複数の構成要素からなる目的成果物の設計に際し、前記複数の構成要素と、前記目的成果物の設計に必要な複数の入力条件との最適な組合せパターンを求める組合せ最適化システムであって、前記入力条件に従属する制約情報及び評価情報が、前記入力条件に紐付けられて格納された情報データベースと、所定数の組合せパターンから構成されるパターンセットを作成するパターンセット作成手段と、前記情報データベースに格納された制約情報及び評価情報に基づいて、前記パターンセットを構成する前記所定数の組合せパターンごとのパターン制約値及びパターン評価値を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された所定数のパターン制約値のうち、パターン制約値が所定範囲に含まれ、且つパターン評価値が所定の条件に適合した最適な組合せパターンを暫定最適パターンとして暫定的に抽出する暫定最適パターン抽出手段と、前記暫定最適パターン抽出手段により抽出された前記暫定最適パターンに加え、所定の方法で新たな組合せパターンを所定数作成してパターンセットを再作成するパターンセット再作成手段と、前記パターンセット再作成手段によるパターンセットの再作成、前記算出手段によるパターン制約値及びパターン評価値の算出、及び前記暫定最適パターン抽出手段による暫定最適パターンの抽出を所定の回数繰り返して抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記複数の構成要素と前記複数の入力条件との組合せを最適な組合せパターンとする最適パターン抽出手段と、を備えることを特徴とする目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化システム。前記パターンセット再作成手段における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出手段によって抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記入力条件に従属する前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンを新たに作成することを特徴とする請求項1に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化システム。前記パターンセット再作成手段における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出手段によって抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記入力条件の前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、遺伝的アルゴリズムの突然変異により、前記暫定最適パターン抽出手段によって抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記入力条件の前記各情報と異なる新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、を作成することを特徴とする請求項1に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化システム。前記入力条件に対して複数の評価情報が紐付けられている場合に前記算出手段は、前記評価情報ごとに前記パターン評価値をそれぞれ算出するとともに、各パターン評価値のそれぞれに所定の重み付けをすることを特徴とする請求項1~3のうち何れか一項に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化システム。前記目的成果物は、複数の部材から構成される構造体であり、前記算出手段により算出される前記パターン制約値は、前記構造体の強度、耐久性、耐熱性のうち少なくとも一つを含み、前記算出手段により算出される前記パターン評価値は、前記構造体全体のコスト、重量のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項1~4のうち何れか一項に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化システム。複数の構成要素からなる目的成果物の設計に際し、前記複数の構成要素と、前記目的成果物の設計に必要な複数の入力条件との最適な組合せパターンを求める組合せの最適化方法であって、前記入力条件に従属する制約情報及び評価情報が、前記入力条件に紐付けられて情報データベースに格納されており、所定数の組合せパターンから構成されるパターンセットを作成するパターンセット作成工程と、前記情報データベースに格納された制約情報及び評価情報に基づいて、前記パターンセットを構成する前記所定数の組合せパターンごとのパターン制約値及びパターン評価値を算出する算出工程と、前記算出工程により算出された所定数のパターン制約値のうち、パターン制約値が所定範囲に含まれ、且つパターン評価値が所定の条件に適合した最適な組合せパターンを暫定最適パターンとして暫定的に抽出する暫定最適パターン抽出工程と、前記暫定最適パターン抽出工程により抽出された前記暫定最適パターンに加え、所定の方法で新たな組合せパターンを所定数作成してパターンセットを再作成するパターンセット再作成工程と、前記パターンセット再作成工程によるパターンセットの再作成、前記算出工程によるパターン制約値及びパターン評価値の算出、及び前記暫定最適パターン抽出工程による暫定最適パターンの抽出を所定の回数繰り返して抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記複数の構成要素と前記複数の入力条件との組合せを最適な組合せパターンとする最適パターン抽出工程と、を備えることを特徴とする目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せの最適化方法。前記パターンセット再作成工程における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出工程によって抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記入力条件に従属する前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンを新たに作成することを特徴とする請求項6に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化方法。前記パターンセット再作成工程における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出工程によって抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記入力条件の前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、遺伝的アルゴリズムの突然変異により、前記暫定最適パターン抽出工程によって抽出された前記暫定最適パターンを構成する前記入力条件の前記各情報と異なる新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、を作成することを特徴とする請求項6に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化方法。