"コンピュータデバイスを用いて、製品の形態に対する、消費者のグループからの1人以上の消費者の相対的な好みを決定する方法であって、該方法は、a該コンピュータデバイスが、電子ネットワークを介して該消費者のグループのための1つ以上の端末に、製品形態の所定のグループを表す情報を送信するステップであって、各製品形態は、複数の属性の特定の組み合わせを含む、ステップと、b該コンピュータデバイスが、該製品形態の所定のグループのサブセットに対する該消費者の少なくとも1人の選好を示すデータをキャプチャするステップと、c該コンピュータデバイスが、該キャプチャされたデータおよび遺伝子または進化的計算アルゴリズムのうちの少なくともいくつかを用いて、製品形態の新しいグループを表す情報を生成するステップであって、該製品形態の新しいグループの少なくとも1つの製品形態は、新しい属性または複数の属性の新しい組み合わせを含み、該製品形態の新しいグループは、i該コンピュータデバイスが、該キャプチャされたデータに基づいて選好された製品形態を識別することと、ii該コンピュータデバイスが、該製品形態の所定のグループの1つ以上の製品形態が該選好された製品形態の各々に対して仲間として選好される可能性を決定することと、iii該決定された可能性に基づいて、該コンピュータデバイスが、該所定の選好された製品形態の各々に対して仲間を選択することによって製品形態のペアを決定することと、iv該コンピュータデバイスが、該製品形態の1つの属性を、所定のかつ選好された製品形態の各々と組み合わせることによって、該製品形態のグループを生成することと、v遺伝子コードを用いて該製品形態のグループを格納することとによって導き出される、ステップと、d該コンピュータデバイスが、該消費者のグループの少なくとも1人の消費者に該製品形態の新しいグループを表す情報を提示するステップと、e該コンピュータデバイスが、該コンピュータデバイスに格納されている停止条件が満たされるまで、ステップbからステップdを繰り返すことにより、該製品の形態に対する、該消費者のグループの該少なくとも1人の消費者からの1人以上の消費者の相対的な好みを示すデータを収集するステップとを包含する、方法。発明の要旨一般的に、本発明は、各々が複数の代替的属性または属性値を有する多数の製品の形態のどれが選択者によって選好されるかを決定する方法を提供する。本明細書中で用いられる選択者は、一人の人か、人のグループであり、これらの人々の入力が本発明の方法の実施する経過において考慮に入れられている。選択者は、調査に参加するエンティティ、または調査に参加する一人の人、または個々のエンティティの収集に関し得る。選択者は、企業または専門の設計サービス組織内の対象グループ、設計者および/またはマネージャのグループ、目的人口統計学的グループを代表する人々のグループ、特定の活動または仕事に従事するクラブまたはクラスのメンバー、犬の所有者、ゴルファ、インテリア設計者、サイクリスト、自宅所有者、十代の少年達、企業に雇用される人または工場で働く人等といった所与の製品の潜在的顧客である愛好家enthusiastであり得る。選択者として行動する人は、これらの愛好家に、1回または連続的に、例えば、2ないし12といったような非常に異なった可能な設計形態のグループを提供する。仮想販売員virtualsalespersonと呼ばれる本発明の局面において、選択者は、個人であり、購買代理人、またはカップルまたは家族といった小さいグループである。選択者は、さらに、次の春物ファッションを設計する若い女性のグループ、自動車のシートを設計する産業設計専門グループ、顧客のために住宅を設計する建築家の小さいグループ、または楽曲を作曲する音楽家のグループといった製品の共同設計に参画する人のグループを含み得る。この場合、一旦設計のコンセンサスが達成されると、この方法は、選択された製品形態、またはその形態と類似の製品の複数のユニットを生産するさらなる工程を含み得る。選択者が人のグループである場合、グループ内の人に提供された製品の形態の派生グループが、グループ内の1人以上の他の人々によって表現される選好を示すデータを用いて生成され得る。さらに、本発明は、選択者としての役割を果たす一人以上の人々への特定の派生グループ内の特別な製品形態の提供を繰返すことを意図する。本明細書中で用いられるように、類似点affinityとも呼ばれる選好は、属性のセットを有する特定の項目に対する選択者の好きfavorまたは嫌いdisfavorである。1実施形態において、正の類似点値は、選択者が特定の項目を好きであることを示すが、負の値は、選択者がその項目を嫌いであることを示す。本発明の方法において、提示された設計が参加者に提供され、この参加者からのフィードバックが、例えば、イントラネット、エクストラネットまたはインターネットといったネットワークに接続された個人のパーソナルコンピュータを介して収集される。従って、参加者間で個人間力学を制御することが可能である。これらの人々を互いに分離して、参加者のうちのだれも他の人々によって表現される選好を知ることができないようにすることもまた可能である。情報の選択的レベルが参加者間で共有されることを可能にして、実際のまたは仮想のグループに議論させ、参加者が感じ得る社会的圧力の程度を制御し、参加者がプロジェクトの状態または方向に関する情報、あるいは他の参加者が購買したのはどの製品かに関する情報を得る要求を満たす。これは、ネットワークの外側の実際の生活において生じていることを模倣するために用いられ得る。実際の生活では、ある人々は仲間が購買および消費しているいくつかの製品を好む傾向を有するが、他の人々は、逆の態度をとることを選択し得る。このことは、ファッションアパレルまたはアクセサリ、投資商品またはポートフォリオ、コンピュータソフトウェア等といった製品においては重要である。さらに、コンピュータネットワークを介して参加者を接続することによって、非常に異なった地理的位置に位置する参加者のグループを集めることが可能である。本方法は、さらに、時間の管理を容易にする。これらの方法は、すべての参加者が、異なった時点で受信されるデータをシームレスに統合することによってすべての参加者を同時に寄せ集める必要を低減するからである本発明の特定の実施形態において。本明細書中で用いられ、以下においてより詳細に説明される製品は、大量生産が意図される対象物等の商品、大量注文生産のために適切な複数の互換性のある部品を含むパーソナルコンピュータといったモジュール化された商品、投資信託または旅行サービスといったサービス、および個人または組織の将来の運営を管理するための選択肢の書面リスト、グループによって消費されるべきビジネスプランまたは調理食品の献立といったプランに関する一般的用語であることが意図される。本明細書中で用いられる製品の属性は、製品、サービスまたはプランの構造的、機能的、様式的、または経済的特徴であることが意図され、費用、色または色の組み合わせ、大きさ、強度、形状、様式、パターン、長さ、重量、内容の特徴、テーマ、オプション、材料の選択、軟度等といった事項を含む。製品属性は美的または機能的であり得る。所与の製品は、本発明の設計を開発する方法を用いて組み合わされる一連の可能な属性を有する。異なったタイプの設計または選択の対象物は、明らかに、異なったグループの可能な属性を有する。従って、例えば、ハンドフリー電話を美的魅力のある外観にするための設計は、材料例えば、プラスチックまたは金属、材料の配分例えば、側方がプラスチックで上部が金属、質感、色、色の組み合わせ、長さ、幅、厚さ、コントロールの大きさ、コントロールの形状、コントロールの色、コントロールの位置、状態ライトの位置、スピーカグリルパターン等の位置といった属性を有する。広告表示板の設計は、寸法、アスペクト比、主な色、背景色、色彩設計、印刷の大きさ、画像材料pictorialmaterialの有無、画像材料用の種々のタイプのコンテンツ、場面にいる人々の数、その場面の場所大都市、田園背景、家庭的背景、ダンスホールといった属性を有する。属性という用語は、製品に存在するかまたは存在しないという意味で絶対的である要素と、属性が複数の価値を有し得るか、または複数のサブタイプに解体され得るという意味で相対的な要素の両方を示す。これに関して、本明細書中で用いられる属性の意味は比較的広く、コンジョイント分析の文脈において用いられる用語とは異なる。前者の例は、自動車のダッシュボードの設計における時計の有無、またはドレスの設計における色である。後者の例は、艇体設計の船首部における屈曲の半径または屈曲の程度の他の測定値、あるいは、建物を覆うガラスの反射率である。広義には、本発明は、多くの設計の選択肢を、通常、電子的に生成、および、設計、選択、またはマーケットリサーチ調査に参加する人に提供することを含む。参加者選択者とも呼ばれるは、提供された設計の選択肢の中または間の参加者の選好を表示するデータを伝送し、そのデータが、設計選択肢または提案の新しい生成を派生するために用いられる。新しい設計は、遺伝子技術または進化的計算技術を利用するコンピュータプログラムを用いることによって生成される。プロセスは、通常、複数の反復またはサイクルで繰返される。プロセスは、通常、試みの目的、および方法が設計および実施される態様に依存して、複数の新しいおよび有用な方法で用いられ得る。このプロセスは、個人消費者または消費者の目的グループにアピールする新しい製品またはサービスを設計するために利用され得、グループ設計の試みを容易にし、例えば、所与の製品またはサービスに関する、個人消費者、人口統計学的に定義された消費者のグループ、または特定の心理状態を有する消費者の類似点をプロービングするといったこれまで可能であった方法よりも良好な方法でマーケットリサーチを行うようにする。これは、さらに、参加グループにアピールする製品またはサービスを設計するか、または、買物客の購買するべきものの選択を効果的に容易にする仮想販売員として利用するために用いられ得る。別の言い方をすると、本発明は、個人買物客が、特徴および属性の種々の組み合わせを有する潜在的に大量の類似の製品から一つの製品を迅速に効率的な選択をすることを可能にする。提示された発明の1つの利点は、参加者が、何回も連続的に繰返して、複数の設計候補を評価することである。これは、2つの例を挙げると、アパレルおよび自動車のスタイリングに関する場合のように、斬新または独特のスタイルを含む設計状態において特に有用である。ここで、このような独特の設計を最初に見せることにより、不正確な最初の反応が導き出され得る。本発明は、選好を示すデータを収集する種々の方法、および作表する種々の方法、これらのデータをフィルタまたはアグリゲートを活用し、かつ用い得る。従って、選択者を含む人のサブセットから取得されたデータは、製品形態の派生グループの生成に不均衡な影響が及ぼされ得、すなわち、重要性が割引、増加または無視される。選択者は、派生グループの反復の前または間にその製品の属性を特定することが可能にされ得る。これは、特定の値の属性の値を固定すること、またはその属性が、参加者が望ましくないとみなす特定の値をとることを防止することを含む。選択/設計プロセスの反復を開始する前に、システムは、選択者から特定の選好情報を獲得し得、所望の製品形態の次の生成を制約するために予めふるい分けすることによって獲得された情報の少なくとも一部分を用い得る。例えば、このような情報は、売り手が製品に対して進んで支払う価格の範囲、選択者の身体の寸法情報、製品のスタイル情報、色の選好、材料の選好、作業明細書、または選択者が所望する製品機能のリストを含み得る。好適な1実施形態において、本方法は、選択された製品形態に基づいて、選択者または選択者のサブセット選択者を含む一人の人またはグループに製品を売るさらなる工程を含む。製品は、大量注文生産により、すなわち、リクエストに応じて、特定の購入者により要求される多様な形態の製品例えば、自転車、履物または衣類の任意の1つを生産することを専門とする組織によって、選択者に送達するために生産され得る。あるいは、選択された製品の形態に基づく製品は、選択者によって特定される前に存在する、例えば、在庫リストから売られる製品であり得る。本発明のこの局面の実行は、好適には、売り手が在庫を抱えているか、または容易にまたは収益性を高く製造または購入され得る製品形態の派生グループを提供するプログラムを含む。従って、本局面において、本方法は、選択者の選好を識別し、入来するキャプチャデータに基づいて、選択者にアピールし得る選択肢を提示し、提供された製品形態のシーケンスまたは選択により選択者の選択に巧妙に影響を及ぼす仮想販売員として機能する。別の視点から見ると、本発明は、設計科学の言語の相容れない構成要素と、消費者が選好について考慮するかまたは購買を考慮する際の消費者により用いられる認知言語および思考過程との間をコンピュータ支援により架橋することを含む。以前、タスクを設計するために効果的な消費者入力を禁じていたのは、この二分法である。本明細書中に記載される本発明の設計エンジンおよび仮想販売員の実施形態は、実質的に、コンピュータを介在する翻訳デバイスを含む。このデバイスは、消費者の選好多くの場合、口頭では説明できないを、設計をインプリメントする際に有用な変数により規定される設計専用データにシームレスかつ有効に変換する。消費者が、各々が消費者の選好決定に対する局面を含む、設計全体の進化セットを評価することを可能にし、消費者には、特定の設計属性または言語に精通することなく、設計または製品の選択プロセスを直接的に駆動することが可能になる。例えば、安楽椅子のアームの屈曲は、椅子の外観および消費者の主観的な美的評価に影響を及ぼすが、消費者が椅子の設計に影響を及ぼす変数を知らないために、多くの場合、規定され得ない属性であり得る。多くの人々が、それを見るまで自分が何を好きであるのかを規定できないと述べ得る理由は、おそらく、消費者が、通常、設計の言語について訓練されていないからである。設計エンジン後に定義されるは、本明細書中で示される潜在的制約を克服することに努める。消費者が実際に特定の設計についてどのような評価を下すかについて知り得ない設計者は、本発明を用い得、著しい不利を被らない。同様に、設計理論および原則を知らない消費者は、自分が好み、かつお気に入りとして持続する好機を有する設計を達成し得る。上記に示された、本発明の方法をインプリメントするための好適な装置は、プログラムが複数のターミナルにリンクされるサーバに常駐するネットワークを含む。装置内で用いられるターミナルは、コンピュータ、テレビ、電話、パーソナルデジタルアシスタント、または無線または有線でサーバと結合された他のデバイスを含み得る。装置は、最も典型的には、複数のターミナルを備える。当然、情報テクノロジーアートの現在のレベルを仮定して、他のシステムアーキテクチャが、種々の方法論をインプリメントする本発明のシステムを実施するために用いられ得る。本方法は、選択および派生製品形態の生成のサイクルを、選択者によって選好される1つまたは複数の製品形態を決定することを可能にするために十分な回数反復することを含み得る。特に、選択者が消費者のグループである場合のグループ設計の試みにおいて、これは、1つ以上の好適な設計の特定に至り得る。選択者に関する人口統計学的データを収集して、および選択者によって選好される製品形態を人口統計学データと関係付けることは、異なった戦略を用いて利用され得る市場セグメントの特定を可能にする。従って、本発明は、オーナが、所与の製品形態に対する消費者または消費者のグループの相対的類似点を識別するか、または例えば、初期採用者、後期多数派等の市場セグメントを識別することを可能にする新しい形態のマーケットリサーチを容易にする。派生グループの次の製品形態は、今回は、製品形態の新しいセットに関して再び、選好を示すデータを入力する選択者を含む一人以上の人に提供され、プロセスは、停止基準が満たされるまで繰返される。停止基準は、例えば、選択者によって下される購買決定、所定の反復数のサイクリング、選択者を含む複数の人による属性に関するコンセンサス協定の達成、選択者を含む所定の数の人の参加、所定の数の評価の達成、調査の所定回数の実行後、将来の特定の時点への到達、良好な設計が達成されたという判定をする人等の監督者の介入、選択者または監督者を含む人あるいは適切にプログラムされたコンピュータによる生じる製品形態における改善の欠如の判定、進化アルゴリズムによって生成されたすべての設計の選択肢の十分に小さい数の選択肢への集束すなわち、遺伝子的相違性の喪失または設計の集合における特定のレベルの類似性の達成、あるいは、これらの特定の組み合わせであり得る。選択者を構成する調査への参加者は、当然、設計サイクルの間、良好に進化し得る選好プロファイルを有する。参加者は、グループ力学における仲間の選択による影響を受け得る。さらに、参加者の選好は調整され得る。なぜなら、参加者は、他の場合よりも、選択肢についてより厳密に見、かつ考えるからである。おそらく最も重要なのは、設計調査への人の参加は、評価を提供する際に参加者の確信度を向上させるために利用される。