所解からの脱出を図ることが可能となり、効率の良い最適化が可能となり、計算回数を著しく減らすことが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明のアンテナの製造方法によると、２次元形状アンテナの最適設計に要する時間を著しく短縮し、また、任意の３次元形状アンテナの最適設計を可能にし且つ最適設計に要する時間を著しく短縮するので、例えば、携帯に搭載されるアンテナの製造方法として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実施の形態１における平面アンテナの最適製造方法を説明する工程図
【図２】本発明の実施の形態１における最適化をしようとするアンテナエレメントを含むＣＡＤ図の概念図
【図３】本発明の実施の形態１における遺伝的アルゴリズムを適用し形状の最適化を図る対象となるオブジェクトを選択する概念図
【図４】本発明の実施の形態１における選択したオブジェクトの分割数を入力する画面の概念図
【図５】（Ａ）（Ｂ）は、本発明の実施の形態１におけるオブジェクト分割後のＣＡＤデータの概念図
【図６】本発明の実施の形態１における分割数に応じた２次元配列の作成の概念図
【図７】本発明の実施の形態１における２次元配列と分割したＣＡＤデータの関連付けの概念図
【図８】本発明の実施の形態１における遺伝的アルゴリズムにおける初期世代の個体の生成の概念図
【図９】本発明の実施の形態１における配列の値と対応するオブジェクトの材質の関連付けの概念図
【図１０】本発明の実施の形態１における交叉方法の説明図
【図１１】交叉位置・交叉範囲を乱数により決定する場合の説明図
【図１２】（Ａ）（Ｂ）は、本発明で用いる突然変異方法の説明図
【図１３】本発明の実施の形態２における任意の３次元形状のアンテナの最適製造方法を説明する工程図
【図１４】本発明の実施の形態２における最適化をしようとするアンテナエレメントを含むＣＡＤ図の概念図
【図１５】本発明の実施の形態２における遺伝的アルゴリズムを適用し形状の最適化を図る対象となるオブジェクトを選択する概念図
【図１６】本発明の実施の形態２における選択したオブジェクトの分割数を入力する画面の概念図
【図１７】（Ａ）（Ｂ）は、本発明の実施の形態２におけるオブジェクト分割後のＣＡＤデータの概念図
【図１８】（Ａ）〜（Ｃ）は、本発明の実施の形態２における２次元配列の集合と分割したＣＡＤデータの関連付けの概念図
【図１９】本発明の実施の形態２における配列の値と対応するオブジェクトの材質の関連付けの概念図
【図２０】本発明の実施の形態２における交叉方法の説明図
【図２１】遺伝的アルゴリズムにおける１次元配列と２次元配列の比較図
【符号の説明】
【００５３】
１  バータイプ基板
２  誘電体
３  アンテナエレメント（平板）
４  給電線
５  ポインタ
６  ウィンドウ
【図１】
2007074604.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2007074604.tif 000006
【図５】
2007074604.tif 000007
【図６】
2007074604.tif 000008
【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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