前記入力条件に対して複数の評価情報が紐付けられている場合に前記算出工程は、前記評価情報ごとに前記パターン評価値をそれぞれ算出するとともに、各パターン評価値のそれぞれに所定の重み付けをすることを特徴とする請求項6~8のうち何れか一項に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化方法。前記目的成果物は、複数の部材から構成される構造体であり、前記算出工程により算出される前記パターン制約値は、前記構造体の強度、耐久性、耐熱性のうち少なくとも一つを含み、前記算出工程により算出される前記パターン評価値は、前記構造体全体のコスト、重量のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項6~9のうち何れか一項に記載の目的成果物を構成する構成要素と入力条件との最適組合せを求める組合せ最適化方法。しかしながら、上述した建築物や工程計画を設計する場合、設計者が構成要素と入力条件とを組合せて、複数の組合せパターンを作成する方法では、構成要素や入力条件の種類が増加すると、組合せパターン数も増加するため、人手で全ての組合せパターンを作成することは煩雑で困難であるという問題点があった。また、構成要素や入力条件の種類が増加すると、最適と考えらえる構成要素と入力条件との組合せを間違えてしまう場合があった。特に、複数種の入力条件が存在しており、これらの入力条件が独立でなく、相互に影響を与え合う場合には更に複雑になるため、最適でないパターンを作成してしまうおそれがあった。さらに、各パターンについてそれぞれ構造計算や工程計画シミュレーションを実施するため、構造計算や建設シミュレーションの結果は、各パターンの数だけ算出される。このため、算出結果の中から、人が最適な組合せパターンを選択する必要があった。そして、この選択作業は負荷が大きいうえに、多大な時間を要するという問題点があった。そこで、本発明は係る従来技術の問題点に鑑み、構成要素と入力条件との組合せパターンを自動で作成可能で、且つ最適なパターンを短時間で抽出可能な組合せ最適化システム及び組合せ最適化方法を提供する。以下、発明の内容を理解し易いように、図1及び図2に示す発明の基本概要図に基づいて説明する。発明を実施するための形態の欄で示される部材に対応する符号を、課題を解決するための手段の欄に示される部材に括弧書きで付記しているが、発明を実施するための形態の欄で示される部材に特定するものではない。本発明は、図1に示すように、複数の構成要素からなる目的成果物の設計に際し、前記複数の構成要素と、前記目的成果物の設計に必要な複数の入力条件との最適な組合せパターンを求める組合せ最適化システム10であって、前記入力条件に従属する制約情報及び評価情報が、前記入力条件に紐付けられて格納された情報データベース22と、所定数の組合せパターンから構成されるパターンセット46、48を作成するパターンセット作成手段34と、前記情報データベース22に格納された制約情報及び評価情報に基づいて、前記パターンセット46、48を構成する前記所定数の組合せパターンごとのパターン制約値及びパターン評価値21を算出する算出手段38と、前記算出手段38により算出された所定数のパターン制約値のうち、パターン制約値が所定範囲に含まれ、且つパターン評価値が所定の条件に適合した最適な組合せパターンを暫定最適パターンとして暫定的に抽出する暫定最適パターン抽出手段40と、前記暫定最適パターン抽出手段40により抽出された前記暫定最適パターン23に加え、所定の方法で新たな組合せパターンを所定数作成してパターンセット46、48を再作成するパターンセット再作成手段42と、前記パターンセット再作成手段42によるパターンセット46、48の再作成、前記算出手段38によるパターン制約値及びパターン評価値21の算出、及び前記暫定最適パターン抽出手段40による暫定最適パターン23の抽出を所定の回数繰り返して抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記複数の構成要素と前記複数の入力条件との組合せを最適な組合せパターン25とする最適パターン抽出手段44と、を備えることを特徴とする。上記組合せ最適化システム10によれば、パターンセット作成手段34と、算出手段38と、暫定最適パターン抽出手段40と、パターンセット再作成手段42と、最適パターン抽出手段44と、を備えているため、目的成果物図3の符号1に相当の設計に最適な構成要素と入力条件との組合せパターンを求めることができる。また、パターンセット作成手段34を備えているため、情報データベース22に含まれる複数の構成要素と、複数の入力条件との組合せパターンを短時間で自動的に作成することができる。これにより、人が構成要素と入力条件との組合せパターンを作成する手間を省くことができる。係る場合に、情報データベース22はハードディスク等の記憶手段14に格納されている。そして、パターンセット作成手段34にて組合せパターンを作成することで、構成要素や入力条件の種類が多くなっても、各構成要素と各入力条件との組合せを全て作成することができる。さらに、所定数の組合せパターンから構成されるパターンセット46、48を短時間で作成することができる。作成されたパターンセットは、RAM15等に記憶される。また、パターンセット再作成手段42及び暫定最適パターン抽出手段40を備えているため、パターンセット46、48の再作成から暫定最適パターン23の選択までを所定回数繰り返すことができる。そして、所定回数繰り返した後、最適パターン抽出手段44を備えているため、最適な組合せパターン25を選択することができる。これにより、目的成果物1の設計に最適な組合せパターン25を求めることができる。暫定最適パターン23及び最適な組合せパターン25は、RAM15等に記憶される。そして、算出手段38を備えているため、組合せパターンごとのパターン制約値及びパターン評価値21を算出することができる。これらの値は、RAM15等に記憶される。また、算出手段38は、制約情報及び評価情報等が入力された算出手段用シート19に基づいてパターン制約値及びパターン評価値21を算出する。算出手段用シート19は、算出手段用フォーマットデータベース24に制約情報及び評価情報等を入力することにより作成されるものである。算出手段用シート19を作成するためのフォーマットデータ入力手段36を備えている場合、当該フォーマットデータ入力手段36が、情報データベース22を読み出して、当該情報データベース22に含まれる制約情報及び評価情報を抽出し、算出手段用フォーマットデータベース24に入力することにより、算出手段用シート19は作成される。これにより、人が算出手段用フォーマットデータベース24に制約情報及び評価情報を入力する手間を省くことができる。さらに、制約情報や評価情報を入力する情報入力手段16や最適な組合せパターン25等を表示する表示手段20を備えていてもよい。また、前記パターンセット再作成手段42における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出手段40によって抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記入力条件に従属する前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンを新たに作成してもよい。