多くの場合、製品の選択肢の初期の生成は、低い確信を有する評価をともない得る。しかしながら、進化設計プロセスの間、消費者の選好が設計属性に序々に反映され、より大きい確信をともなって消費者固有の評価が良好に下され得る。同様の現象は、いくらかの消費者が、製品をリサーチした場合に、より確信して購買の決定を下すことである。さらに、工程の繰返しによる消費者の設計の包含、および参加者の本当の選好が何かについての集中的思考は、他の場合よりも頻繁な購買をもたらし得る。これらの行動の洞察に基づいて、本発明により、いくつかの実施形態において、参加者が反復プロセスにおける少なくともいくらかの点で、自身の選好についての確信を示すデータを入力することを可能にすることは有用であり得る。参加者によって表現される設計についての確信のレベルが、少なくとも特定の参加者に関してサイクル停止基準として用いられ得る。本発明は、多様なプログラミング技術を用いて、所与の調査がゴールに到達することを支援することを考慮する。通常、多くの公知の計算技術が、本発明の方法および装置において有用なコンピュータプログラムの設計において開発され得、これらの技術は、所与の目的を達成するために熟練プログラマによって適合され得る。好適な技術は、遺伝子アルゴリズム、進化戦略、分布推定アルゴリズムdistributionestimationalgorithmおよび遺伝子プログラミングといった遺伝子または進化的計算技術GECである。本発明において考慮の対象となる他の計算技術は、生成文法、山登り法、シミュレーテッドアニーリング、ランダムサーチ、ランダム属性値の発生器、統計的設計の調査技術、またはこれらの組み合わせである。例えば、表現された選好から導出される製品形態の属性の重み付けの際に、コンジョイント分析技術もまた用いられ得る。このタイプの分析が遺伝子または進化的計算技術と組み合わされて用いられる場合、所望の情報を取得するための所与の調査において必要とされる反復の数を低減することが可能である。プログラムは、遺伝子アルゴリズム演算、進化戦略演算、遺伝子プログラミング演算、コンジョイント分析演算、生成文法演算、ランダム属性演算の発生器、製品形態の派生グループを生成する任意の他の演算を実行し得る。プログラムは、製品属性のセットから選択され得、製品形態の派生セットを組立て得、および/または新しいか、または修正された属性を生成し得る関数を開発し得る。プログラムは、さらに、選択者が、生成された製品形態を削除して、製品形態の派生グループ内の新しい製品形態を導入し、派生グループの生成に関する制約を予め選択された属性または属性値を含む形態に、あるいはこのような特定の属性または属性値等を含まない形態に課すか、または製品の属性または調査の他の対象物を規定することを可能にする。装置は、選択者によって選好される複数の製品形態を格納する手段、および選択した製品形態の選択者に売るための電子手段をさらに備え得る。これらの種々の計算技術は、本明細書中に示されるか、または、添付の請求項のいくつかに示され得る他のプロセス工程との組み合わせで用いられる限りで考慮に入れられることを除いて、本来、本発明の局面として考慮に入れられない。本発明は、例えば、第1のアルゴリズムの出力が次のアルゴリズムの入力として用いられる遺伝子または進化的計算技術の複数のレベルを用いるシステムをさらに含む。コンピュータプログラムは、種々の加速戦略、すなわち、参加者の投票の負担を、例えば、設計のいくつかを評価する参加者の適応統計モデルを用いることによって低減するロジックをインプリメントするコード、または適正または最適形態を識別するために必要とされる設計サイクルの数を、良好な設計を有する生産形態集団をシーディングすることによって、あるいは、本質的にモジュールである設計の場合、高位レベルモジュールを最初に進化させることによって、あるいは種々の定数パラメータを用いて実現不可能または不可能な設計を低減または消去することによって低減し得る。本方法は、例えば、コンピュータディスプレイまたは特定のタイプの出力デバイスによって選択者に、各々が属性の特定の組み合わせを有する製品形態のグループを提供する工程を幅広く包含する。これらの初期製品形態が設計または選択される方法は、重要ではないが、選択者または監督者の予め表現された選好を反映するように候補設計をスクリーニングすることを含み得る。通常、提供は、電子的に、すなわち、設計の選択肢または形態を表すグラフィック、英数字または他の視覚データを提供することによって行われる。提供の視覚による知覚visualsensingは、本発明の要求条件ではない。設計または選択された製品は、音響製品によって、メロディまたはベル等で音響的に知覚され得るからである。製品の属性は、平滑性、質感、温度、軟質性の人間工学的屈曲、またはこれらの程度の中または間で区別するために触知され得る。本発明の方法および装置を用いて鼻で知覚されるフレグランス、および口または口/鼻で知覚される味を設計または選択することが可能である。次に、本発明の方法は、提供された製品形態のサブセット1つまたは複数の選好を表現する選択者を有し、選択者によって表現される選好を示すデータは、設計選択肢を進化させる際に用いるためにキャプチャされる。本明細書中に開示されるように、種々の投票スキームが、調査のゴールに依存して、データを収集、集計、スクリーニングまたは、そうでない場合、調整するためのプロトコルの選択と共に用いられ得る。キャプチャされたデータは、派生グループか、または製品形態の次の生成を生成するためのプログラムに入力される。これらは、新しい属性例えば、製品設計の一部または構成要素の新しい色または新しい形状、新しい価値を有する属性、あるいは属性の新しい組み合わせのいずれかまたは両方を有する製品形態を含む。上述のように、プログラムは、種々の公知のまたはこれまで開発されているアプローチ、戦略、データ処理法、および派生グループまたは次の生成を生成するアルゴリズムを利用する。本発明によるプログラムの重要な局面は、キャプチャデータが派生形態の構造に影響を及ぼすことである。プログラムは、製品形態の所与の派生セットの少なくとも1つの部分を生成する製品属性のセットから選択され得るか、または属性を生成または修正する関数を利用し得る。プログラムは、例えば、システムのオーナまたは監督者といった選択者または第3のパーティが、生成された特定の製品形態を削除するか、サイクルにおける任意の時点にて新しい製品形態を導入することをさらに可能または促進し得る。さらに、プログラムは、第3のパーティまたは選択者が派生グループの生成をいくつかの予め選択された属性または属性値を含むまたは、含まないグループにさせることを可能にして、その属性を有する派生製品形態の集団を強化し得または弱体化し得、すなわち、システムを制御する選択者または監督者によって設定される境界条件に応答し得る。所与のゴールのためのこれらの計算技術の適用または後述されるように、投票技術は、例えば、マーケットリサーチ実施形態の場合、アルゴリズム/プログラムを制御し、従って、コンピュータプログラムを通じて、参加者通常、オンライン上の多数の消費者に、連続的に生成して種々の製品形態を提供する。これらの製品形態は、特に、折衷的で多様な設計の選択肢を提供して、製品属性の異なった組み合わせを有する設計空間の探索を促進するように設計される。代替的または追加的に、コンピュータプログラムは、一人またはサブセットの消費者の選好と調和する製品属性のセットにむけて集束、すなわち、フィット製品に向かって進化する派生製品を生成する消費者の選好と最良に調和するもの。さらに別の局面において、コンピュータプログラムは、対応する複数の消費者のサブセットの選好と調和する製品属性のセットを有する複数の製品の形態に向けて集束する派生製品形態を生成する。従って、システムは、同様の選好を有する消費者のグループ、およびその選好を満たす設計の両方を識別することを可能にし得る。本明細書中にて仮想販売員と呼ばれるさらに別の好適な実施形態において、本発明は、製品の買物客によって、代替的属性を有する多数の同様の製品形態の中からの選択を促進する方法を提供する。本方法は、各々が属性の特定の組み合わせを有する製品形態のグループを買物客に電子的に提供する工程と、買物客が選好する提供された製品形態のサブセットについての選好を表現することを可能にする工程と、買物客によって表現される選好を示すデータをキャプチャする工程と、データを製品形態の派生グループを生成するためのプログラムに入力する工程と、新しい属性または属性の新しい組み合わせを有する形態を含む工程とこの形態の生成はキャプチャされたデータによる影響を受ける、買物客に、製品形態の少なくともいくつかの派生グループを提供する工程と、データキャプチャする工程と、入力する工程と、新しい選択生成および提供工程を、停止基準通常、購買決定が満たされるまで繰返す工程とを包含する。再び、本方法は、好適には、電子ネットワークによって、最も好適には、企業間および企業と消費者の関係でインターネットを介してインプリメントされる。システムが仮想販売員として利用される実施形態について、アルゴリズム/プログラムが制御され得、従って、参加者通常一人の買物客には、コンピュータプログラムを通じて、既存の製品またはサービスの設計購買オプション、あるいは容易に製造され得る製品、または販売することができる製品の在庫が提供される。生成に関する新しい製品の選択肢を予め選択することによって、システムは、買物客を、買物客が既存の、特に収益性の高いまたは在庫過剰な商品の中で好む製品、または買物客が最も魅力的だとみなす製品の形態に導く。本明細書中にて設計エンジンと呼ばれる本発明の実施形態において、選択者は、消費者の比較的大きいグループか、または同じ組織に所属し得るかまたは所属し得ない、共通の人口統計学的グループのメンバーであり得、あるいはプロの設計者を含み得る。市場データの収集を容易にすることに関わる本発明の局面において、選択者は、通常、消費者のグループである。一つの重要な実施形態において、本発明は、各々が代替的属性を有する潜在的に多数の形態を有する製品をまとめて設計する方法を提供する。本方法は、適切に構成されたコンピュータか、または設計エンジンとして利用されるコンピュータのネットワークにて実施され得る。本方法は、複数の人の各々に製品形態のグループを電子的に提供する工程とこれらの各々が属性の特定の組み合わせを有する、人が選好する提供された製品形態のサブセットについての選好を表現することを可能にする工程と、人によって表現される選好を示すデータをキャプチャする工程と、製品形態の派生グループを生成するためのプログラムにデータにキャプチャデータを入力する工程と新しい属性、または属性の新しい組み合わせを有する形態を含み、その生成は、キャプチャデータによる影響を受ける複数の人に製品形態の派生グループを提供する工程とを包含する。プロセス工程は、その人によって選好される1つ以上の製品形態の発見といった停止基準が満たされるまで反復される。その後、選択された製品形態に基づいて複数の単位の製品が生産され得、選択された製品形態に基づいて、一人以上の人または他の人々に製品が販売され得る。選択する人は、例えば、プロの設計者またはフォーカスグループのメンバーであり得る。本方法は、選択のサイクルおよび派生製品形態の生成を、選択者によって選好される1つ以上の製品形態を決定することを可能にするために十分な回数反復することを含み得る。特に、選択者が消費者のグループであるグループ設計の取り組みにおいて、これは、1つ以上の好適な設計の特定に至り得る。選択者に関する人口統計学的データを収集することおよび選択者により選好される製品形態を、人口統計学的データと関係付けることは、異なった戦略を用いて開発され得る市場セグメントを特定することを可能にする。従って、本発明は、そのオーナが、所与の製品形態について、消費者または消費者のグループの相対的類似点を識別すること、または市場セグメント、例えば、初期採用者、後期多数派等を識別することを可能にするマーケットリサーチの新しい形態を容易にする。別の実施形態において、本発明は、ビジネスマネージャ等の参加する人のグループの中で、多数の代替的属性を潜在的に有するプランまたはメニューに関してコンセンサスを達成する方法を提供する。本方法は、複数の参加する人の各々に、各々が属性の特定の組み合わせを有する選択肢のグループを電子的に提供する工程を包含する。人は、提供される選択肢のサブセットについての選好を表現する。これらの人によって表現される選好を示すデータは、選択肢の派生グループを生成するための、新しい属性または属性の新しい組み合わせを有するプランを含むプログラムに入力される。新しい、派生選択肢の生成は、キャプチャデータによる影響を受け、従って、プランの選択肢の派生グループは、複数の参加する人に提供される。データ収集、新しいプラン生成、および提供は、コンセンサスが達成されるまで繰返される。このプロセスは、グループウェアとしてのイントラネットまたはインターネット上でインプリメントされ得る。生成された選択肢は、監督者により選好されるプランであり得、これは、参加する人に提供されて、これらの人々が監督者によって選好されたプランの属性を選択するように誘導する。再び、本発明は、選択肢の派生グループの生成を予め選択された属性または属性のセットを含むグループにに制約するさらなる工程を含み得る。さらなる利点と共に、上述の本発明の利点は、添付図面と関連した以下の説明を参考にすることにより、より良く理解され得る。図面において、同一の参考符号は、異なる図にわたって、同一の部分を示す。また、図面は、必ずしも縮尺して製図されていない。代わりに、本発明のコンセプトを伝えることに強調点が置かれている。本発明の詳細な説明図1は、本発明が用いられ得る環境の1実施形態を示す。選択者は、ネットワーク100によって1以上のサーバコンピューティングシステム50、52、54と通信するために1以上のクライアントシステム10、20、30、40を用い得る。ネットワーク100は、イーサネット登録商標ネットワーク等のローカルエリアネットワークLAN、または、インターネットまたはワールドワイドウェブ等のワイドエリアネットワークWANであり得る。クライアントシステム10、20、30、40は、様々な接続部を介してネットワーク100に接続され得る。様々な接続部は、標準電話線、LANまたはWANリンク例えばT1、T3、56kb、X.25、ブロードバンド接続部ISDN、フレームリレー、ATM、および無線接続部を含む。接続部は、様々な通信プロトコル例えばTCP/IP、IPX、SPX、NetBIOS、イーサネット登録商標、RS232および直接非同期接続部を用いて確立され得る。例えば、ネットワーク100は、中央集権化された決定エンジンに対する組織内の会社イントラネット接続の決定者であり得るか、または、ネットワーク100は、セキュアなエクストラネット、または、カンパニーの供給者またはカンパニーの設計エンジンに関するコンサルタント等の異なるエンティティに接続する仮想私設網であり得る。図1に示されるように、クライアントシステム10、20は、通常ユーザによって用いられるクライアントコンピューティングシステムであり得る。通常ユーザによって用いられるクライアントコンピューティングシステムは、任意のパーソナルコンピュータ例えば286ベース、386ベース、486ベース、ペンティアム登録商標ベース、iTaniumベース、PowerPCベース、ウィンドウズ登録商標ベース端末、ネットワークコンピュータ、無線デバイス、情報装置、Xデバイス、ワークステーション、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタントまたは他のコンピューティングデバイス等である。以上の実施形態において、クライアントシステム10、20は、多数のウィンドウ指向オペレーティングシステムの任意の一つである。ウィンドウ指向オペレーティングシステムは、ウィンドウズ登録商標3.x、ウィンドウズ登録商標95、ウィンドウズ登録商標98、ウィンドウズ登録商標NT3.51、ウィンドウズ登録商標NT4.0、ウィンドウズ登録商標CE、マッキントッシュ、Java登録商標、Unix登録商標およびLinux等である。この実施形態において、選択者は、クライアントデバイス10、20を介してシステムとインタラクトするユーザ12、22を含む。他の実施形態において、クライアントシステム40は、詳細な確立における情報キオスクである。以上の実施形態において、クライアントノード40は、消費者入力を受けるためのタッチ感知スクリーンまたは膜キーボードを含み得る。他の実施形態において、クライアントシステム40は、販売取引から参考情報を収集する小売の販売点端末retailpoint-of-saleterminalである。図1のクライアントシステム30は、現実の人間のプロキシである選択者の実施形態を示す。