このように、パターンセット再作成手段42が、遺伝的アルゴリズムの交叉により、暫定最適パターン23を構成する入力条件の各情報と近似する新たなパターンを作成するため、当該暫定最適パターン23の評価結果よりも優れた結果を効率良く取得することができる場合がある。このため、パターン制御値及びパターン評価値21を算出する回数を少なくしても効率良く最適な組合せパターン25を取得することができる。また、前記パターンセット再作成手段42における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出手段40によって抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記入力条件の前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、遺伝的アルゴリズムの突然変異により、前記暫定最適パターン抽出手段40によって抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記入力条件の前記各情報と異なる新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、を作成してもよい。このように、パターンセット再作成手段42が、遺伝的アルゴリズムの交叉により、暫定最適パターン23を構成する入力条件の各情報と近似する新たなパターンを作成するため、当該暫定最適パターン23の評価結果よりも優れた結果を効率良く取得することができる場合がある。このため、パターン制御値及びパターン評価値21を算出する回数を少なくしても効率良く最適な組合せパターン25を取得することができる。また、パターンセット再作成手段42が、遺伝的アルゴリズムの突然変異により、暫定最適パターン23を構成する入力条件の各情報と全く異なる新たなパターンを作成するため、当該暫定最適パターン23の評価結果よりも大幅に優れた結果を取得することができる場合がある。構成要素と入力条件とを人間が組合せる場合には、暫定最適パターン23と全く異なる組合せを作成することは、ほとんど無いので、人手で選択する場合には、見つけることができない最適な組合せパターン25を取得することができる場合がある。また、前記入力条件に対して複数の評価情報が紐付けられている場合に前記算出手段38は、前記評価情報ごとに前記パターン評価値をそれぞれ算出するとともに、各パターン評価値21のそれぞれに所定の重み付けしてもよい。このように、複数の評価情報が入力条件に紐付けられているため、各評価情報のパターン評価値21を算出することができる。また、各パターン評価値にそれぞれ所定の重み付けをすることにより、予め設定された閾値以下のパターン評価値を含むものを除去したり、予め設定された閾値以上のパターン評価値を含むものを抽出したりすることができる。したがって、目的成果物の設計に最適な組合せパターンを短時間で効率良く求めることができる。また、前記目的成果物1は、複数の部材から構成される構造体であり、前記算出手段38により算出される前記パターン制約値は、前記構造体の強度、耐久性、耐熱性のうち少なくとも一つを含み、前記算出手段38により算出される前記パターン評価値は、一般的には前記構造体全体のコスト若しくは重量が選択されるが、それ以外に構造体の強度と軽量化の組合わせ、流体構造体の流体抵抗値強度の組合わせ、ボイラーに於ける配管耐久性A蒸発量B大きさを制約条件としてまた材料強度径に於ける形状応力前記パターン評価値をとして設定してもよい。また工程計画SIMにおいて。リソース平滑化と工期またはこれらを組合わせてA平準化偏差分散B工期をパターン評価値として求めてもよい。また目的成果物1である構造体には、ラーメン構造等からなる建屋等の建造物、ボイラ等の高温流体供給構造物、焼却炉、排ガス処理装置、熱交換器等から選択される機器、装置又は設備である。また、パターン制約値は、構造体の強度、耐久性、耐熱性等の制約条件を複数含ませること、様々な条件でパターン制約値を評価することができる。そして、パターン評価値は、例えば構造体の場合にコスト、重量をパターン評価値として設定することにより、煩雑な構造物の組合わせの中から最もコストの安価なパターンや最も重量の小さいパターンや最も重量の大きいパターン等を選択することができる。また、図1及び図2に示すように、本発明の組合せの最適化方法は、複数の構成要素からなる目的成果物1の設計に際し、前記複数の構成要素と、前記目的成果物の設計に必要な複数の入力条件との最適な組合せパターンを求める組合せの最適化方法であって、前記入力条件に従属する制約情報及び評価情報が、前記入力条件に紐付けられて情報データベース22に格納されており、所定数の組合せパターンから構成されるパターンセット46、48を作成するパターンセット作成工程ステップS4と、前記情報データベース22に格納された制約情報及び評価情報に基づいて、前記パターンセットを構成する前記所定数の組合せパターンごとのパターン制約値及びパターン評価値21を算出する算出工程ステップS10、S22と、前記算出工程により算出された所定数のパターン制約値のうち、パターン制約値が所定範囲に含まれ、且つパターン評価値が所定の条件に適合した最適な組合せパターンを暫定最適パターン23として暫定的に抽出する暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30と、前記暫定最適パターン抽出工程により抽出された前記暫定最適パターン23に加え、所定の方法で新たな組合せパターンを所定数作成してパターンセット46、48を再作成するパターンセット再作成工程ステップS36と、前記パターンセット再作成工程ステップS36によるパターンセット46、48の再作成、前記算出工程ステップS10、S22によるパターン制約値及びパターン評価値21の算出、及び前記暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30による暫定最適パターン23の抽出を所定の回数繰り返して抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記複数の構成要素と前記複数の入力条件との組合せを最適な組合せパターン25とする最適パターン抽出工程ステップS18、S32と、を備えることを特徴とする。上記組合せの最適化方法によれば、パターンセット作成工程ステップS4と、算出工程ステップS10、S22と、暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30と、パターンセット再作成工程ステップS36と、最適パターン抽出工程ステップS18、S32と、を備えているため、目的成果物1の設計に最適な構成要素と入力条件との組合せパターンを求めることができる。また、パターン作成工程ステップS4を備えているため、複数の構成要素と、複数の入力条件との組合せパターンを短時間で自動的に作成することができる。これにより、人が構成要素と入力条件との組合せパターンを作成する手間を省くことができる。そして、パターン作成工程ステップS4にて組合せパターンを作成することで、構成要素や入力条件の種類が多くなっても、各構成要素と各入力条件とを組合せたパターンセット46、48を作成することができる。さらに、パターンセット再作成工程ステップS36及び暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30を備えているため、パターンセット46、48の再作成から暫定最適パターン23の選択までを所定回数繰り返すことができる。そして、所定回数繰り返した後、最適パターン抽出工程ステップS18、S32を実施することで、最適な組合せパターン25を選択することができる。これにより、目的成果物1の設計に最適な組合せパターン25を求めることができる。なお、暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30において、パターン制約値が所定範囲に含まれない場合、抽出する対象から除去するステップS14、S26。また、前記パターンセット再作成工程ステップS36における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30によって抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記入力条件に従属する前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンを新たに作成してもよい。このように、パターンセット再作成工程ステップS36にて、遺伝的アルゴリズムの交叉により、暫定最適パターン23を構成する入力条件の各情報と近似する新たなパターンを作成するため、当該暫定最適パターン23の評価結果よりも優れた結果を効率良く取得することができる場合がある。このため、パターン制御値及びパターン評価値21を算出する回数を少なくしても効率良く最適な組合せパターン25を取得することができる。また、前記パターンセット再作成工程ステップS36における前記所定の方法は、遺伝的アルゴリズムの交叉により、前記暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30によって抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記入力条件の前記各情報と近似する新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、遺伝的アルゴリズムの突然変異により、前記暫定最適パターン抽出工程ステップS12、S14、S16、S24、S26、S28、S30によって抽出された前記暫定最適パターン23を構成する前記入力条件の前記各情報と異なる新たな前記各情報を作成し、当該新たな前記各情報に紐付けられた入力条件と前記各構成要素とを組合せた組合せパターンと、を作成してもよい。このように、パターンセット再作成工程ステップS36にて、遺伝的アルゴリズムの交叉により、暫定最適パターン23を構成する入力条件の各情報と近似する新たなパターンを作成するため、当該暫定最適パターン23の評価結果よりも優れた結果を効率良く取得することができる場合がある。このため、パターン制御値及びパターン評価値21を算出する回数を少なくしても効率良く最適な組合せパターン25を取得することができる。また、パターンセット再作成工程ステップS36にて、遺伝的アルゴリズムの突然変異により、暫定最適パターン23を構成する入力条件の各情報と全く異なる新たなパターンを作成するため、当該暫定最適パターン23の評価結果よりも大幅に優れた結果を取得することができる場合がある。構成要素と入力条件とを人間が組合せる場合には、暫定最適パターン23と全く異なる組合せを作成することは、ほとんど無いので、人間が作成する場合には、見つけることができない最適な組合せパターン25を取得することができる場合がある。また、前記入力条件に対して複数の評価情報が紐付けられている場合に前記算出工程ステップS10、S22は、前記評価情報ごとに前記パターン評価値をそれぞれ算出するとともに、各パターン評価値のそれぞれに所定の重み付けしてもよい。このように、複数の評価情報が入力条件に紐付けられているため、各評価情報のパターン評価値を算出することができる。また、各パターン評価値にそれぞれ所定の重み付けをすることにより、予め設定された閾値以下のパターン評価値を含むものを除去したり、予め設定された閾値以上のパターン評価値を含むものを抽出したりすることができる。したがって、目的成果物1の設計に最適な組合せパターン25を短時間で効率良く求めることができる。また、前記目的成果物1は、複数の部材から構成される構造体であり、前記算出工程ステップS10、S22により算出される前記パターン制約値は、前記構造体の強度、耐久性、耐熱性のうち少なくとも一つを含み、前記算出工程ステップS10、S22により算出される前記パターン評価値は、前記構造体全体のコスト、重量のうち少なくとも一つを含む。このように、目的成果物1である構造体とは、例えばラーメン構造等からなる建屋等の建造物、ボイラ等の高温流体供給構造物、焼却炉、排ガス処理装置、熱交換器等を含む機器、装置又は設備に適用出来る。また、パターン制約値は、構造体の強度、耐久性、耐熱性のうち少なくとも一つを含んでもよいので、様々な条件でパターン制約値を評価することができる。そして、パターン評価値は、例えば最もコストの安価なパターンや最も重量の小さいパターンや最も重量の大きいパターン等を選択することができる。本発明によれば、構成要素と入力条件との組合せパターンを自動で作成可能で、且つ最適なパターンを短時間で抽出可能な組合せ最適化システム及び組合せ最適化方法を提供することができる。以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態を例示的に詳しく説明する。なお、以下の実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。本発明に係る組合せ最適化システムは、複数の構成要素からなる目的成果物の設計に際し、複数の構成要素と、目的成果物の設計に必要な複数の入力条件との最適な組合せパターンを求めるシステムである。目的成果物とは、ラーメン構造等からなる建屋等の建築物、ボイラ等の高温流体供給構造物、焼却炉、排ガス処理装置、熱交換器等を含み、一つ以上の機能を発揮する機器、装置又は設備である。図3は、本発明の第一実施形態に係る組合せ最適化システムを用いて設計する建屋の一例を示す図である。図3に示すように、建屋1は、屋根2と、屋根2を支持する複数の柱3~9と、隣接する柱3~9間に配置される構成要素12と、を備えている。構成要素12は、柱3と柱4と間及び柱6と柱7との間に配置される横方向柱I~IIIと、柱4と柱5との間、柱5と柱6との間、柱7と柱8との間、柱8と柱3との間に配置される縦方向梁A~Cと、を有している。横方向柱I~III及び縦方向梁A~Cの材質、径等の組合せを変更して、予め設定された強度を満たし、且つ最も安価に構築可能な組合せを求める方法について以下で説明する。図4は、本実施形態に係る組合せ最適化システムのブロック構成図である。図4に示すように、組合せ最適化システム10は、主に、記憶手段14と、条件入力手段16と、演算手段18と、表示手段20とを備えている。記憶手段14は、構成要素12の入力条件等の情報が格納された条件入力シート22と、建屋1の構造計算に用いられる各構成要素12の径、強度情報30、コスト情報32等の情報を入力するためのシミュレーション用シート19と、を有している。