選択者の実施形態は、プログラムされ、ニューラルネットとしてトレーニングされたコンピュータ、統計モデル、分布評価アルゴリズム、強化またはQ学習方法、学習分類子システム、または他の機械学習方法またはエキスパートシステム等である。以上の実施形態において、クライアントシステム30は、スレデッドまたは他の1以上のプロセスであり得る。上記プロセスは、ニューラルネットモデル、学習分類子システム、統計モデルまたはエキスパートシステム等の評価モデルまたはアルゴリズムを実施する。上記評価モデルまたはアルゴリズムは、人間の投票選好をエミュレートし、プロキシによって投票する。上記のプロセスは、クライアントシステム30上で実行し、サーバシステム50、52、54とネットワーク100を介して通信し得る。あるいは、クライアントシステム30は、サーバシステム50、52、54をネットワーク100を介して通信し、パイプ、共有メモリまたはメッセージベースの通信遠隔プロシージャコール等を用いて、様々なサーバプロセスと通信し得る。多くの実施形態において、サーバ50、52、54の一つは、商品形態の初期の集団populationを提示する工程、選択者に提示された派生された商品形態を生成する工程、選択者選好を示すデータを取り込み、処理する工程に責任を持つ。このサーバは提示サーバと称される。属性データベース60は、商品形態を生成するために利用可能になり得る属性を格納する。投票データベース70は、プロセスの進行の間に選択者から得られた選好データを格納する。実施形態の中には、一つのデータベースが可能な商品属性および得られた選好データの両方を格納するように用いられるものもある。サーバ50、52、54の別の一つは、商品形態の表示を生成する格納された属性データと格納された選好データとを利用する生成および進化的計算プログラムを実施する。このサーバは生成サーバと称される。提示サーバは、上記の商品形態表示を処理して選択者に提示され得る商品形態を生成する。しかし、サーバ50、52、54の別の一つは、投票総計voteaggregation分析サーバとして役に立つ。このサーバはいくつかの役割を果たす。このサーバは、選択者から入来する選好データを取り込み、それを投票データベース70に格納する。このサーバはまた、データを分析し、変形するか、または、データを、生成サーバによって用いられ得るフォーマットに条件付ける。このサーバはまた、統計またはニューラルネットベースのモデル、または、選択者選好の他の機械学習モデル等のモデルを発展させるために用いられ、このサーバは、上記のモデルを用い、選択者に上記モデルを提示する前に生成サーバによって生成された形態のいくつかを排除し得る。さらに、このサーバは、選択者のサブセットの選好を示すデータを提供し得る。このデータは、提示サーバによって提示された形態に付けられ得る。個別のサーバとして示されているが、生成サーバ、提示サーバおよび投票総計/分析サーバは、任意の数の物理的なサーバとして具体化され得る。選択者による購入決定または購入決定のサブセットを本発明が与えるか、または、利用する実施形態において、サーバ50、52、54の一つは、eコマースサーバであり得る。例えば、購入決定は、設計調査の停止条件の一つを提供し得るか、または、選択者を含む個人は、個人が満足を見出す中間商品形態の一つについて購入順序を決定するように許可され得る。当業者によく理解されているeコマースサーバは、請求書情報および出荷情報等の顧客情報を含むデータベースを用いる。eコマースサーバは、関連する請求および出荷情報を得て、処理し、データベースに格納し、注文実行エンティティに関連データを送信るように用いられ得る。選択者はまた、1以上のコンピュータを含み得る。上記コンピュータは、統計モデル、ニューラルネット、学習分類子システム、他の機械学習モデルとしてプログラムされたコンピュータであるか、または、コンピュータ選好パターンを模倣するか、シミュレーションするようにトレーニングされた他の適切なソフトウェアアルゴリズムを備えたコンピュータである。このような代理の選択者は、他の事項の間に、コンピュータ駆動の創発的な設計サイクルの間に、フィードバックおよび評価プロセスを容易にし得る。適切なコンピュータプログラムは、おそらくスーパバイザとしてを除き、顧客の参加を容易にし得るか、または排除し得る。例えば、トレーニングフェーズを経験した後、評価プログラムは、生成プログラムへの入力として受け入れる前に顧客が受諾するか、または調整すべき選択肢の所与のセットに対する示唆された選好パターン評価を表現し得る。繰り返されたサイクルの後、顧客は、彼または彼女の個人の評価プログラムが監督されていない入力を生成問題に提供することを許可し、数サイクル後、顧客に調節するのを許可するのを待つ。最終的には、信頼意識senseoftrustは、顧客と評価プログラムとの間で発展し得、評価プログラムが顧客のプロキシとして振る舞うことを可能にする。このような方法の利点は、顧客選好と特定の設計選択肢との間の適応ランドスケープをより十分に偵察するために、多数の初期シード評価集合選択肢から始まる数サイクルの間、評価プログラム-生成プログラムがインターラクトできることである。ニューラルネット、学習分類子システム、機械学習、エキスパートシステムまたは評価プログラムの他のタイプは、コンピュータ生成選択肢および顧客特定評価を用いる緊急設計サイクルの集合を用いてトレーニングされ得る。緊急設計プロセスとの将来のインターラクトを支援するのに利用可能な個人化評価プログラムを有する見込みは設計サイクルの大集合に従事する顧客には励みになり得る。本発明の別の実施形態において、選択者は一個人からなる。すなわちシステムが1ユーザシステムである。この場合、集合され、分析されるための複数の投票はない。したがって、投票データベース70は、設計調査中の選好データまたは特定の選択者に対する決定プロセスを格納するために用いられる。投票データベース70はまた、現在の調査以前の調査と類似した調査に参加した可能性のある他の選択者からの選好データを含み得る。サーバ50、52、54の一つは、選択者から入ってきた選好データを収集し、分析し、格納する。サーバ50、52、54の一つはまた、データを提示サーバに提供することにより、参加者にフィードバックを提供するように用いられ得る。提示サーバは、調査持続時間にわたって選択者の選好の進化を示すか、または、選択者に、投票データベース70に格納されたデータと現在の選好を比較する基礎を提供し得る。本実施形態は、本発明の仮想セールスポイントの実施形態を実施するために用いられ得る。本実施形態はまた、アプリケーションサービスプロバイダモデルを介して一個人設計調査を実施するために用いられ得る。もちろん、このようなシステムは、単一の、適切にプログラムされたコンピュータに具現化され得る。図2は、本発明の方法を具現化する、例示的な決定または商品設計調査のプロセスフロー図である。本実施例において、プロセスは、調査のオブジェクトすなわちブロック210によって表示された決定オブジェクトまたは設計オブジェクトを識別することで開始する。この点において、オブジェクトは、テニスシューズの色、来週のミーティングの議題、来月の共同ミーティングのメニュ等の、非常に一般的な用語で識別される。いくつかの実施形態において、調査510のオブジェクトを識別するステップは、仮想セールスパーソン実施形態にあるようにスキップされる。次に、ステップ211において、調査の間に変更するように許可されるオブジェクトの上記の属性が識別され、上記属性が取り得る異なった値が決定される。例えば、上述されたテニスシューズの色の場合、ステップ211は、設計バリエーションの影響下にある靴の個別の要素を識別することを含む。結果は、つま先の色、アイステイ色eyestaycolor、前皮色、ヒールの色、ソールの色およびレースの色となり得る。さらに、上記要素のそれぞれが取る色の範囲が確立され得る。例えば、レースは、レースが取り得る異なる色例えば白、黒および赤または異なる値を有する赤の属性を有し得る。同様に、バンプが取り得る8色例えば赤、青、白、緑、オレンジ、黒、黄および紫がある。さらに、他の実施形態において、所定の制限ルールが実施され得る。所定の制限ルールは、例えば、レースの所定の色が前皮の特定の色に用いられることを防ぐ。他の実施形態において、属性は、値の連続範囲を有し得る。プロセスの次のステップは、ブロック212によって表示されており、遺伝アルゴリズム、遺伝プログラムまたはGECプログラム内で、特定の設計または決定オブジェクトを内部的に表示するために用いられる表示または遺伝型コーディングを決定することを含む。遺伝アルゴリズムの場合、遺伝子型は、特定の時点、属性の組み合わせまたはその構造の値が一つの特定の商品形態を表示するような、それぞれの属性値を暗号化するデータ構造である。このステップは、前のステップ211に直接に結び付けられる。ステップ211にて、時には特徴付けfeaturizationと呼ばれる属性および属性の可能な値が決定される。テニスシューズの色の実施例を続けると、適切な遺伝子型は、六つの整数ストリングからなり、それぞれは、識別された特徴レース等の一つを表示する遺伝子とみなされる。その整数は、順に、異なる整数値本明細書中では、実施例として、例えば、三つの0、1および2等を取るように限定されている。0、1および2それぞれは、三つの所定の、レースに許容された色の一つを示す。本実施例の遺伝型は、模式的に以下に示される。別の実施例において、遺伝子が取り得る値が所定の属性を示すのではなく、物理パラメータを表示することがあり得る。例えば、211にて識別された設計パラメータの一つが靴のヒールの高さである場合、それをコーディングする遺伝子は、現実の高さをインチで表示する値を取り得る実数例えば0.5~1.5であり得る。別の場合において、遺伝子型毎の整数または実数は、複合コンピュータ支援設計プログラムで用いられるパラメータを表示し得る。複合コンピュータ支援設計プログラムは、上記パラメータに基づいて異なる形態を生成する。例えば、上記パラメータは、所定の形状の曲率次元および曲率半径、および/または、形状を作り上げるベジェ曲線のパラメータを表示し得る。1実施形態において、商品は、CAD/CAMシステムとして説明され得、設計特徴は、CAD/CAMシステムにより、自動的に、商品のCAD/CAMモデルから抽出され得る。例えば、商品は、モデル属性および属性の特定の値にリンクする表によってCAD/CAMシステムで表示され得る。モデル属性は、商品に対するそれぞれの遺伝子および染色体値または特定の対立形質等の変数の特定の値とみなされ得る。属性値は、APIコールをCAD/CAMシステムにすることによって操作され得る。フローチャートの次のステップは、ブロック213によって表示されており、上述の遺伝子型表示、進化的アルゴリズムの内部データ構造から選択者に提示され得る対応する形態表示である表現型へのマッピングまたは転換を決定することを含む。テニスシューズの実施例では、このマッピングは、特定の特徴の色とそのインデックス値との間の単純な対応のような取るに足らない。他の場合、このマッピングはより複雑であり得る。例えば、遺伝子プログラミングが用いられる場合、遺伝子型は、プログラムまたはインストラクションの集合を暗号化し得る。このプログラムまたはインストラクションの集合は、商品形態例えば遺伝子形状を生成するか、または形状のパラメトリックコンピュータ支援設計モデル、遺伝子によって暗号化されたパラメータを決定する。上述のステップ210~213は、214で始まるプロセスの繰り返しパートの準備工程である。215において、可能な解の初期集団-可能な設計、可能な決定、可能なメニュ-が生成される。遺伝子および進化的計算手法の言語では、この初期集団はシード集団または試行集団と呼ばれる。典型的な集団サイズは、2~100、000の範囲であり得る。いくつかの実施形態において、典型的な集団サイズは3~50、000の範囲である。より好適な実施形態において、典型的な集団サイズは4~10、000の範囲である。さらにより好適な実施形態において、典型な集団サイズは5~1、000の範囲である。たいていの好適な実施形態において、典型的な集団サイズは、50未満から600までの範囲である。集団のそれぞれのメンバーは上述された遺伝子型、すなわちデータ構造であり、このデータ構造にて、フィールドそれぞれまたは遺伝子がその許可された値の一つを取る。これらは染色体と呼ばれる。シード集団は、染色体内のフィールドそれぞれに対して許可された範囲からランダム値を取り出すことによって生成され得る。可能な解の初期集合を作り出す他の可能な方法は、以前の調査の結果である染色体、他のより従来の手段を用いる人々によって設計される商品形態を表示する染色体、このプロセスの目的に部分的に依存する他の方法の間の染色体を用いることである。一旦初期集団が生成されると、所期集団が選択者に評価のために提示される。このステップは216で表示される。可能な解を提示することは213で決定された表現型転換スキームに遺伝子型を用いることを必要とし得る。ステップ216は、可能な解の全集団を選択者に提示することを含む。いくつかの特定の実施形態において、選択者は、広域この場合では初期集団の、サブセットまたは窓について提示される。CAD/CAMシステムを含む実施形態について、ステップ216は、集団のそれぞれをレンダリングするCAD/CAMシステムを必要とする。最低限、可能な解の二つが選択者に提示される。216にて、商品形態の提示と共に、選択者はまた、商品形態の間の選好を表現する手段で提示される。これは、みなし品物deemedgoodであるモノにクリックすることから、提示された様々な形態に対する代入グレードを移動すること、選好の順序によって形態を順序付けることまでの任意の数の方法で実施され得る。上記方法のそれぞれにより、次のステップで取り込まれて用いられる選好データの特定のタイプが結果的に生じる。特に、選択者が彼または彼女の選好を示す一方法は、提示された形態のモノ、おそらくみなし満足されているモノに対する購入要求を発行することによる。ステップ217において、選択者からの選好データは、典型的には電子的に収集され、分析される。一人より多くの個人が選択者を含む場合、異なる個人からの選好データは総計され、プロセスの次のステップにて使用可能であるように条件付けされなければならない。このステップにおいて、任意の数の投票集団方法が用いられ得る。投票集団方法、および、選択者の選好を表現するために選択者選択者に提供された方法が技術的に関係付けられる。本発明の実行上で有用な投票システムは一般に五つのカテゴリ1多数決原理および多数決主義方法majorityruleandmajoritarianmethods、2positionalmethods3multi-stagemethods4utilitarianmethods5比例法に分類される。多数決原理および多数決主義方法は選択肢間のバイナリ比較からの情報のみに依存する。おそらく多数決原理の非常に精通された例は、しばしば二人の候補者間の選択である合衆国の大統領選挙プロセスである。多数決原理選挙スキームの勝者は投票者の半分より多数によって選ばれる選択肢または候補者である。二人の選択肢が提示される場合について、決選投票等のいくつか他の手順は、選択肢の数を2に減らすまたは選択肢を二つのグループにグループ分けすることが必要とされる。一つの多数決原理は、ペアでの比較を実行し、上記比較にて負ける選択肢を排除することにより、2より多数の選択肢に適用され得る。本方法において、勝者は、ペアでの比較が実行される順番に依存し得る。他の多数決原理システムは、特に、theAmendmentProcedure、theSuccessiveProcedure、TheCopelandRuleペアでの比較を用いて負けおよび勝ちをカウントするおよびSchwartzruleを含む。PositionalMethodsは、多数決主義方法より、投票者の選好順序付けについてより多くの情報を利用する必ずしも全順序付けではない。複数の投票firstpastthepostとしても公知であるにおいて、全ての投票者は彼または彼女の最も好むn選択肢に投票する。ここでnは選挙されるべき候補者の数である。最も投票を得た選択肢が勝つ。多数決主義方法と異なり、第3の候補者が全選挙区によって好まれていなくとも、複数の投票の投票分割に起因して、十分に異なる第3の候補者に二人の類似の候補者が負けることがあり得る。Positionalmethodsは、特に、本発明のいくつかの好適な実施形態に関連する。上記方法は、調査中に参加者に多数の選択肢を提示すること、および、参加者が選好の順番に選択肢を格付けを要求することを含む。Approvalvotingにおいて、投票者は、投票者が望む選択肢の多く投票者が是認する選択肢全てを選び得る。勝者は、一般に複数の投票他の者より多くの投票を受ける一般に選択肢である。得点または点方法の例であるBordaCountvotingにおいて、それぞれの投票者がそれぞれの選択肢に多数の点を与える。n選択肢の最も好まれるのはn-1点を与えられ、次に好まれるのはn-2点を与えられ、常に最も好まれない選択肢にn-nまたは0点である。