図5Aは、横方向柱I~IIIの条件入力シート22の具体例を示す図である。また、図5Bは、縦方向梁A~Cの条件入力シート22の具体例を示す図である。図5A及び図5Bに示すように、各条件入力シート22は、複数の構成要素12から構成されている。そして、各構成要素12の入力条件、制約情報及び評価情報が、複数の構成要素12のそれぞれに紐付けられて格納された構成となっている。横方向柱I~IIIの条件入力シート22、縦方向梁A~Cの条件入力シート22の構成要素12は、それぞれ横方向柱I~III、縦方向梁A~Cである。また、入力条件は、材質情報26及び径本数情報28である。そして、制約情報は強度情報30であり、評価情報はコスト情報32である。例えば、図5Aの横方向柱I~IIIの条件入力シート22では、No.1の横方向柱Iとして、径が100の木を2本用いた場合、横方向柱Iの強度情報30、コスト情報32がそれぞれ250、1000であることを示している。また、No.2の横方向柱Iとして、径が200の木を2本用いた場合、横方向柱Iの強度情報30、コスト情報32がそれぞれ350、1500であることを示している。各条件入力シート22は、必要に応じて表示手段20に画面表示させることができる。各条件入力シート22に格納されている各情報26、28、30、32は、条件入力手段16図3参照により入力される。条件入力手段16は、構成要素12、材質情報26、径本数情報28、強度情報30、コスト情報32を条件入力シート22に入力する。条件入力手段16としては、キーボードやマウス等が挙げられる。表示手段20は、例えばモニタで構成され、記憶手段14に記憶された条件入力シート22、シミュレーション用フォーマットデータベース24等を画面表示する。演算手段18図3参照は、条件組合せ表作成手段34と、シミュレーション用条件シート入力手段36と、算出手段38と、暫定最適組合せ抽出手段40と、条件組合せ表再作成手段42と、最適組合せ抽出手段44と、を有する。これらの手段を実現するソフトウエアのプログラムが記憶手段14又はRAMRandomAccessMemory15に格納されており、記憶手段14やRAM15に格納されたプログラムを読み出し実行することによって以下に示す各手段が実現される。条件組合せ表作成手段34は、図6に示すように、複数の構成要素12と、複数の入力条件とを組み合わせた複数のパターンを作成する。以下、条件組合せ表作成手段34により作成された複数のパターンからなるシートを条件組合せ表46という。作成された条件組合せ表46は、RAM15に記憶される。図6中の各項目の値は、径本数情報28を示しており、例えば、木の項目の値100とは、木の径が100であることを示している。続いて、条件組合せ表作成手段34は、RAM15に記憶された条件組合せ表46を読み出して、作成した組合せパターンの数が予め設定された第1閾値以下か否かを判定する。本実施形態では、第1閾値を例えば、128としたが、この数に限定されるものではなく、設計等により適宜決定することができる。作成した組合せパターンの数が、図6に示すように、第1閾値例えば、128以下の場合、全ての組合せパターンについて構造計算を実施する。以下、全ての組合せパターンについて構造計算を実施する方法を総当たり方法という。一方、作成した組合せパターンの数が、第1閾値例えば、128よりも多い場合、それらの組合せパターンの中から、図7に示すように、所定数例えば、10のパターンを選択して、所定数のパターンについて構造計算を実施する。以下、所定数の組合せパターンを作成する方法をGA方法後述するという。本実施形態では、所定数を例えば、10としたが、この数に限定されるものではなく、設計等により適宜決定することができる。図8は、各パターンを構成する入力条件の内容に基づいてシミュレーション用シート19を作成する一例を示す図である。図8の上段、下段にはそれぞれ条件組合せ表作成手段34により作成された条件組合せ表46、シミュレーション用シート19が示されている。図8に示すように、シミュレーション用条件シート入力手段36は、条件組合せ表作成手段34によって作成された複数のパターンの中から、各パターンを構成する入力条件の値を選択する。続いて、シミュレーション用条件シート入力手段36は、記憶手段14に格納されているシミュレーション用フォーマットデータベース24を読み出して、選択された入力条件の値をシミュレーション用フォーマットデータベース24に入力してシミュレーション用シート19を作成する。例えば、図6の上段の条件組合せ表46のパターンNo.9の値をシミュレーション用フォーマットデータベース24に入力する場合、パターンNo.9を構成する入力条件の値を選択し、続いて、当該選択された入力条件の値をシミュレーション用フォーマットデータベース24に入力する。シミュレーション用フォーマットデータベース24への入力は、シミュレーション用条件シート入力手段36によって自動的に行うことができる。また、シミュレーション用条件シート入力手段36は、条件入力シート22を参照して各構成要素12の入力条件に紐付けられている強度情報30及びコスト情報32を抽出して、これらの各情報をシミュレーション用フォーマットデータベース24の各入力条件に対応する項目に入力する。例えば、条件組合せ表46のパターン9の横方向柱Iが、径300の鉄から構成された場合、径300の鉄に紐付けられている強度情報30及びコスト情報32のそれぞれの値600、値2500を横方向柱Iの鉄に対応する項目に入力する。そして、シミュレーション用条件シート入力手段36は、条件組合せ表46を構成しているパターンごとにシミュレーション用シート19を作成する。即ち、総当たり方法の場合は、全てのパターン例えば、128パターンについてシミュレーション用シート19を作成し、GA方法の場合は、所定数のパターン例えば、10パターンについてシミュレーション用シート19を作成する。条件組合せ表46の入力条件の各値をシミュレーション用シート19に入力することにより、算出手段38により構造用計算を行う事が可能となる。シミュレーション用シート19は、RAM15に記憶される。算出手段38は、RAM15に記憶されたシミュレーション用シート19を読み出して、当該シミュレーション用シート19に含まれる強度情報30及びコスト情報32に基づいて、建屋1全体の強度及びコストを算出する。算出手段38としては、一般的な構造計算装置、例えばANSYS等を用いることができる。なお、以下の説明では、算出手段38により算出された建屋1全体の強度及びコストをそれぞれパターン強度54及びパターンコスト52という。図9は、算出手段38により算出された総当たり方法のパターンコスト及びパターン強度シート21の一例を示す図である。また、図10は、算出手段38により算出されたGA方法のパターンコスト及びパターン強度シート21の一例を示す図である。図9及び図10に示すように、算出手段38は、シミュレーション用シート19に含まれる強度情報30及びコスト情報32に基づいて、パターン強度54及びパターンコスト52を算出するとともに、パターンコスト及びパターン強度シート21を作成する。例えば、総当たり方法の場合は、全てのパターン例えば、128パターンについて算出し、GA方法の場合は、所定数のパターン例えば、10パターンについて算出する。パターンコスト及びパターン強度シート21は、RAM15に記憶される。暫定最適組合せ抽出手段40は、RAM15に記憶されたパターンコスト及びパターン強度シート21を読み出して、パターン強度54の値及びパターンコスト52の値を掛け合わせて評価値として算出する。評価値Yは、Y=X1×X21式、で算数される。ここで、X1はパターンコスト52の値、X2はパターン強度54の値である。このとき、暫定最適組合せ抽出手段40は、算出手段38によって算出された各パターンのパターン強度54について、当該パターン強度54の値が予め設計により決定された第2閾値未満か否かの判定を実施する。続いて、算出されたパターン強度54の値が第2閾値未満の場合、当該パターン強度54を値0とし、パターン強度54の値が第2閾値以上の場合、当該パターン強度54を値1とする。即ち算出されたパターン強度54の値が第2閾値未満の場合、上記1式のX2を値0とし、パターン強度54の値が第2閾値以上の場合、上記1式のX2を値1とする上記1式により算出された評価値は、パターンコスト52が少ない場合に、小さくなる。なお、パターン強度54が第2閾値未満の場合、値0となる。続いて、暫定最適組合せ抽出手段40は、パターンごとの評価値から、値0を除いて最も評価値の小さいパターンを暫定最適組合せ23として抽出する。即ち、建屋1が予め設定された第2閾値よりも大きいパターン強度54を有し、且つ、パターンコスト52が最も安価となるパターンを抽出する。なお、評価値で値0のパターンは、パターン強度54が第2閾値未満であるため、すべて抽出対象外とする。暫定最適組合せ抽出手段40は、総当たり方法の場合、全てのパターン例えば、128パターンから、最も評価値の小さいパターンを暫定最適組合せ23として暫定的に抽出する。一方、GA方法の場合、所定数のパターン例えば、10パターンから、最も評価値の小さいパターンを暫定最適組合せ23として暫定的に抽出する。抽出された暫定最適組合せ23は、RAM15に記憶される。また、暫定最適組合せ抽出手段40は、条件組合せ表46について評価値を算出した算出回数をカウントする。例えば、最初の条件組合せ表46について評価値を算出した場合、算出回数は1となる。そして、条件組合せ表再作成手段42詳細は後述するによって再作成された条件組合せ表46について評価値を算出した場合、算出回数は2となる。即ち、条件組合せ表46について評価値を算出するごとに算出回数は1ずつ増加する。暫定最適組合せ抽出手段40は、算出回数をカウントするとともに、当該算出回数が所定回数以上例えば、10回か否かを判定する。算出回数が、所定回数以上の場合、抽出された暫定最適組合せ23は、最適組合せ抽出手段44に出力される。一方、算出回数が、所定回数未満の場合、抽出された暫定最適組合せ23は条件組合せ表再作成手段42に出力される。条件組合せ表再作成手段42は、GAGeneticAlgorithumの交叉に基づいて、暫定最適組合せ抽出手段40により抽出された暫定最適組合せ23を構成する入力条件の各情報と近似する各情報を作成して、当該近似する各情報を含む新たな交叉パターンを1つ作成する。また、条件組合せ表再作成手段42は、交叉パターンと無関係な新たな9つのパターンを作成する。即ち条件組合せ表再作成手段42は、新たなパターンを10通り作成して、条件組合せ表46を再作成する。その後、再作成された条件組合せ表46の各パターンについて、再び算出手段38で構造計算を実施するとともにパターン強度54及びパターンコスト52を算出する工程から、暫定最適組合せ抽出手段40にて暫定最適組合せ23を抽出する工程までを、予め設定された所定回数例えば、10回繰り返す。最適組合せ抽出手段44は、暫定最適組合せ抽出手段40により抽出された暫定最適組合せ23を構成する複数の構成要素12と複数の入力条件との組合せを最適な組合せパターンとする。具体的には、総当たり方法の場合、暫定最適組合せ抽出手段40により抽出された暫定最適組合せ23を最適組合せ25とする。一方、GA方法の場合、条件組合せ表再作成手段42による条件組合せ表46の再作成から、算出手段38によるパターン強度54及びパターンコスト52の算出、及び暫定最適組合せ抽出手段40による暫定最適組合せ23の抽出までを所定回数繰り返して抽出された暫定最適組合せ23を最適組合せ25とする。最適組合せ25は、RAM15に記憶される。本実施形態では、総当たり方法の場合、パターンを128パターン作成した場合について説明したが、この値に限定されるものではなく、設計等によって適宜設定される。例えば、128パターンすべてについて、算出手段38を利用して構造計算を実施し、パターン強度54及びパターンコスト52を算出するには約2~3日を必要とする。そして、例えば、構成要素12の数が1つ増えると、構成要素12と入力条件とを組合せたパターン数は大幅に増加するため、算出日数も増加する。このように、構成要素12の数が1つ増えるごとに、算出日数も増加するため、構成要素12の数が多い場合、全てのパターンについて構造計算を実施し、パターン強度54及びパターンコスト52を算出することは現実的でない。実際は、パターンを作成してからパターン強度54及びパターンコスト52を算出するまでに許容される日数は1日程度であることから、構成要素12の数が予め設定された閾値未満の場合には、総当たり方法を採用し、構成要素12の数が閾値以上の場合には、GA方法を採用してもよい。上述した構成からなる組合せ最適化システム10を用いた工程の最適化方法についてフロー図を用いて、以下に説明する。図11は、組合せ最適化方法のフローを示す図である。図11に示すように、まず、建屋1を構成する構成要素12図5A及び図5B参照、材質情報26、径本数情報28、強度情報30、コスト情報32等を条件入力手段16によって入力するステップS2。次に、条件組合せ表作成手段34は、複数の構成要素12と、複数の入力条件とを組合せた複数のパターンからなる条件組合せ表46を作成するステップS4。続いて、条件組合せ表作成手段34は、作成したパターンの数が、第1閾値以下か否かを判定するステップS6。組合せパターンの数が第1閾値例えば、128個以下の場合、総当たり方法を実施し、組合せパターンの数が第1閾値よりも多い場合、GA方法を採用する。<総当たり方法の場合>作成した組合せパターンの数が、第1閾値以下の場合、シミュレーション用条件シート入力手段36が、各パターンを構成する入力条件の値を選択する。続いて、シミュレーション用条件シート入力手段36が、当該選択された値をシミュレーション用シート19に入力するステップS8。次に、算出手段38にて全てのパターンについて構造計算を実施して、パターンごとのパターン強度54及びパターンコスト52図9参照を算出するステップS10。次に、暫定最適組合せ抽出手段40は、算出手段38によって算出された各パターンのパターン強度54が第2閾値以上か否かを判定するステップS12。パターン強度54が第2閾値未満の場合、暫定最適組合せ抽出手段40は、上記1式を構成するX2パターン強度54に値0を代入するステップS14。これにより、上記1式より算出される評価値は、値0となる。一方、パターン強度54が第2閾値以上の場合、暫定最適組合せ抽出手段40は、上記1式を構成するX2パターン強度54に値1を代入する。これにより、上記1式より算出される評価値は、パターンコストと同じ値になる。