勝っている選択肢は最多数の投票を受け取る選択肢である。Multi-StageMethodsは、投票プロセスの異なるステージで異なる機能またはメカニズムを用いる。上記方法は、減少した数の選択肢に繰り返して同一のメカニズムを用い得る。上記方法の利点は、投票者が勝ちそうにない選択肢を選んだ場合に、投票者が彼または彼女の投票をムダにするのを恐れる必要がないことである。一つのこのような方法は、連続的なペアの比較を通してコンドルセ勝者が存在する場合にはコンドルセ勝者を選ぶBlack’smethodである。コンドルセ勝者が見出されない場合、この方法はBordacount勝者を選ぶ。別のmulti-stagemethodは、簡単に上述した、投票の第1ラウンドで大多数の勝者を欠く決戦手順であり、決戦単一多数決選挙は、最多数の投票を受け取った二つの選択肢間で行われる。別の、連続的にBordamethodを適用するmulti-stagemethodは、勝者が残るまで各ラウンドで最小点の選択肢を排除するNanson’sBorda-Eliminationprocedureである。このアプローチの利点は、定型的なBordamethodと異なり、この方法がコンドルセ敗者を決して選ばないことである。Single-TransferableVotingSVTまたはHare’procedureが英国で人気がある。本方法では、投票者は全ての候補者にわたる投票者の選好ランキングを提出する。閾値数の第1の位置をより受け取る任意の候補者が選ばれる。選ばれた候補者が選挙に必要であるより多くの投票を受け取る場合、この候補者が有する余りの投票は、投票者の第2の選択選好に基づいて残りの候補者にわたって再分配される。再度、必要な数の投票より多くを受け取る任意の投票者が残りの投票の再分配に従って選ばれ、再分配の新しいラウンドが実行される。残りの勝つための投票がもはや利用不可能であり、勝者の必要な数が到達されていない場合、最小点候補者が排除され、その候補者に対する投票が再分配される。SVT手順には、勝つために必要とされる閾値に依存し、解放された投票を再分配するために用いられる手順に依存し、同点を解決するために用いられる方法に依存して多くのバリエーションがある。投票を再分配する一方法は制御されたランダムネスを含む。SVTは1選択肢のみを選ぶように用いられ得、この場合、再分配は排除された候補者のみからの投票を含む。本方法はAlternateVoteorMajorityPreference。Coomb’sprocedureは、最も最後の位置を得る選択肢が排除される選択肢の投票が再分配されることを除いてSVTに類似している。STVは最も集中して好まれる選択肢を選択する傾向があり、Coomb’sprocedureが大多数によって最も好まれない選択肢を選択する傾向がある。UtilitarianMethods。選択肢の順序ランキングを提供するように投票者に単に要求する、これまで議論された方法と異なって、Utilitarianmethodsは基本的な格付けを要求する。投票者は、効用値を、投票者に提示された選択肢のそれぞれに割り当てるように要求される。上記効用値は、有限スケール一般に用いられるスケールは1~5、1~7、0~10または0~100となるスケールであるを用いて、投票者がそれぞれの選択肢から派生すると期待する幸福または満足の量を反映するように意図される。区間スケール、および比率スケールの間で区別される。前者において、ゼロは意味がない。それは単に意味のある値間の差に過ぎない。後者において、ゼロは測定されている特性の欠如を意味する。ulitarianmethodsの結果は、様々な選択肢の投票者によって与えられた効用値の総計に基づいている。これまで提示された方法と当該utilitarianmethods間の差をさらに分類するために、多数決主義方法は何回xが一つの他の選択肢に勝るかに基づく決定を基礎とすることが留意されている。Positionalmethodsは何回xが全ての他の選択肢に勝るかに基づく決定を基礎とする。上記方法は、いずれも選択肢への投票者の直接的な評価に基づく決定を基礎としないpositonalmethodsは時に誤って中断されるが。Utilitarianmethodsは判断の強さ、すなわちどれだけ選択肢xが別の選択肢yに勝るかを説明する。以下の方法はRilerおよびMuellerによって説明される。本明細書で説明される好適な実施形態の一つに用いられえるようなDirectAggregationofCardinalUtilityは、単純なSummationofCardinalUtilitymethodである。本方法において、それぞれの選択肢の効用値が追加され、最大合計を受けている選択肢が勝つ。別の方法は、multiplicaionofutilitiesを含む。効用値は合計される代わりに積算される。上記方法のバリエーションは、効用値を用いる前に効用値をいくつかの正規スケールにフィットさせることにより効用値を正規化する。上記投票方法の一つの問題は、勝つチャンスを増やすために投票者が投票者の好む選択肢に割り当てる効用値を投票者が増加させる傾向、および、投票者が好んでいない選択肢に投票者が割り当てる効用を減少させる傾向である。本発明が利用し得る一つのバリエーションは、効用の合計または乗算の重み係数の使用を介して、異なる投票者またはグループまたは投票者が他のものより多かれ少なかれ投票力を与えられる場合である。これは結局スーパー投票者supervoterスキームである。例えば、マネージャまたは設計者は、選択者を構成する他のものよりもより投票力を与えられ得る。なお、上記で説明した順序投票スキームでは、スーパー投票者ステータスは、スーパー投票者に1より多い選択権を与えることを含む。Demand-RevealingMethods。本方法は上述のdirectaggregationに関する問題を防ぐように試行する。ここで、投票者は投票者の好まれる結果に対する投票者の値を増加させる。このアイデアは、好まれる選択肢を得るために所定の量のお金を支払うように申し出ることにより、投票者に投票させることである。それぞれの選択肢に申し出られたお金の量が合計され、最大合計を獲得する選択肢が勝つ。勝っている選択肢の申し出が勝利マージンを超える投票者は、投票者の勝利への寄与に等しい税金を支払わなければならない。税金は、投票システムに関連した誰かの態度を堕落させないように、投票システムに関連した誰にも向かわないことになっている。このようなシステムの一つの否定的な面は、税金はが上記の投票者により多くのお金の供与を効率良く止めさせないことである。本発明の背景において、典型的に、値のいくつかのトークンが用いられる。税金は、ペナルティのいくつかの形態から成る。ペナルティはトークンまたは調査の背景にて参加者に対する価値の何か他のものを含み得る。1局面において、本発明は、あるシステムから別のシステムへの投票スキームの切り換えを設計調査発展としてみなす。上述の投票システムのリストから明らかなように、参加を最大化する等の公平の確実な測定についてより良いものもあり、選択者を作り上げる人々のわずか一部が強く思っている選択肢を素早く見出す点でより良いものもある。言い換えれば、調査の間に与えらた任意の点にて、本発明に従って行われた調査の間に使用する投票システムは、例えば、マーケットリサーチの実施形態を利用する場合に、探索を支援するか、または、高速で最適化に到達することに支援するか、または、1人の人、または、例えば特定のマーケット部門の、選択者の代理を含む人の集合によって好まれた特定の設計に収束することを支援する。したがって、例えば、本発明は、ステージの初期に探索を支援し、後のステージで解へと突進する調査過程の間、投票パラダイム間で切り換えをすることによって実施される。この一般的な概念は、早期収束を防いで初期に利用を可能にする遺伝アルゴリズムに用いられたいくつかの標準的な技術の価値を有するとして認識される。これらは、評価関数から遺伝子アルゴリズムにフィードバックされるフィットネスデータのスケーリングを処理する。もちろん、これは本発明の実行に従って行われ得る。あるいは、投票システムの選択および変化は同じことを効率良く達成するために用いられる。まだ本発明の別の局面では、本発明は並行に単純な投票システムを起動することを考慮する。例えば、初期生成または調査過程の間の割り当てられたポストでの出力を比較する。次いで、決定スキームまたはルールまたはスーパーバイザは、プロセスで次の繰り返しを行うために、これらの結果のいくつかの組み合わせを用いるべきどれか、または、おそらく用いるべきどれかを決定する。このような決定は、査定が行われる時間での現在の投票データだけに基づくのでなく、異なる投票またはデータ総計スキームおよび投票履歴または初期の繰り返しの結果に基づく。もちろん、この技術は、派生された商品選択肢を生成するコンピュータプログラムによって用いられ得る。しかし、再度、類似の結果が並列にいくつかの投票システムを起動することによって達成され得る。ステップ218において、調査の選好データおよび他のパラメータ時間経過、繰り返し起動の数等は、停止条件が満たされたか否かを分かるように試験される。停止条件がまだ満たされない場合、プロセスはステップ219に移動する。このステップにおいて、遺伝子計算演算は、新しいまたは派生された解の集団を生成するために可能性のある解の集団にて実行される。このステージで用いられるアルゴリズムは、上述されたように広く変わり得る。好まれる形態において、この演算は、実数および整数値の遺伝子を備えた遺伝アルゴリズムである。遺伝子および進化的計算手法のほとんどの実施に典型的な演算子は選択または再現演算子、組換えまたは交差演算子、および突然変異演算子を含む。組換え演算子は、これらのフィットネスの関数として、解の現在の生成のメンバーのコピーを基本的に作製する。選択者によって好まれた、すなわち高い度合いのフィットネスを有するように選択者によって見出された上記の可能性のある解は、好ましくない解より選択されて再生されがちである。再生演算子のたいていの実施は決定論的ではなく、ランダムネスの要素を含むことに留意すべきである。言い換えれば、可能性のある解は解のフィットネスに従って変わるように再生されがちである。高度に適合した解により、結果的に再生のこの中間ステージに現われるその解のいくつかのコピーが生じ得ることに留意すべきである。別の演算子は、再生演算の結果である解の中間集団に影響する交差演算子である。交差において、中間集団のメンバーがペアであり、それぞれのペアの二つの染色体が分割され、異なる部分が交差して組み合わされ、結果的に、子孫のペアすなわち可能性のある解の新しいペアが生じる。以下の模式図は一つのポイント交差の場合を表示する。結果的な二つの染色体、遺伝子2と遺伝子3との間の単一の点交差に従う。ペア形成プロセスがランダムに実行されることが留意されるべきであり、異なる染色体のフィットネスまたは好ましさに基づき得る。さらに、いくつかのスキームは、ペアの遺伝子類似性または非類似性に従って親をペア形成し得るより複雑な類別交配スキームを本明細書の後半で説明する。さらに、任意の所与のペアでの交差演算子を適用する決定がランダムネス要素を含み得る。単一点交差にて、交差位置は同様にランダムで決定され得る。本明細書で用いられる実施形態のいくつか、および後に説明される、親のそれぞれのペアに対する単一の子孫が生じる。多数の交差演算子が研究者および遺伝計算分野の研究生によって発展されてきた。上記は、多数点交差および均一な交差を含み、それぞれは、異なる環境下で収束または診査/外植トレードオフという点から異なる性能を与える。実数値の遺伝子の場合において、交差演算子は、親染色体の対応する遺伝子の値の間で内挿および外挿の両方を含み得る。交差に続いて、突然変異演算子は、子孫、すなわち交差の結果に適用される。突然変異は、可能性のある解空間の外挿を増加させるランダム演算である。内挿は用いられる特定の表示に依存する。バイナリ値の遺伝アルゴリズムが用いられる場合、遺伝子型は0’および1’のストリングからなる。突然変異は、所与の確率でランダムにビットをフリップさせる0から1またはその逆ことを含む。例えば、突然変異率が平均で0.1、つまり染色体の集団内で直面される1000ビットにつき一つである場合、一つがランダムに選択され、フリップされる。遺伝子が整数値を受け取る場合、適切な突然変異確率例えば、平均で1000遺伝子に一つ毎で、整数は、その遺伝子に対する許可された値の範囲から、またはその遺伝子の現在の値の所定の近傍からランダムに選択された別の整数によって取り換えられる。その点にて、全ての遺伝計算が可能性のある形態または解の集団に適用された後、派生された集団が得られ、ステップ219は効率良く完了する。モンスターキリングmonsterkillingと呼ばれる場合のある、適用されるさらなる動作があり得る。生成されてきた許可されていない染色体が排除され、置換が行われる。派生された集団は、ここで、ステップ216での評価のために、すぐに選択者に提示され、ループの一つの繰り返しを完了させる。ブロック218で、停止条件の一つが認められる場合、このプロセスは、調査の終了を表示するブロック220に進行する。220では、好まれる形態またはいくつかの好まれる形態221が見出されてきた。異なる選択者で、または、同一の選択者だが異なる解の初期集団で、または両方で調査を繰り返すことが可能である。同一の設計または決定オブジェクトに対する異なる属性または属性範囲を用いて、関連した調査を実行するのもまた可能であるすなわち、210が変わらないが、ステップ211が異なる属性を得るように繰り返される。これは階層的な設計プロセスが着手されている場合であり得る。商品の1局面が第1に設計され、次いで別の局面が設計される。例えば、1フェーズにおいて靴の形状を設計し、靴用のカラーパレットを選ぶ。上述の実施形態が生成の進化的アルゴリズムと呼ばれる。集団のかなりのパーセンテージが子孫と取り代わられる。対照的に、定常状態進化的アルゴリズムは、通常このアルゴリズムの繰り返し毎に一つまたは二つの子孫のみを作製する。親は通常、より適合する個体を好むように重み付けをされた確率過程で選ばれる。一旦、一つまたは二つの子孫が作られると、新しい子孫の余地を作るために、集団から個体が除去用に選択されなければならない。非常に様々な除去の方法が定常状態アルゴリズム用に存在する。例えば、最悪のフィットネスを有する個体が子孫によって取り代われる。あるいは、取り代わられるべきメンバは、より適合していない個体を好むように確率過程を用いて選ばれ得る。あるいは、それぞれの個体が除去される等しいチャンスを有するように、除去はランダムに行われ得る。Crowdingmethodsは、取り代わりスキームのさらに別のセットを表示する。上記方法では、子孫は集団のいくつかのサブセットからほとんど類似した個体と取り代わる。公知のcrowdingmethodsは、どのように上記サブセットが選ばれるか、および、どのように比較が為されるかについて異なる。しかし、定常状態アルゴリズムが集団の内容を徐々に変化させるにつれて、定常状態アルゴリズムは、通常の生成アルゴリズムより良く多様性の維持を提供し得る。図3は、許可された結果として購入する、一例である商品設計調査のプロセスフローを表示する。316を介してブロック310および320を介してブロック318は、図2で以前に説明されたのと同じである。本発明の本実施形態において、選好データがブロック3171に選択者から収集された後、選好データは、316に提示された商品形態の一つに対する選択者の任意のメンバからの任意の購入要求の存在のために調べられる。選好データがこのような購入要求または複数の購入要求を含む場合、選択された商品形態は、識別する情報と共に、eコマースサーバに向けられる。ここで必要とされる出荷および請求情報332は複数の個体から得られる。選択された商品形態についての情報は、333で実行センタ、または、説明されたプロセス外の製造および実行演算334に転送される。ここで図4を参照すると、概要を手短にすると、複数の選択者が同様の類似点を有する、項目の集合を動的に識別する方法は、項目の第1のグループを選択者のグループへの表示のために提示するステップステップ402と、少なくともいくつかの選択者のグループによって表現された項目選好を示すデータを取り込むステップステップ404と、取り込まれたデータに応答して項目の第2のグループを選択するステップステップ406と、それぞれの属性間の類似点を有する項目の第2グループのサブセットを識別するステップステップ408とを含む。さらに図4をさらに詳細に参照すると、項目の第1グループが図2のステップ216に関連して上述されたように選択者への表示のために提示される。例えば、項目は映像を用いて提示され得る。すなわち項目の図面または写真等のグラフィック表示が一以上の選択者に表示される。他の実施形態において、項目の表示は、コンピュータ支援設計CADファイルまたはコンピュータ支援製造CAMファイル等のデータファイル準備を調べる。さらに他の実施形態において、項目は聴覚的に提示され得る。項目は、サーバコンピューティングノード30、32、34またはクライアントコンピューティングノード10、20によって提示され得る。表示のための提示されるべき項目の選択はクライアントノード10、20、サーバノード30、32、34、またはクライアントノードおよびサーバノードのいくつかの組み合わせによって実行され得る。項目選好を示すデータは、図2のステップ217に関連して上述されるように取り込まれるステップ404。項目選好は、ステップ202の項目の表示に応じてそれぞれのクライアントノード10、20で取り込まれ得る。選択者が集団のkエンティティをわたる選好を表現し得る多数の方法がある。選択者は、選好に応じてエンティティを格付けし得る。例えば、ここで、好まれたエンティティまたはネクタイの場合には複数のエンティティはkの点数を受け取り、次に好まれたエンティティはk-1の点数等を受け取る。あるいは、選択者は、0~100のスケールでそれぞれのエンティティを評価し得るか、どのエンティティが許容され、どれが許容されないかを単に示し得る。投票者フィードバックが与えられる態様に関わらず、全ての投票者からのフィードバックは、その後、応答が直接に比較できるように適切に測られる。スケーリングしている選択者は、選択者はいくつかのスケール例えば[0、100]でエンティティを格付けすることによって応答する場合に生じる矛盾を取り除く。一つの選択者がkエンティティの全てについて非常に熱心だが、別の選択者が熱心でない場合、応答の二つの集合のスケールが比較できない。結果として、熱心な選択者によって与えられた点数は、進化的システムのトラジェクトリにわたってより影響を有する。スケーリング問題は、正規化の使用を通じて解決される。uijを、投票者iがエンティティjに与えられるロウ応答または点数とする。ベクトルujは、ベクトルgiを作成するために正規化される。明らかに、投票者がエンティティをランク付けることによって応答する場合、このステップは不必要である。ランク付けはスケーリング問題を発生できないからである。スケーリング問題が存在しない場合、それにも拘らず、正規化が実行され得る。正規化が投票データに無害だからである。取り込まれたデータに応答して項目の第2のグループを集合させることステップ406は、上述のように、集団のメンバのフィットネスを決定すること、フィットネスに基づき、選択すること、交配の集団のサブセット、交配のための連れ合いを選択すること、結果的に生じる親ペアが生殖することを可能にすることを含む。図4Aに示されるように、エンティティjのフィットネスfjは、そのニッチディスカウントで除算されたその点数上記で与えられたsjであると定義される。以下で説明されるようなニッチングディスカウントは、エンティティが集団に冗長性を増やす程度を反映する量である。冗長性の積極的に相関関数をディスカウントすることにより、遺伝および、おそらく表現型の多様性を維持する圧力を作る。多様性維持は、異なる種を上手に達成し、維持するために必然である。これは、分離した性能プロファイルおよび/または市場セグメントとしてみなされる。フィットネスベクトルfは、確率を求めるために正規化され、この確率を用いて、子を生み出す各エンティティが選択される。このようなスキーマはフィットネス比例選択fitness-proportionateselectionと呼ばれる。通常、フィットネス比例選択は、単純なルーレットホイールアルゴリズムによってインプリメントされる。ここで、各エンティティは、その大きさが選択される確率に比例するルーレットパイのスライスを有する。ホイールは、親を選択することを所望するたびに1回回転させられる。エンティティが選択される確率がpであり、ホイールがk回回転させられる場合、エンティティが選択される予測回数はpkである。このルーレットホイールインプリメンテーションは、多項分布をもたらす。従って、回転数が多い場合、観測行動は予測行動と緊密に適合する。しかしながら、回転数が少ない場合、観測行動は予測行動から外れる確率が高い。回転の任意の有限数kについて、選択される確率0<p<1.0を有するエンティティが0~k回と選択される非ゼロの確率が存在する。ベーカの初期集束法StochasticUniversalSamplingは、単純なルーレットホイールに対する選択肢であり、これにより、より良好な統計的特性を有することが示される。ルーレットホイールは、上述のように分割され、1つのポインタがk回回転させられるのでなく、むしろk個の均等な間隔のポインタが1回だけ回転させられる。エンティティが選択される確率pを有する場合、SUSは、エンティティが、少なくとも回、および回を超えないように選択されることを保証する。本実施形態において、ルーレットホイール上のスライスは、ランダムに構成される。例えば、スライスが、最小のものただし、p<1/kが隣接し合うように構成される場合、隣接し合う2つのスライスは同時に選択され得ない。なぜなら、隣接し合う2つのスライスのうちの1つは、k個の均等な間隔のポインタのペア間に必ずしも入らないからである他の選択法は、文献に記載される。組換え可能な変分オペレータ例えば、交叉を用いる実施形態については、k個の子の生成は、k個のペアの親を必要とする。フィットネス情報を用いて交配相手を選択するのではなく、交配選好matingpreferencesが用いられる。進化する各エンティティは、2つの別個の部分から構成されるゲノムを有する。ゲノムの一方の部分は、エンティティのメリット形質merittraitヒトの投票者によって評価され、最終的に、エンティティのフィットネスに至る特性を決定する。ゲノムのもう一方の部分は、エンティティの生殖形質reproductivetraitエンティティの交配の選好を表す特性を決定する。生殖形質は、エンティティのフィットネスに影響を及ぼさない。エンティティのメリット形質の正確な構造対立遺伝子値のタイプおよび範囲は、ドメインに依存する。対照的に、生殖形質は、実数であるように定義され、特定の範囲に入るように制限されない。すべてのエンティティは、同じ数の生殖形質q個の実価遺伝子を有する。1つのエンティティのq個の生殖形質は、q次元のユークリッド空間における点と解釈される。エンティティは、このq次元の生殖空間において、その1つのエンティティから遠いエンティティではなく、より近い他のエンティティと交配することを選好する。図4Bは、エンティティが交配相手を選ぶ態様を詳細に説明する。対称マトリックスRが計算され、ここで、エントリRijは、エンティティiとエンティティjとの間のユークリッド距離である。交配の選好を計算する次の工程は、後述するように、マトリックスRからマトリックスR’を導出することである。エントリR’ijの値が大きいほど、エンティティiは、エンティティjと交配することをより所望する。エンティティは、自分自身とは交配し得ないので、そのマトリックスの対角線は、0で構成される。特に、エンティティiがエンティティjと交配する意志は、である。従って、交配する意志は、ユークリッド距離とともに急激に低下する。この低下は、係数βを用いて変倍され得る。β=0である場合、エンティティは交配選好を有さず、ランダムに交配するしかし、自己交配self-matingは、まだ生じない。エンティティiが、そのフィットネスに基づいて選択された場合、マトリックスR’の行iを正規化することによって、そのエンティティの交配相手が選択されて、交配相手を選択する確率が求められる。これらの確率は、ルーレットホイールを構成するために用いられる。ルーレットホイールは、所望の交配相手を選択するために1回回転させられる。このプロセスは、交配相手を捜すエンティティごとに繰返される。本インプリメンテーションにおいて、2つの親エンティティが交配すると、1つの子が生産される。メリット形質に適用される組換えオペレータは、許容される対立遺伝子値のタイプおよび範囲に依存し、従って、ドメインごとに異なる。親の生殖形質に適用される組換えオペレータは、生殖空間におけるこれらの位置の算術平均を計算する子は、生殖空間における、その親間の中間に配置される。1実施形態において、子の位置が計算された後、少量のガウス雑音が加算される。1つの特定の実施形態において、加算された雑音は、0と2.0の標準偏差との平均を有する。上述のように、エンティティのフィットネスは、エンティティが集団にもたらす冗長の量と相関関係にある割引き係数によって除算されるスコアであるように定義される。遺伝子型の類似性は、通常、測定が容易であり得るが、これは、表現型の必ずしも正確な予測値ではない。これは、相違が捜される空間である。さらに、表現型の類似性は、問題のドメインの性質、および遺伝子型-表現型マッピングの性質に依存して決定することが非常に困難または不可能であり得る。種は、他のエンティティのグループから生殖的に隔離されるエンティティのグループと定義され得、種の範囲内のエンティティは、互いに生殖し得る。種分化プロセスspeciationprocessは、フィードバックを用いて進められる。人の美的意見の収集が、2つの不適合な設計のグループにクラスタリングされて、第1のグループに属するエンティティは、第2のグループに属するエンティティと交配することによって生物高いフィットネスの子を生産し得ず、2つの種が形成される。ニッチングは、種分化プロセスを容易にし、かつ種がより安定して存続することを可能する。従って、生殖空間における他のエンティティとの近接を測定することによって、エンティティが集団にもたらす冗長が計算され得る。一方の種が集団を過剰に占有し始めた場合、そのメンバーは、他の種より小さい大きさのに属するエンティティよりも大きい割引きの受け取りを開始する。後述される代替的実施形態は、フィットネス割引きを計算する基準との遺伝子型の類似性を用いる。図4Cは、ニッチング割引きが計算される態様を示す。交配相手を選択する手順を用いて、マトリックスRで開始され、ここで、生殖空間におけるエントリRijは、エンティティiとエンティティjとの間のユークリッド距離である。このマトリックスから、マトリックスR’が導出され、ここで、R’ijは、エンティティiに適用されるべきエンティティjに関して生成された割引きの量を示す。類似性計量を仮定して、類似性ベースの割引きを計算する三角法が用いられここで、Sthreshold=∈[0,1]は、いくらかの量の割引きを生成する類似性の最小量または、相違の最大量を決定するパラメータである。Sthersholdのより大きい値は、非ゼロ割引きを生成するために必要とされるエンティティiとエンティティjとの間の類似性の最小量を低減する。本発明の別の実施形態において、参加者は、任意の数の方法を用いて、設計またはマーケットリサーチの調査exerciseに参加するように募られるか、または誘われる。これらは、郵便または電子メールによる招待、電話、印刷広告または電子広告、口頭を含むが、これらに限定され得ない。これらの参加者は、任意の数の係数に基づいて選択されるか、または、特定のユーザグループ、ファンクラブ、人口統計学的グループ、組織等に属することを含むが、これらに限定されない。選択されたサブグループは、参加者と双方向通信するために1つ以上のコンピュータターミナルがセットアップされる物理的ロケーションであるロケーションか、またはインターネットを介してUniformResourceLocatorアドレスURLに方向付けられる。各参加者は、図5に示されるものと類似のダイアログページ500を介して、予め登録されるか、または調査に参加するためにサインアップするよう求められる。その時点で、人口統計学的情報または選好情報といった、参加者についてのさらなる情報が収集され得る。この情報は、次に、その特定の参加者に提供された選択にバイアスする調査の間か、または調査の間に取得されたデータを解析する際、および調査の終了時にこれらの結果を示す際に用いられ得る。図5に示される実施形態において、ユーザのeメールアドレス、所望のパスワード、およびジップコードが、テキスト入力ボックス502、504、506に入力される。性別、年齢、出身国および所得範囲といった人口統計学的情報がプルダウンメニュー510、512、514、516を用いて入力される。他の情報は、チェックボックス520、522、524を用いて入力される。ラジオボタンおよびスライダといった、他のグラフィカルユーザインターフェース技術が用いられ得る。前節にて記載された準備作業の後、参加者は、調査に誘導される。いくつかの場合、個人が参加するように誘われる調査が1つ以上あり得、これらの場合、参加者は、制御された態様または予め指定された態様で、あるいは参加者が作業することを所望する調査を選択することを可能にするダイアログ画面を通じて異なった調査に誘われる。図6は、このようなダイアログを示す。図6に示される実施形態において、ユーザに3つの設計調査が提供される。これらは、ポロシャツ設計調査、Tシャツ設計調査およびデモ調査である。図7は、参加者が調査に正しく到達した場合に参加者が閲覧する典型的な画面700を示す。このような画面は、設計または決定オブジェクト702、704、706、708、710、712の複数の選択肢を参加者に提供する。この図において、設計オブジェクトは、ポロシャツであり、この特定の画面に提供される選択肢の数は6個である。各設計の選択肢の隣に、参加者投票者とも呼ばれるが、当該の設計の選択肢についての意見を表現する手段として承認thumbsup720および非承認thumbsdown722ボタンが提供される。図7Aは、参加者が設計の選択肢704aに肯定票を投じ、設計の選択肢708aに否定票を投じた後の同じ画面を示す。いくつかの実施形態において、対応する選択肢についての評価を参加者が忘れないように、ビジュアルフィードバックメカニズムとして緑色および赤色の輪郭が用いられ得る。この図において、4つの設計の選択肢702、706、710、712が、肯定的評価も否定的評価も受けていない状態であることは、参加者が、これらの選択肢に対して中立的または二律背反的であり、これらの選択肢を好きでも、嫌いでもないことを意味する。一旦参加者が自分の評価を入力すると、投票ボタン730をクリックすることによって票が投じられる。これにより、参加者が評価するための、設計の選択肢の新しいセットが提供され、上述のプロセスが新たに繰返される。図7Bは、導出された代替的設計のそのような1つのセットを含む画面を示す。本節に記載された特定のインプリメンテーションにおいて、繰返されるたびごとに参加者によって提供される評価または投票情報が、後述される複数の方法で用いられる。しかしながら、その前に、次節は、本実施例において用いられる特定の製品の特徴付けfeaturizationを説明する。本調査において用いられる設計オブジェクトは、1つの特定の製品の特徴付けを表す。ポロシャツは、無限の数の方法で特徴付けられ得る。この特定の実施例において、簡略化された特徴付けが用いられ、シャツのボディの色、襟の形および色、ならびに、特定の襟のタイプタブカラーtabcollarの場合、タブ長さといった設計要素を含む。これらの設計要素、または設計の属性の各々は、任意の値のセットをとり得る。ボディの色の場合、例えば、12の異なった色があり得る。襟の場合、例えば、4つの可能なスタイルがあり得、これらの各々が固定色を有する。最後に、タブカラーの場合、タブ長さは、指定された範囲タブ長さがシャツのボディの長さを超えないように選択される内の任意の実数値をとり得る。特定の設計候補は、ボディの色、襟のスタイル、およびカラータブ長さの特定の3つの条件に対応するしかし、これらの値は、必要でない場合は用いられ得ない。進化的アルゴリズムEvolutionaryAlgorithmこの特定の実施形態において、進化アルゴリズムは、より適合する設計に向かって進化させるため、すなわち、投票者によって表現される選好とより一致する設計を生成するために用いられる。各設計候補を表すために用いられる遺伝子型は、前節で述べられた3つの設計属性を表す変数または遺伝子に加えて、異なった設計候補が交配するために選択される方法を制御するために用いられるさらなる変数から構成されるより詳細に後述されるように、2つの親設計からの属性が組み合わされて、新しい子設計を生成する演算。遺伝子の第1のセットG1、G2およびG3は、メリットmerit遺伝子または変数と呼ばれさらに、特徴遺伝子または属性遺伝子とも呼ばれる。なぜなら、これらの遺伝子は、設計候補の外見、従って、それが受ける承認の程度を決定するために直接的役割を果たす。遺伝子の第2のセットは、参加者への設計候補の見え方がこれらの遺伝子の値による影響を受けないという意味で、隠されている。これらの遺伝子は、後述されるように、交配および交配相手の選択において果たす役割のために生殖遺伝子または変数と呼ばれる。この特定のインプリメンテーションにおいて、これらの遺伝子は、実価であり、これらは、ユークリッド空間の直交寸法を表し、生殖空間と呼ばれる。以下の表1は、考察中のポロシャツ調査の遺伝子型を表す。