続いて、暫定最適組合せ抽出手段40は、パターンごとの評価値から、値0を除いた最も評価値の小さいパターン、即ち最少コスト値0を除くのパターンを暫定最適組合せ23として抽出するステップS16。次に、最適組合せ抽出手段44は、暫定最適組合せ抽出手段40により抽出された暫定最適組合せ23を構成する複数の構成要素12と複数の入力条件との組合せを最適な組合せパターンとするステップS18。<GA方法の場合>上述したステップS6において、条件組合せ表作成手段34にて作成した組合せパターンの数が第1閾値よりも多い場合、GA方法を採用する。次に、GA方法を採用した場合の最適化方法について説明する。以下の説明において、上述した実施例に対応する部分には同一の符号を付して説明を省略し、主に相違点について説明する。ステップS6において、組合せパターンの数が、第1閾値よりも多い場合、条件組合せ表作成手段34は、10パターンを選択して条件組合せ表46を作成する。次に、シミュレーション用条件シート入力手段36が、各パターンを構成する入力条件の値を選択する。続いて、シミュレーション用条件シート入力手段36が、当該選択された値をシミュレーション用シート19に入力するステップS20。次に、算出手段38にて10パターンについて構造計算を実施して、パターンごとのパターン強度54及びパターンコスト52図10参照を算出するステップS22。次に、暫定最適組合せ抽出手段40は、算出手段38によって算出された各パターンのパターン強度54が第2閾値以上か否かを判定するステップS24。パターン強度54が第2閾値未満の場合、暫定最適組合せ抽出手段40は、上記1式を構成するX2パターン強度54に値0を代入するステップS26。これにより、上記1式より算出される評価値は、値0となる。一方、パターン強度54が第2閾値以上の場合、暫定最適組合せ抽出手段40は、上記1式を構成するX2パターン強度54に値1を代入する。これにより、上記1式より算出される評価値は、パターンコストと同じ値になる。続いて、暫定最適組合せ抽出手段40は、各パターンの評価値から、値0を除いた最も評価値の小さいパターン、即ち最小コスト値0を除くのパターンを暫定最適組合せ23として抽出するステップS28。次に、暫定最適組合せ抽出手段40は、条件組合せ表46の各パターンの評価値を算出した算出回数が、所定回数例えば、10回以上か否かを判定するステップS30。評価値の算出回数が所定回数未満の場合、条件組合せ表再作成手段42が、暫定最適組合せ抽出手段40により抽出された暫定最適組合せ23を構成する入力条件の各情報と近似する入力条件をGAの交叉に基づいて作成し、当該近似する入力条件を含む新たな交叉パターンを1つ作成する。また、条件組合せ表再作成手段42は、交叉パターンと無関係な新たな9つのパターンを作成する。即ち条件組合せ表再作成手段42は、新たなパターンを10通り作成して、条件組合せ表46を再作成するステップS36。その後、再作成された条件組合せ表46の各パターンの内容に基づいて、ステップS20からステップS30までを所定回数例えば、10回繰り返す。ステップS30において、評価値の算出回数が所定回数以上の場合、最適組合せ抽出手段44は、暫定最適組合せ抽出手段40により最後評価値の算出回数が所定回数以上の際に抽出された暫定最適組合せ23を構成する複数の構成要素12と複数の入力条件との組合せを最適な組合せパターンとしてステップS32終了する。上述したように、本実施形態に係る組合せ最適化システム10によれば、条件組合せ表作成手段34と、算出手段38と、暫定最適組合せ抽出手段40と、条件組合せ表再作成手段42と、最適パターン抽出手段と、を備えているため、目的成果物の設計に最適な構成要素12と入力条件との組合せパターンを求めることができる。また、条件組合せ表作成手段34を備えているため、複数の構成要素12と、複数の入力条件との組合せパターンを短時間で自動的に作成することができる。これにより、人が構成要素12と入力条件との組合せパターンを作成する手間を省くことができる。そして、条件組合せ表作成手段34にて組合せパターンを作成することで、構成要素12や入力条件の種類が多くなっても、各構成要素12と各入力条件との組合せを全て作成することができる。さらに、条件組合せ表再作成手段42及び暫定最適組合せ抽出手段40を備えているため、条件組合せ表46の再作成から暫定最適組合せ23の選択までを所定回数繰り返すことができる。そして、所定回数繰り返した後、最適組合せ抽出手段44を備えているため、最適な組合せパターンを選択することができる。これにより、建屋1の設計に最適な組合せパターンを求めることができる。そして、シミュレーション用条件シート入力手段36を備えているため、各パターンを構成する入力条件及び当該入力条件に対応する各情報を短時間で容易にシミュレーション用シート19に作成することができる。これにより、人がシミュレーション用シート19を作成する手間を省くことができる。さらに、組合せパターンの数が第1閾値未満の場合、構成要素12と入力条件とを組合せた全てのパターンを作成して、当該全てのパターンについて構造計算を実施するとともに、パターン強度54及びパターンコスト52を算定して評価値を算出するため、強度の最も大きいパターンやコストの最も少ないパターンを取得することができる。一方、パターンの数が第1閾値よりも多い場合、構成要素12と入力条件とを組合せたパターンを10通り選択して、これらのパターンについて構造計算を実施するとともに、パターン強度54及びパターンコスト52を算定して評価値を算出することを所定回数繰り返すため、強度の大きいパターンやコストの少ないパターンを短時間で効率良く取得することができる。また、暫定最適組合せ抽出手段40が、パターン強度54及びパターンコスト52のそれぞれに所定の重み付けをして数値化した評価値をパターンごとに算出し、これらの評価値のうち、値0を除く最も値が小さいものを抽出するため、パターン強度54及びパターンコスト52の両方を考慮した優れた結果のみを取得することができる。したがって、算出されたパターン強度54及びパターンコスト52に基づいて、人が評価する場合よりも短時間で効率良く最適の結果を取得することができる。そして、パターン強度54及びパターンコスト52にそれぞれ所定の重み付けをすることにより、予め設定された第2閾値未満のパターン強度54を有するパターンを除去し、且つ最も安価なパターンコスト52のパターンを抽出することができる。したがって、建屋1の設計に最適な組合せパターンを短時間で効率良く求めることができる。さらに、条件組合せ表再作成手段42が、遺伝的アルゴリズムの交叉により、暫定最適組合せ23を構成する入力条件の各情報と近似する新たなパターンを作成するため、当該暫定最適組合せ23の評価値よりも優れた結果を効率良く取得することができる場合がある。このため、パターン強度54及びパターンコスト52を算出する回数を少なくしても効率良く最適なパターンを取得することができる。また、暫定最適組合せ抽出手段40や最適組合せ抽出手段44により抽出されたパターンを表示手段20に出力可能なので、人間が目視にて確認することができる。次に、本発明の第二実施形態について説明する。以下の説明において、上述した実施形態に対応する部分には同一の符号を付して説明を省略し、主に相違点について説明する。第二実施形態では、評価情報として重量情報を新たに追加した。図12Aは、横方向柱I~IIIの条件入力シート22の具体例を示す図である。また、図12Bは、縦方向梁A~Cの条件入力シート22の具体例を示す図である。