この場合、2つの生殖遺伝子R1およびR2が用いられる。進化アルゴリズムは、集合ベースのサーチおよび最適化アルゴリズムである。本実施形態において、アルゴリズムは、大きさNの設計の集合とともに扱われる。ここで、Nは、通常、50~数百の範囲である。調査の開始時、この集合は、ランダムに、すなわち、遺伝子の可能な範囲からの各遺伝子について、対立遺伝子値をランダムに選択することによってシーディングされる。あるいは、本実施形態は、特定の所望の開始集団を反映するために、決定論的シーディングを考慮する。繁殖交配相手の選択参加者が、第1の画面の候補を評価した後に票を投じた場合、この情報は、以下の手順に基づいて新しい設計を生成し、参加者に提供される次の画面を占有するために用いられる。承認票を受信した第1の画面における各設計候補は、繁殖のために即座に選択される。換言すると、これは、親として選択され、P1と呼ばれる。次に、適切な交配相手が、そのために、より大きい設計の集団の中から選択される。その交配相手は、親P2になる。表示された候補の半分未満が承認を得た場合、本インプリメンテーションが設定され得、通常、設定され、従って、選択された候補の各々が2度繁殖する。この特定の実施形態において、その時点のP1と集団のすべての他のメンバーとの間の生殖空間におけるユークリッド距離に基づいて、交配相手の選択が確率論的stochasticallyになされる。より具体的には、集団またはエンティティの任意のN-1メンバーが、P1の交配相手として選択される確率は、式に基づいて計算される。ここで、Prj│iは、エンティティjがエンティティiPri│i=0として選択される確率であり、ここで、fdijは、生殖空間におけるエンティティjとエンティティiとの間のユークリッド距離の関数であり、すなわち、である。この場合に用いられる特定の関数は、距離、特に、とともに単調に減少し、ここで、βは、実価パラメータであり、交配する際の近接バイアスproximitybiasの強度を決定し、dmaxは、生殖空間における、その時点の任意の2つのエンティティ間の最大距離である。βの値は、範囲[0,∞にあり、ここで、0の値は、交配バイアスmatingbiasをもたらさず、より著しく大きい値がより限定的な交配バイアスをもたらす。関数fdijの別のバージョンもまた、本実施形態において用いられ、により求められる。この場合、γは、交配する際の距離バイアスの強度を決定する実価パラメータである。γの値は、範囲0,∞にあり、ここで、小さい数であるほど交配バイアスを著しくより限定的にする。従って、計算された距離の重み付き確率は、ルーレットホイールにロードするために用いられるか、または初期集束法において用いられる。一旦P1の交配相手が選択されると、そのエンティティは、生成されようとしている子の第2の親P2になる。これは、交叉演算によって行われ、続いて、選択的に、突然変異演算が行われる。交配相手を選択する1代替的方法において、ビットストリング表現が機能遺伝子のセット特徴遺伝子に対応するおよび交配を制御する遺伝子の他の2つのセット生殖遺伝子に対応するを含む遺伝子アルゴリズムが用いられる。交配遺伝子の1つのセットは、交配テンプレート、そして他のセットはタグと呼ばれる。両方のセットは、同じ数の遺伝子を有さなければならない。テンプレートおよびタグ遺伝子は、機能遺伝子の傍らで進化し、交叉および突然変異の対象になる。テンプレート遺伝子は、3つの値、すなわち0、1またはワイルドカード符号のうちの1つをとり得る。一方のテンプレートが他方のタグと適合した場合、2つの個体は交配することが可能である。タグ遺伝子は、0または1のいずれかである。0または1が1つの個体の特定のテンプレート遺伝子に指定される場合、同じ値が他方の個体の対応するタグ遺伝子に現れなければならない。ワイルドカードが特定のテンプレート遺伝子に現れる場合、対応するタグ遺伝子の任意の値が調和する。1つの交配法は、一方の個体のテンプレートが、他方のタグと調和することを必要とし、代替的方法は、交配が生じるように、各個体のテンプレートが、他方のタグと調和することを必要とする。どちらかの場合において、調和が見出されなかった場合、部分的調和が可能であり得る。通常、R空間の主旨は、設計が異なったクラスタ間の相互交配inter-breedingを防止することである。にもかかわらず、相互交配に関する不定期な調査は、重要な革新をもたらし得る。R空間の次元の数は、クラスタ間の近隣構造、従って、異なったクラスタが相互交配調査を試み得る容易性に影響を及ぼす。1つの明らかな修正は、R空間の次元の数を2つからこれより多く増加することである。別の可能性は、同じ投票者から承認を受け取った2つの設計を、場合によっては、同じフォーカスウィンドウ内で相互交配することである。このような相互交配は、親設計者が配置される2つのR空間領域間のR空間に小さい橋を作成する。相互交配調査が成功した場合、新しいクラスタが形成される。調査が失敗した場合、子は絶滅する。R空間に対する選択肢本発明の代替的実施形態は、上述のR空間スキーマとは対照的に、系統距離geneologicaldistanceに基づいて交配選択を決定する上述の同型交配メカニズムを含み得る。特に、交配する2つの個体PiおよびPjの交配の尤度は、系統樹においてこれらを接続する最短経路の長さに関係する。初期集団における個体は子孫と考えられる。すなわち、初期集団を生成する1次親の存在が想定される。系統樹はグラフとして表され、ここで、個体に対応する頂点およびエッジは、親/子関係を表す。従って、これらのエッジのうちの1つが他のエッジの親である場合、およびその場合に限り、2つの個体間にエッジが存在する。各個体は、正確に2つあるその親の同一性を記録し、従って、グラフが容易に作成される。この規則に対する唯一の例外が、初期集団における個体に当てはまる。これらの個体は、すべて、グラフに挿入される1つの親の頂点1次primary親へのエッジを有する。2つの個体PiとPjこれらのどちらも1次頂点ではない間の距離dijは、グラフ上のこれらの個体間の最短経路の長さである。本インプリメンテーションにおいて、経路の長さは、1つの個体から別の個体に進むように移動される異なったエッジの数または親-子関係によって測定される上述のR空間インプリメンテーションにおいて用いられるユークリッド距離と対照的に。個体PjがPiの交配相手として選択される確率は、であり、ここで、dijは、頂点Piと頂点PiがPjとを接続する最短経路の長さであり、dmaxは、dijグラフの直径としても知られる全体の最大値であり、νminパラメータ<dmaxは、関数fが返す最小値であり、互いに遠く離れた個体設計が交配する非ゼロ最小確率を提供する最小値である。しだいに、系統樹のより弱い枝は絶滅し、場合によっては遠い関係にあり得る他の枝は残る。この場合、異なった枝、従って、別個の種は生殖隔離される。絶滅する枝は、生き残る遺伝子の組み合わせと比べて劣った遺伝子の組み合わせである。従って、本方法は、同型交配についての別のアプローチを提供する。交叉演算は、以下において模式的に表される。本明細書中に記載されるインプリメンテーションにおいて、親ゲノムは、遺伝子単位で交叉される。親P1および親P2からのボディスタイルG1の遺伝子は、これら同士で組み合わされるか、または交叉され、続いて、G2が襟の色スタイルを表し、次に、G3遺伝子がタブ長さを表す。生殖空間遺伝子R1およびR2もまた、再び、個別に交叉される。用いられる特定の交叉演算は、当該の遺伝子の性質に依存する。例えば、カテゴリー的変数を表す遺伝子G1の場合、親の1つからの対立遺伝子値がランダムに選択される。これは、以下に模式的に示されここで、αは一様な分布から選ばれた確率変数α~U[0,1]である。遺伝子G3は整数値を表す。これは、1つの親からのランダムな選抜スキーマに対する選択肢として異なった交叉オペレータを用いることを可能にする。1つの可能性は、親からの2つの値を用いて内挿値および外挿値を計算し、これらの2つの可能性のうちの1つをランダムに選択することである。このプロセスは、以下に記載される。第1に、ベルヌイ試行Bernoullitrialcoinflipが、子の遺伝子の値を親の遺伝子の2つの値から内挿するか外挿するかを決定するために行われる。ここで、γは、0と1との間の決定論的実価であるか、または例えば、一様な分布γ∈0,1またはγ~U[0,1]からの範囲内でランダムに生成された変数である。決定が内挿である場合、以下のような式G301=RoundμG3P11-μG3P2が用いられる。ここで、μは、0と1との間の実価であり、調査の開始時または繁殖ごとに決定論的に選択されるか、またはランダムに取り出される。あるいは、異なった決定論的値または異なった分布ランダムに取り出された変数の場合が、調査における異なった点にて用いられ得る。G3が整数遺伝子であるので、内挿によって取得された値は、最も近い整数に丸められる。内挿の代わりに外挿が選択された場合、このような外挿の方向を決定するために親値の1つが選ばれ、これは、ランダムに行われる。P1の値が選ばれた場合、以下のような式G301=Roundν1μG3P1-μG3P2が用いられ得、ここで、νは、場合によってはランダムな実価のパラメータであり、通常、1.0未満であり、行われた外挿工程の大きさを縮小するように選択される。上述の式に反映されないさらなる工程は、このように計算された値が遺伝子G3の許容範囲を超えないことを点検し、この値が許容範囲を超えた場合、その限界と等しくなるように設定することを含む。P2が、外挿の方向として選ばれた場合、以下の式G301=Roundν1μG3P2-μG3P1が用いられ得る。生殖空間遺伝子R1およびR2は、実価であり、丸め演算が必要とされないことを除いて、同様に扱われ得る。本インプリメンテーションにおいて、修正された平均値算出演算が以下のようにR101=1/2R1P1R1P2ε用いられ、ここで、εは、ガウス雑音ε~N0.2である。R202の計算が同様に進められる。複数の他のスキーマが当業者に公知である。突然変異交叉演算に加えて、またはこれと同時に突然変異演算が適用されて、生成される設計候補に臨時確率変数が導入される。本インプリメンテーションにおいて、これは、再び、遺伝子ごとに行われる。各遺伝子について、交叉演算が行われる前または後に、突然変異が適用されるか否かについて決定が下される。これは、ベルヌイ試行に基づき、成功の確率が比較的低く、通常、約0.01である。カテゴリー的遺伝子の場合、突然変異は、通常、2つの親の対立遺伝子値とは異なる、許容可能な対立遺伝子値の1つをランダムに選択することを含む。整数遺伝子および実価の遺伝子の場合、交叉演算が完了した後、取得された遺伝子値にガウス雑音が加算される。再び、突然変異値が許容範囲内であることを確認するための点検が行われる。突然変異値が許容範囲の外側に入る場合、この値は、適切に、上限または下限と等しくなるように設定される。この例ポロシャツが用いられない別のケースは、遺伝子がバイナリビットまたはストリングとして符号化される場合である。1例は、ロゴまたは袖周りの環状部分といった設計の特徴である。これらは、そのビットがイネーブルされるか否かに依存してオンまたはオフになる。この場合、突然変異は、単にビットフリップを含む。これまで記載された突然変異は、繁殖イベントの後にのみ適用され、繁殖イベントは、承認票によってのみ引き起こされる。インプリメンテーションの改良は、承認票が生成されない場合にトリガされ、進化的プロセスが停滞することを防止する。この場合、投票者が承認を含まない票のセットを投じるたびごとに、いくつかのランダム個体randomindividualが生成される。これらのランダム個体のメリット属性は、上述のように、集団を初期化するために生成される。これらのランダム個体のR空間属性は、投票者の選抜の再挿入について議論される節において後述されるように決定される。置換replacement/排除removavlポリシー一旦1つ以上の新しい設計候補子が生成されると、これらの候補は集団に導入される。これを行うために、対応する数の集団の現在のメンバーが置換のために選択されなければならない。この目的のために、純粋にランダムな選択から、フィットネスまたはその欠如および冗長に基づく比較的複雑なスキーマまで、種々の戦略がとられる。冗長および相違を測定するために用いられる種々の方法については後述される。簡単な場合では、集団のメンバーは、ランダムに選択される。1とN設計候補の集団の大きさとの間に一様に分布する乱数iが生成され、集団のi番目のメンバーは、子によって排除および置換される。これは、交配イベントによって生成される子の数と同じ回数繰返される。本インプリメンテーションにおける別の選択肢は、フィットネス、または、むしろフィットネスの欠如による排除にバイアスbiasをかけることである。この場合、ミスフィットネススコアが集団のメンバーごとに維持され、そのスコアは、最高のミスフィットネススコア単数または複数を有するメンバー単数または複数を排除するために決定論的に、または、これらのミスフィットネススコアと比例するルーレットホイールをロードすることによって確率論的に用いられる。フィットネススコアを計算するための非常に単純なアルゴリズムこれは、承認票にのみ頼るは、以下のとおりである。第1に、まだ評価されていず、従って、票を受け取っていないN個の設計の任意の集団のメンバーは別にされ、排除の候補ではない。これは、絶対に必要とされない限り、設計候補の早期のロスを回避するためであるこの時点で、一様にランダムに選ばれる。次に、集団の残りのメンバーの各々について、承認の比率が、エンティティによって受け取られる票の総数で除算されるエンティティによって受け取られる承認票の比率として計算されるすなわち、承認、非承認および中立票。次に、集団のすべてのメンバーの承認についての平均比率が計算され、設計の集団が、2つのグループ、すなわち平均より大きい承認比率を有するグループと、平均比率と等しいか、またはこれよりも小さい比率を有するグループとに分割される。後者のグループのメンバーは、必要に応じて、排除するためにランダムに選択される。3つのすべての票のタイプ承認、中立、および非承認を用いる、より際立った排除スキーマが、本インプリメンテーションにおいて時には用いられる。この場合、集団のi番目のメンバーのミスフィットネスmiが、メンバーの承認、中立、および非承認の比率の重み付き合計として、以下のようにmi=wdownRidownwneutralRineutralwupRiup計算され、ここで、wtype項は、特定のタイプの票の重みであり、Ritype項は、i番目のメンバーについての所与のタイプの票の比率であり、ただし、wdown>0、wup<0、およびwneutralは、通常、正である。例えば、mi=3Ridown1Rineutral-4Riupである。再び、参加者のいずれによっても閲覧されていない設計候補は、早期の消失を回避するために別にされる絶対に必要とされない限り、例えば、いくつかの場合において、調査にて早期にオンにされる。排除ポリシーの別の変形は、同様の票がすべて同じ参加者によって投じられるのか、異なった参加者によって投じられるのかに基づいて、同様の票のミスフィットネス率への寄与を修正する。このバージョンの背後にある考え方は、多数の異なった参加者によって嫌われた場合、すなわち、異なった参加者が設計候補に非承認を与える場合、例えば、ただ一人の参加者から同じ数の非承認を得る場合と比較して、その設計候補により多くのペナルティを課すことである。このバージョンにおいて、各エンティティの個別票が追跡され、ミスフィットネスが、以下の式におけるように、各参加者の票の重み付き関数の減少またはスケジュールに基づいて計算され、ここで、miは、エンティティiのミスフィットネススコアであり、Viは、その点までエンティティiにより受け取られる票の総数、Vi,jtypeは、要素iについて投票者jによって投じられる所与のタイプの票の数であり、は、投票者j全体の和を表し、γは、同じ参加者によって投じられる追加的票の影響を低減する、指数関数的に低下する重み付き関数の急峻性を決定する実際のパラメータである。排除スキーマの別のクラスは、そのミスフィットネスに加えて、集団の特定のメンバーがどれだけ冗長かを考慮に入れる。ここでの主旨は、以下の通りである。2つのエンティティが等しく不適合であると仮定すると、集団における遺伝子型の相違のロスを最小化するために、集団の他の多くのメンバーと遺伝子型が同様であるエンティティを排除することが望ましい。冗長性の計算は、生殖遺伝子、特徴遺伝子、またはこれらの両方に基づき得る。これらの計算は、次節において記載される。集団Piのメンバーの冗長性の値をRPiと仮定すると、調整されたミスフィットネスの値m’iはm’i=RPimiと計算される。次節は、冗長性、またはその逆の相違を測定する種々の方法を記載する。相違の測定相違測定技術は、特徴遺伝子および生殖遺伝子の両方に適用される。突然変異比率突然変異確率等の進化アルゴリズム、ならびに排除または置換戦略、および参加者の投票ウィンドウ後述されるを占有するように用いられる戦略等、システムにおいて用いられる種々の戦略の種々のパラメータを動的に制御するために、相違の測定値が用いられる。冗長性N個の設計の進化する集団の相違は、進化する設計個体のペア間の遺伝子型または表現型の類似性のメトリックを用いて測定される。ペアごとの類似性メトリックSPi,Pjが定義され、これは、0と1との間の値を返し、ここで、1は、PiとPjの遺伝子型または、代替的に表現型が同一であることを示す。従って、このメトリックは、進化する集団における各個体の冗長性を、集団全体を考慮に入れて、以下のように計算するために用いられる。高い冗長性の値を有する個体は、この集団と類似の集団において他の多くの個体が存在するという意味で、比較的一般的である。これらの冗長性の値は、後述されるように、より冗長の個体に対して排除ポリシーをバイアスすることによって相違の維持を支援するために用いられる。従って、冗長性の値は、さらに、遺伝子または表現型の相違がグラフに視覚化されるようにするために用いられる。2つの類似の関数が、本インプリメンテーションにおいて用いられる。1つは、特徴遺伝子に基づき、もう1つは、生殖遺伝子に基づく。ポロシャツの場合、最初の関数が、遺伝子型の最初の3つの遺伝子を用いる。最初の2つは、カテゴリー的遺伝子であり、第3の遺伝子は、整数値遺伝子である。関数Sは、次のようにと定義され、ここで、Pikは、集団における個体iのk番目の遺伝子を示す。カテゴリー的遺伝子G1およびG2の場合、S’はによって与えられる。整数遺伝子S’である遺伝子3の場合、S’は、以下のようにとして計算され、ここで、MaxΔ3は、遺伝子G3の範囲、すなわち、選ぶことが許容される最大値と最小値との間の差異である。生殖変数に用いられるもののような実価の遺伝子の場合、異なった集団メンバー間のR空間におけるユークリッド距離dij上述を用いて以下のように計算される。i番目のメンバーの冗長性または密度は、によって与えられ、ここで、dijは、個体iと個体jとの間のR空間における距離であり、であり、ここで、閾値は、間隔0,1]における定数であり、である。エントロピー集団の相違は、集団における遺伝子型または表現型のシャノンエントロピーを計算することによってさらに測定される。高いエントロピー値は、相違のレベルが高いことを示す。エントロピーベースの相違の測定は、類似性のメトリックを必要としない。各遺伝子のエントロピーが独立して計算され、さらに、重み付き平均を用いて結果が組み合わせられる。遺伝子のエントロピーを計算するために、最初に、その遺伝子の可能な各対立遺伝子値が集団に現れる頻度がカウントされる。これらの頻度は、次に、標準的シャノンエントロピー等式に代入され、ここで、HGkは、遺伝子Gkのエントロピーであり、は、Gkがとり得る異なった値または対立遺伝子すべての合計であり、Miは、その遺伝子のi番目の遺伝子が集団で現れる数であり、Nは、集団の大きさである。これは、遺伝子G1およびG2に直接適用され得る。G1およびG2と同様であるが、可能な複数の離散であるが規則的な値の範囲に広がる遺伝子について、より小さいセットの離散値を取得するために粗い量子化を適用する。連続的空間に広がる上述の遺伝子G3等の遺伝子について、個別のビンのセットを取得するために連続体を量子化することによって、およびこれらのビンの各々に入る値のMi出現をカウントすることによって、連続体を符号のセットに変換する。別の可能な実施形態において、遺伝子間に生じる高次効率に基づいてエントロピーが計算され得る。これを行うために、対立遺伝子値の可能なn個の組の各々が、n個の選択された遺伝子にわたって集団で現れる頻度に基づいてエントロピーが計算され得る。集団全体にわたる測定値であるエントロピーは、置換において、または投票ウィンドウを占有する場合、集団の特定のメンバーが捜される場合は用いられない。むしろ、これは、進化プロセスを追跡するため、および突然変異の確率等、大域パラメータを調整するために用いられる。クラスタリング本節において、クラスタリングの問題が記載される。クラスタリングは、類似性測定値に頼り、後述されるように、本明細書中の実施形態において数回にわたって用いられる。上述の関数SPi,Pjが個体PiとPjとの間の類似性を示す場合、これらの2つの個体間の非類似性を示す新しい関数DPi,Pj=1-SPi,Pjが定義され得る。関数Dを用いて、非類似性マトリックスMが計算され得、ここで、各エントリMijは、個体PiとPjとの間の非類似性である。このマトリックスは対称的であり、その対角線上に0を有する。マトリックスMを用いて、K-medoidクラスタリングアルゴリズムといった、R空間における遺伝子型の類似性または近接性に従って個体をグループ化する、任意の数の公知のクラスタリング技術が適用され得る。K-medoidアルゴリズムは、見出されるクラスタの数が知らされなければならない。データに最良に適合するクラスタの数が知られない場合、どれだけの数のクラスタが求められるかを決定するために、クラスタリングのシルエット値silhouettevalueが用いられ得る。人のユーザもまた、その投票行動に基づいてクラスタリングされ得る。この場合、ユーザViとVjとの任意のペアの投票記録において相関関係が測定され、マトリックスMにおけるエントリMijが以下のように導出される。投票ウィンドウを占有する戦略フォーカスウィンドウとも呼ばれる投票ウィンドウは、設計候補のセットを表示し、このセットについての投票者の評価を収集する目的で、各投票者に提供されるウィンドウである。投票が繰返されるたびごとにフォーカスウィンドウを占有するために用いられる種々のポリシーが本節において記載される。一般に、これらのポリシーは、多数の時には対立する目的を達成しようとする。これらは、a参加者に設計空間の可能な限り多くを探索する機会を与えること、およびbシステムが参加者の投票に応答していることを認識させることである。投票ウィンドウ混合ポリシー投票またはフォーカスウィンドウ混合ポリシーは、第1のフォーカスウィンドウから投じられた票を検討し、現在システムが処理している票を有する参加者の次のフォーカスウィンドウにおけるスロットの数を決定し、このフォーカスウィンドウは、a第1のフォーカスウィンドウに示される設計候補の子、およびb設計候補の一般的集団からの設計候補のサンプルで満たされる。本インプリメンテーションにおいて、承認票を受け取るフォーカスウィンドウにおけるすべての個体は、少なくとも1つの、しかしながら2つ未満の子を生み出す。承認票の数がフォーカスウィンドウスロットの数よりも少ない場合、承認票を受けとった個体は、各々が第2の子を生産するまでか、または新しいフォーカスウィンドウのスロットが満たされるまでか、どちらが早く起ころうとも、第2の子を生産するために用いられる。例えば、フォーカスウィンドウが6つのスロットを有し、2つの個体に承認が与えられる場合、両方が2つの子を生み出す。この子は、新しいフォーカスウィンドウの6つのスロットのうちの4つを満たす。その代わりに、4つの個体に承認が与えられた場合、最初の2つの個体が各々2つの子を生み出し、他方、最後の2つは、各々、1つの個体を生み出し、従って、全部で、フォーカスウィンドウの6つのスロットが満たされる。一旦すべての承認票が与えられ、任意のスロットが空の状態である場合、これらのスロットは、次節に記載されるように、個体の一般的集団をサンプリングすることによって満たされる。承認を受け取る候補ごとに、ただ1つの子が許可される場合、上述のポリシーは、わずかに修正される上述の繁殖についての節を参照。本インプリメンテーションにおいて用いられる代替的混合ポリシーは、エリート主義の概念進化的計算の文献において周知であるをフォーカスウィンドウに導入するので、承認を受け取るいくつか、またはすべての個体が次のフォーカスウィンドウにおいて保持される。通常、エリート主義は、次の世代にわたって、高度に適合する集団のメンバーが消滅することを回避するために、進化アルゴリズムの世代バージョンにおいて用いられる。この場合、フォーカスウィンドウまたは投票者ウィンドウにおいて同様の概念が用いられる。このポリシーの背後にあるモチベーションは、前に選好した設計候補がフォーカスウィンドウから消滅することを不愉快であるとし得る参加者に継続するという意識を持たせることである。承認投票が用いられると、本実施例において記載されたように、次のウィンドウにおけるエリートスロットよりも多くのエンティティが承認を受け取った場合、エリートスロットが満たされるまで、承認を受信したこれらのエンティティの中でランダムなピックが行われる。本実施形態におけるさらに別の代替的ポリシーは、フォーカスウィンドウスロットの最小数および最大数を固定する。これらのフォーカスウィンドウスロットは、aエリート承認を受け取り、持ち続けられた個体、bそれらの承認を受け取った個体の子、およびc一般的集団のサンプルに割り当てられる。承認票の数が子に割り当てられたスロットの数を超えた場合、サンプリング法が呼出されて、承認票を受け取った個体のいくつかのみが子を生み出すことができるようになる。あるいは、ユーザがフォーカスウィンドウごとに行うことが許される承認投票の数が制限され得る。さらに別の選択肢は、承認を受け取る個体ごとに子を生成することであるが、次のフォーカスウィンドウにおいて、すべての子は含まないフォーカスウィンドウに現れない子は、依然として一般的集団に存在する。フォーカスウィンドウサンプリング集団全体からのサンプルのために利用可能であるフォーカスウィンドウスロットについて、これらの候補がどのように選択されるかを決定するためのポリシーが必要とされる。本インプリメンテーションにおいて、用いられる最も簡単なポリシーは、個体の集団にわたってランダムに、一様にサンプリングされるところで用いられるポリシーである。このサンプリングは、すべての子承認が受け取られた個体によって生み出されたが集団に挿入された後に行われる。サンプリング手順は、フォーカスウィンドウにおいて同じ個体が2度現れることを防止することも、遺伝子型が同一の2つの異なった個体がフォーカスウィンドウに一緒に現れることを防止することも試みない。代替的アプローチは、高い冗長性の領域から離れたサンプリングをバイアスすることである冗長性は、前節に記載されたように計算される。これらのポリシーの利点は、これらのフォーカスウィンドウにおけるより大きい相違をもたらすことによって、参加者による設計空間のより大きい探索を可能にすることである。本実施形態において用いられる1つのこのようなポリシーは、R空間冗長性を利用して、特定の集団メンバーが選択されるべき確率が割り引かれる。より具体的には、ルーレットホイール選択が用いられ、集団のN個のメンバーの各々に与えられたスライスが、そのメンバーの冗長性と反比例する。別のポリシーは、特徴空間冗長性特徴遺伝子に基づいて計算されるを用い、再び、上記と同じ式を用いてサンプリングをバイアスする。本システムにおいて実施された代替的ポリシーは、集団における個体のクラスタ解析上述のを実行し、R空間における位置、それらの遺伝子型特性またはこれらの両方を考慮に入れる。一旦クラスタが決定されると、各クラスタにおける個体の数に関係なく、各クラスタが、開いたフォーカスウィンドウスロットに個体を等しい確率で提供するように、ランダムサンプリングが実行される。このスキーマの利点は、参加者が、調査の間に現れる種の形成は後述される異なった種または選好クラスタまたは、美的aestheticクラスタから等しくサンプリングすることを可能にすることである。これは、事実上、クラスタの大きさと比例して、各クラスタからサンプリングされる一様なサンプリングと対照的である。関連するアプローチは、各クラスタの代表的設計候補が選択されるアプローチであるそのクラスタのセントロイドまたはmedoid。さらに別のポリシーにおいて、その参加者によってまれにしか閲覧されない個体に有利になるようにサンプリングがバイアスされる。この場合、集団のメンバーが選択される確率は、その参加者のフォーカスウィンドウに現れた回数と反比例する。ルーレットホイールにロードするために用いられる確率は、によって与えられ、ここで、mijは、設計候補Piが参加者jのフォーカスウィンドウに現れた回数であり、fxは、単調関数である。例えば、fmij=mij2である。関連するポリシーにおいて、まれにしか閲覧されない特徴特性を有する個体に有利に特徴類似性に基づいて、またはフォーカスウィンドウにおいてまれにしか閲覧されなかったR空間の領域における個体に有利になるように選択がバイアスされる。ここでもまた、選択するルーレットホイールにロードするために用いられる確率がによって与えられ、ここで、所与の参加者のt番目のフォーカスウィンドウWtWlは、現在のウィンドウ、W2は、前のウィンドウ等に関する集団メンバーPiの冗長性RPi│Wtによって与えられ、ここで、は、フォーカスウィンドウにおけるすべてのq個のメンバーまたは設計候補の和であり、SPi,Wtqは、フォーカスウィンドウWtのエンティティPiとq番目のメンバーとの間の類似性である。最後に、類似性の関数Sは、前節において冗長性および類似性に関して与えられた方法のいずれかを適切に用いて計算される。このポリシーに関する変形は、最後のフォーカスウィンドウだけでなく、最後のいくつかの、またはn個のフォーカスウィンドウが追跡され、かつ冗長性の計算において、これらのすべてに等しい重みが付与されるか、またはより最近のフォーカスウィンドウのコンテンツに、より大きい重要性が付与されるというものである。これの1つの特定のバージョンは、最後のn個例えば、n=3のフォーカスウィンドウに見え、これらのウィンドウに異なった重みを付ける。この場合にルーレットホイールにおいて用いられるスライスまたはシェアは、によって与えられ、ただし、例えば、重み付け関数ωtは、ωt=1/tとともに減少する。本インプリメンテーションにおいて用いられる、さらに別のサンプリングポリシーにおいて、フォーカスウィンドウが占有されている参加者によって非承認表が与えられた個体に関する冗長性特徴空間の類似性または生殖空間の類似性、あるいはこれらの両方に基づいてである個体から離れたサンプルがバイアスされる。これは、すでに投票で否決された設計候補に参加者をさらす可能性を最小化することを意図する。これは、この場合、用いられる冗長性がRPi│Wtではなく、Pi│Wdown,tであり、これは、当該の参加者から否定的な票を受け取ったフォーカスウィンドウメンバーに関してのみ計算されることを除いて、前のポリシーにおいて記載されたものと同様の態様で行われる。関連するポリシーは、フォーカスウィンドウが占有されているユーザによって承認票あるいは、中立票が与えられた個体に関して冗長性特徴空間、生殖空間、またはこれらの両方のいずれかである個体に向かってサンプルがバイアスされるポリシーである。この場合、RPi│Wup,tが用いられ、ルーレットホイールにおいて用いられる確率またはシェアは、冗長性と直接比例し、反比例と対照的に、例えば、である。さらに別のポリシーは、設計候補の遺伝的内容に関するフォーカスウィンドウにおける相違を最大化することを試み特徴遺伝子、生殖遺伝子、またはこれらの両方のいずれかに基づいて、次に続く各サンプルは、フォーカスウィンドウに配置される個体の特性から離れてその瞬間までバイアスされる。理由は、参加者のフォーカスウィンドウにおける相違を増加させることである。上述のポリシーのいずれか、またはこれらの変形は、参加者が、進行中の調査からしばらく離れた後に再び戻る場合、参加者のウィンドウを占有するために用いられ得る。特にその目的のために用いられる別のポリシーは、戻ってくる参加者のウィンドウを、この参加者が最後にログオフした時の最後のフォーカスウィンドウにおいて存在したものと同じ候補で再ロードすることを含む。しかしながら、このポリシーは、多くの場合、問題をはらむ。なぜなら、これらの候補は、おそらく、集団から排除されており、集団に再生成および再挿入されることを必要とするからである。1選択肢は、本設計集団の可能な限り広いサンプリングを参加者に提供することである。これは、上述のように、クラスタの代表からサンプリングすることによって行われる。このポリシーは、さらに、調査が一定の期間行われた後で調査に加わり、かつ任意の特定の選好セグメントで識別されない参加者の場合に用いられる。1実施形態において、特定の改良点が投票ウィンドウに付加される。これらは、以下のうちのいくつか、またはすべてを参加者に提供することが意図される。これらは、a調査の間の進歩の測定または表示、b調査中にゴールポストに到達したという達成感、c進化プロセスのより直接的な制御、d設計プロセスにおける参加者仲間のコミュニティにおける会員意識、またはすべてが参加者に提供することように意図される。図7Cは、右手側にこれらの改良点の2つを有する投票ウィンドウを示す。これらは、0~100の範囲に及び、かつ着色された部分によって進歩のレベルを示すプログレスバー780を含む。