図12A及び図12Bに示すように、各条件入力シート22は、各構成要素12の入力条件、制約情報及び評価情報が、複数の構成要素12のそれぞれに紐付けられて格納された構成となっている。制約情報は強度情報30であり、評価情報はコスト情報32及び重量情報50である。例えば、図12Aの横方向柱I~IIIの条件入力シート22では、No.1の横方向柱Iとして、径が100の木を2本用いた場合、横方向柱Iの強度情報30、コスト情報32、重量情報50がそれぞれ250、1000、10であることを示している。図13は、各パターンを構成する入力条件の内容に基づいてシミュレーション用シート19を作成する一例を示す図である。図13の上段、下段にはそれぞれ条件組合せ表作成手段34により作成された条件組合せ表46、シミュレーション用シート19が示されている。図13の上段の条件組合せ表46のパターンNo.9の値をシミュレーション用シート19に入力する場合、パターンNo.9を構成する入力条件の値を選択し、続いて、当該選択された入力条件の値をシミュレーション用シート19に入力する。また、シミュレーション用条件シート入力手段36は、条件入力シート22を参照して各構成要素12の入力条件に紐付けられている強度情報30、コスト情報32及び重量情報50を抽出して、これらの各情報をシミュレーション用シート19の各入力条件に対応する項目に入力する。例えば、条件組合せ表46のパターン9の横方向柱Iが、径300の鉄から構成された場合、径300の鉄に紐付けられている強度情報30、コスト情報32及び重量情報50のそれぞれの値600、値2500、値35を横方向柱Iの鉄に対応する項目に入力する。図14は、算出手段38により算出されたGA方法のパターンコスト52及びパターン強度54シートの一例を示す図である。図14に示すように、算出手段38は、シミュレーション用シート19に含まれる強度情報30、コスト情報32及び重量情報50に基づいて、パターン強度54、パターンコスト52及びパターン重量56を算出する。GA方法の場合は、所定数のパターン例えば、10パターンについて算出する。暫定最適組合せ抽出手段40は、算出手段38によって算出されたパターン強度54、パターンコスト52及びパターン重量56のそれぞれに所定の重み付けをして数値化し、評価値として算出する。具体的に、評価値Zは、Z=a×X1b×X3×X22式、で算数される。ここで、X1はパターンコスト52、X2はパターン強度54、X3はパターン重量56、aはパターンコスト52の重み付け係数、bはパターン重量56の重み付け係数、である。各重み付け係数は設計等によって決定される。本実施形態では、重み付け係数として、例えば、aには値0.01を付し、bには値100を付した。また、第一実施形態と同様に、パターン強度54の値が予め設計により決定された第2閾値未満の場合、X2に値0を代入し、パターン強度54の値が第2閾値以上の場合、X2に値1を代入した。暫定最適組合せ抽出手段40により算出された評価値は、重み付けを行っているために、パターン重量56が少ない場合に、小さくなる。これにより、最軽量で、且つ比較的安価なパターンを抽出することができる。なお、本実施形態では、a、bにそれぞれ値0.01、値100を代入する場合について説明したが、これらの値に限定されるものではなく、他の値を入力してもよい。上述した組合せ最適化システムによれば、評価情報であるコスト情報32及び重量情報50が入力条件に紐付けられているため、パターンコスト52、パターン重量56を算出することができる。そして、パターンコスト52、パターン重量56にそれぞれ所定の重み付けをすることにより、建屋1の設計に最適な組合せパターンを短時間で効率良く求めることができる。本組合せ最適化システム10でも、第一実施形態で示した効果を有する。なお、上述した各実施形態では、GAの交叉に基づいて交叉パターンのみを作成した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、交叉パターンに加えて、GAの突然変異に基づいて突然変異パターンを作成してもよい。かかる場合には、突然変異パターンと、交叉パターンと、新たに作成された8つのパターンとについて、再び算出手段38にてパターン強度54及びパターンコスト52等を算出する。そして、突然変異パターン、交叉パターン及び新たな8つのパターンの中から、再び、所定の強度以上で且つ最もコストの安価な新たなパターンを1つ選択する。このように、突然変異パターン、交叉パターン及び新たな8つのパターンを作成し、再びパターン強度54及びパターンコスト52等を算出する工程を、予め設定された所定回数繰り返す。そして、所定回数繰り返した後、所定の強度以上で且つ最もコストの安価なパターンを選択する。上述したように、GAの突然変異パターンを作成することにより、暫定最適組合せ23を構成する入力条件の各情報と全く異なる新たなパターンを作成するため、当該暫定最適組合せ23の評価値よりも大幅に優れた結果を取得することができる場合がある。構成要素12と入力条件とを人間が組合せる場合には、暫定最適組合せ23と全く異なる組合せを作成することは、ほとんど無いので、人間が作成する場合には、見つけることができない最適の組合せを取得することができる場合がある。なお、本実施形態では、算出手段38による算出結果としてパターン強度54及びパターンコスト52を算出した場合について説明したが、これらに限定されるものではなく、重量等を算出することとしてもよい。なお、上述した各実施形態では、横方向柱I~IIIや縦方向梁A~C構成要素と、材質入力変数とを組合せて構造計算を実施し、パターン強度パターン制約値及びパターンコストパターン評価値を算出した場合について説明したが、これに限定されるものではない。本発明の適用可能な例を以下に示す。例えば、流体構造物の場合において、複数の配管からなる構造体の強度を評価する場合は、複数の配管構成要素と、材質入力変数とを組合せて配管内を流れる流体の摩擦抵抗計算を実施し、強度パターン制約値、流体の摩擦抵抗値パターン評価値及び重量パターン評価値を算出してもよい。係る場合には、強度、流体の摩擦抵抗値及び重量に基づいて評価値を算定するように構成する。また、ボイラ構造物の場合、ボイラ管の耐久性を評価する場合は、複数のボイラ管構成要素と、材質入力変数や蒸気温度入力変数やボイラ管の長さ入力変数とを組合せてボイラ管の耐久性を計算するとともに、耐久性パターン制約値、蒸気の蒸発量パターン評価値及びボイラ管の径の大きさパターン評価値を算出するようにしてもよい。係る場合には、耐久性、蒸気の蒸発量及びボイラ管の径の大きさに基づいて評価値を算定する。また、ボイラの水冷壁等のボイラ配管群や伝熱管構造の性能を評価する場合は、液体が通過する複数の管体構成要素と、当該管体の断面形状入力変数とを組合せて、管体の周囲を通過する気体流体から管体内の液体への熱交換量の計算を実施し、管体内を通過する液体の温度パターン制約値、管体の断面形状パターン評価値を算出してもよい。係る場合には、流体の温度及びチューブの断面形状に基づいて評価値を算定する。また、材力構造物を構成する部材の強度を評価する場合は、複数の部材構成要素と、材料毎の断面係数入力変数とを組み合わせて部材の応力を計算し、引張応力パターン制約値、部材の断面積パターン評価値を算出してもよい。係る場合には、部材の引張応力及び部材の断面積に基づいて評価値を算出する。