同じ図において示される他の改良点は、ピックパネル788であり、これは、投票ウィンドウの右手側のパネルであり、プログレスバーの下にあり、マーカ設計と表示される。図において、ピックパネルは、垂直方向に構成された3つのバツ印を示す。これらの1つは、選択されており、他の2つは、依然として空白である。ピックパネルは、後述される戦略のうちの1つに基づいて、調査の間の特定の時点における特定の設計候補を示す。示されるケースにおいて、選択されたピックの下のXマークは、参加者が、ピックを解除し、特定のピックに至った調査の部分を再スタートすることを可能にする。4つのクラスの戦略が、この実施形態において用いられ得る。戦略の第1のクラスは、参加者によって投じられる票の数が固定されることに頼り、第2のクラスは、参加者の最後のいくつかの投票ウィンドウに示される候補の中の類似性の程度に依存し、従って、当該の参加者により投じられる可変の数の票を含み得る。第3のクラスは、承認および非承認ボタン本図においては示されないの隣の特別なボタンを用いることによって、参加者が投票ウィンドウにおける設計候補者のうちの1つを直接選択することを可能にする。最後に、戦略の4つのクラスは、その参加者に、他の参加者がどのように選択しているかを示すためのピックパネルを用いる。戦略I:投票およびピックの現在の数の解析本戦略において、システムは、各参加者が投票ウィンドウの現在の数nを見、かつ評価することを可能にするようにセットされる。ここで、nの通常の値は、6~40の間である。この場合、プログレスバーは、参加者がその時点まで閲覧した投票ウィンドウの比率と比例して現在の数nまで増加する。n個の票が投じられた後、後述されるように、参加者の投票パターンに基づいて、参加者の代わりに自動的にピックされ、プログレスバーが0にリセットされ、設計の集団によってランダムに占有される新しい投票ウィンドウ、およびn個の投じられた票の新しいセット全体が開始される。図7Cに示される投票ウィンドウは、参加者がn個の投じられた票の3つのセットに目を通すよう求められ、その結果、3つがピックされる場合に対応する。投票ウィンドウが現在の数nになった後、これらのn個のウィンドウへの参加者による投票について解析が実行されるすべての票が検査され得るか、またはn個の投じられた票の最後の80のみが検査されて、任意のトレーニングまたは適応効果が除去され得る。1つのスキーマにおいて、解析は、各対立遺伝子によって受け取られる承認票をカウントすること、および属性値の最多選択の組み合わせを生成するカウントを用いることを含む。その時点で、これらの最多選択属性値を用いて組立てられ、これがピックになる。このアプローチは、遺伝子間に依存が少ないか、または依存がない場合に有効である。より改良された有効な解析は、依存がある場合でも以下の工程を含む。これらは、投じられたn個の票が受け取られた後、肯定票承認を受け取ったこれらの投票ウィンドウにおけるすべての候補が収集される。その後、第1の肯定票候補が選択され、その候補の第1の遺伝子で開始し、他の肯定表候補のどれだけがその遺伝子の同じ対立遺伝子を共有するかがカウントされる。これは、選択された候補のすべての遺伝子について繰返され、これらのk個のカウントkは、遺伝子の数が積算される。このカウントは、その候補の代表性representativenessスコアである。このプロセスは、肯定票候補の各々について繰返され、これらは、スコアに基づいて格付けされる。これらのうち、トップクラスの肯定票候補は、ピックとして選択される。1変形において、参加者には、選択したピックを拒絶する可能性が与えられ、この場合、次に高いスコアのものがピックとして選択される等である。いくつか例えば、3つが拒絶された場合、n回の反復のセットが再始動される。別の変形において、参加者には、3つの最高スコアのピック候補を示すパネルが提供され、参加者投票してきたものに最も近いと考えるものを選択する機会が与えられる。戦略II:フォーカスウィンドウ集束ピック進行表示戦略の第2のクラスにおいて、プログレスバーは、単調に増加しないが、参加者の行動に依存して後退し得る。投票者がむらなく投票した場合、その投票者の連続的な投票ウィンドウは、同様の設計候補によってしだい占有される可能性がより大きい。この場合、連続的投票ウィンドウのコンテンツの類似性と連動するプログレスバーは増加する。この場合、ピック選択の前に投じられた票の数は様々である。投票ウィンドウにおける設計候補の特定の分数例えば、3/4が、同一かまたは非常に類似になると、最も複製された候補がピックとして選択される。ピックが行われ、そのピックが参加者によって拒絶されない場合、新しいフォーカスウィンドウが占有され例えば、ランダムにて、参加者は、次のピックをもたらすプロセスの次の段階を開始する。ピックが拒絶された場合、戦略Iにおいて述べられたものと類似の選択肢が続く。戦略III:直接選択この場合、特定の数の投票が参加者によって行われた後、フォーカスウィンドウにおける設計候補の各々の隣のさらなるボタンがイネーブルされる。このボタンは、ダイレクトピックボタンであり、参加者が、ピックになる対応する候補を選択することを可能にする。あるいは、ダイレクトピックがイネーブルされた場合、参加者には、投票ウィンドウ内の位置から所望の候補をピックパネル領域にドラッグし、そこにコピーが配置されることが可能になる。一旦参加者がダイレクトピックを行うと、ダイレクトピックボタンが、投票の反復の現在の数について再びディセーブルされる。ピックパネルは、ピックを保持する定数のスロットを有し、新しいピックがダイレクトピックボタンをクリックすることによって挿入された場合、このピックは、ピックパネルの上部に配置され、他方、その他のものはすべて、下方の1つのスロットに移動し、下部のスロットを占める設計は廃棄される。ピックがピックパネル上にドラッグすることによって作成される場合、ピックされた設計は、ドラッグおよびドロップされるスロット内の項目を置き換えるか、またはそのスロットの項目はそれ以下が1スロット下にずらされる下のスロットにおける項目は、再び廃棄される。ピックパネルが管理される態様に関係なく、すべてのピックの履歴は、次に続く解析について記録される。このスキーマの変形は、さらに、参加者が、設計候補がなくなったという印象を受けた場合、参加者がピックパネルにおけるピックの1つ以上を、調査において、後から再挿入して設計候補の集団に戻すことを可能にし、従って、投票ウィンドウのフォーカスにおいてもする。この場合、その候補のR空間値は、その間に、R空間において起こり得る変化を反映するように更新される。候補の前のR空間座標が、R空間の現在の構成と適合することは当てにされ得ない。なぜなら、R空間は、常に一定だからであるからである。新しいR空間の位置は、以下の方法のうちの1つで選択され得る。1再挿入が所望される設計に最も類似である設計を含むR空間の領域が、特徴遺伝子の類似性に基づいて配置され、再挿入された設計に新しいR空間座標が与えられる。この新しいR空間座標は、その設計をその近隣に配置する。集団における設計のいずれも、再挿入されるべき設計と十分に類似でない場合、aR空間座標を、現在の集団の境界ボックスboundingbox内選択的に、多少拡張されるでランダムにピックし、b再挿入された個体をR空間の最小密度の領域に配置する。cR空間の占有された領域の周辺部において再挿入された個体を、クラスタの代表間の平均距離によって決定された周辺部からの距離で配置する。戦略IV:社会ネットワーク効果スキーマこれは、参加者の投票パターンに基づいて推定されるピックのみでなく、他の投票者のピック候補または現在のもまたピックウィンドウにおいて参加者に示すことを含む。この場合、投票者全体に最も人気のある設計候補は、肯定票候補が、現在議論されている投票ウィンドウを有する参加者からのみでなく、すべての参加者から収集されることを除いて、上記の戦略Iにおいて記載されたものと同じ技術を用いて推定される。種分化および動的または共進化セグメンテーション交配相手の選択のために用いられるβパラメータ例えば、式3は、例えば40.0といった十分に高い値に設定されると、すでに概説されたメカニズムおよび手順が、異なった選好プロファイルがプロセスの間に現れ、かつ共存することを自動的に可能にする。その代わりに式5が用いられた場合、γパラメータは、十分小さい必要がある。参加者は、市場における消費者の集団を表すまで、および、その市場における異なったサブグループが、製品属性の異なった組み合わせの選好を最終的に進化させるまで、システムは、事実上、その市場の動的セグメンテーションの一種を実行する。動的という用語は、本明細書中において、選好プロファイルおよび対応する好適な設計は、プロセスにおいて、共進化されることを示すために用いられる。これは、所与の選好プロファイル適切な設計が開発されるか、または適切な顧客が識別される所与の設計を想定する市場セグメンテーションについての既存のアプローチと異なる。本節は、現在のインプリメンテーションがそのセグメンテーション能力をどのようにもたらすかを説明し、簡単な例を提供することが意図される。同型交配特定の個体設計候補間の交叉演算が、参加者によりわずかにしか選好されない新しい候補をもたらすまで、このような交配が生じることの防止に努められる。しかしながら、このような交配が有害であることは先験的に知られない。個体の交配選択を表すR空間メカニズムは、しだいに学習され得る。どの交配相手のペアが適合性がありcompatible、どれが適合性がないか、および現在の交配の結果の参加者による評価に基づいて学習し得る。成功する遺伝物質のペアリングは、しだいに、より頻繁に生じる傾向になり、これによって、あまり成功しないペアリングを締め出す。特定の交配ペアの禁止または尤度の低減は、同型交配として知られ、同じセットのメンバー間で交配し合うことは許されるが、別のセットのメンバーとの交配は許されない個体の各セットが種として知られる。種の進化種分化は、動的参加者の選好セグメンテーションにとって直接的に重要である。設計の調査が開始すると、R空間は一様であり、設計候補の集団のR値は、R空間内に一様に分布する。進化が進行すると、遺伝物質のどのペアリングが、他よりも成功するかについての情報が取得される参加者のフィードバックによって。参加者の評価、および生殖遺伝子に対する交叉演算の結果として、R空間における遺伝子値の分布は不均一になる。換言すると、R空間は、クラスタリングを開始する。この不均一性は、特定の個体を互いに近付けて、および他の個体から離して保持する態様で構造化される。これらのクラスタは、種、すなわち、生殖的に隔離される個体のセットに対応する。生殖隔離が現れると、各種は、投票によって進化させた参加者とともに、設計空間の特定のサブ領域に限定されるようになり、これらの種は、他の種からの妨害にあまりさらされない。エコロジーにおける複数のニッチ市場の複数のセグメントを有する場合、これらのセグメントの各々について異なった選好プロファイルのセットが存在する。各セグメントの選好は、設計探索空間における領域を表す。これらの領域は、別個のエコロジーニッチと考えられ得る。同型交配ダイナミックは、複数の種が表れて存続することを可能にし、ここで、各種は、固有のニッチ内に生息する。各セグメントをサポートする参加者の数市場セグメントの大きさの代用となるは、そのニッチの環境収容力、従って、対応する種の大きさを決定する。換言すると、R空間クラスタが形成されると、クラスタの大きさ特定の種に属する設計候補の数は、市場セグメントの大きさを反映する各参加者に提供される投票画面の数を制限することによってか、または、参加者が、割り当てられた票の数に到達した所与の参加者によって投じられた票を無視することによって、現在のインプリメンテーションにおいて制御され得て、参加者の投票レベルが平衡されることを想定する。参加者がシステムと相互通信するとおよびこれによって意見を形成する設計の可能性を発見し、設計は、その参加者に応答して進化するので、設計と参加者との相互通信は、ある意味で共進化的であると説明され得る。進化する設計によって進化させられた選好は、システム全体として、市場における複数のセグメントをうまく描く設計のセットに向かって集束することを可能にする。図8~図14は、この動的セグメンテーションプロセスの例を提供する。本例において、2つの参加者が、同時にシステムと相互通信した。このプロセスは、候補の集団のランダムなシーディングに基づいて、一様に分布する生殖遺伝子および特徴遺伝子で開始する図8および図9をそれぞれ参照。複数の投票周期の後、一方は参加者1に対応し、他方は参加者2に対応する2つのセグメントが現れる。図10および図11は、調査におけるその時点の2つの参加者のフォーカスウィンドウを示す。各フォーカスウィンドウのコンテンツは、その参加者が選択した設計によって支配され、すなわち、第1の参加者に示される設計選択は、色、パターンおよび設計スタイル例えば、タブ長さが、第2の参加者に提供される設計選択とは異なり得る。いずれかの参加者に示される設計選択は、R空間に高度に集中され得る。すなわち、各設計選択は、参加者に示される他の設計選択の各々と非常に類似であり得る例えば、類似の色、類似のパターン等。他の調査において、参加者に提供される設計選択は、R空間に分散され得る。すなわち、各設計選択は、参加者に提供される他の設計選択とは異なった色またはパターンを有し得る。図12は、その時点のR空間プロットを示し、ここで、設計候補は、強調表示される2つのセグメントに対応し、本実施形態において、2つのクラスタは、明確に区別される。最後に、図13および図14は、プロセスにおける、その時点の各参加者の特徴遺伝子値の分布を示す。図13は、参加者1の特徴遺伝子1~3の分布を示す。スタイル2は、両方のセグメントによって選好されるため、唯一生き残った色スタイルである。参加者1は、紫色かかったボディスタイルボディスタイル1および短いタブ長さ123と等しい値を選好する。図14は、参加者2の特徴遺伝子の分布を示す。色スタイル2タブの色は、唯一生き延びた色スタイルである。参加者2は、緑色のボディスタイルボディスタイル6および長いタブ長さ1310と等しい値を選好する。1実施形態において、各ユーザについて収集された人口統計学的情報は、上述の進化アルゴリズムをバイアスするために用いられ得る。例えば、システムは、ユーザの幅広い分野universeから入力を受信するが、設計オブジェクトの分野を進化させる目的で、特定の人口を有するユーザのセットからの入力のみを用い得る。本実施形態は、製造業者が特定の市場セグメントの選好を決定することを可能にし、その際、製造業者がマーケットリサーチ活動を特定の人口統計学的市場に積極的に向けることを必要としない。別の実施形態において、上述のシステムは、競争が激しい製品に関してデータが集められることを可能にするために用いられ得る。これは、これらの製品が競争の激しい製品を、生き残るか否かを見出すように設計された製品のセットに含むことによって達成される。1つの特定の実施形態において、進化アルゴリズムは、競争の激しい製品が、1つ以上の選択者によって選択された製品設計のセットと遺伝子的に類似であるのはいつかを認識し、その競争が激しい設計を製品選択肢の次の世代に挿入する。さらに別の実施形態において、上述のシステムは、消費者が1つ以上の製品を購買することを決定する際に誘導する仮想販売員として用いられる。本実施形態において、製品設計は、企業によって売り出された項目の分野を表し、製品の次の世代が、受信されたユーザ入力に基づいてその分野から選択される。さらに別の実施形態において、進化設計システムは、製造業者に原材料を供給する商業アクターからの情報を含む。例えば、納入業者は、製品に含むために利用可能なハンドルに関する情報を提供し得る。情報は、通常、寸法情報およびスタイル情報を含むが、価格付け情報もまた含み得る。本実施形態において、選択者には、潜在的設計のコストに関する情報が提供され得、その遺伝因子が、選択者によって検討される製品の次の世代を生成する際に考慮され得る。さらに別の実施形態において、上述の進化設計技術は、シミュレーションされた推奨データまたは他の販売促進スキーマおよび戦略を選択者に提供することによって強化される。本実施形態において、意見形成者として理解される選択者は、投票者に表示される投票選好を有し得る、他の選択者が意見形成者の投票選好を知ることに基づいて自分の票を変更するか否かを決定する。当業者によって、本発明の主旨および範囲から逸脱することなく複数の変更および修正がなされ得る。従って、示された実施形態は、例示の目的でのみ示されることが明確に理解されなければならず、上記の請求項によって定義される、本発明を限定すると理解されるべきでない。従って、以下の請求項は、請求項によって示されることが文字通り含むだけでなく、実質的に同じ方法で実質的に同じ機能を実行して実質的に同じ結果を得るが、その他の点では、上記の説明において示され、かつ説明されることと同一ではない他のすべての等価値の要素もまた含むと読まれるべきである。"