"与えられた評価関数に対する最適解をコンピュータによる繰り返し計算により求める最適解探索方法であって、コンピュータが、解の候補である複数の個体それぞれの初期値と、繰り返し計算の終了条件と、を少なくとも設定する初期設定ステップと、コンピュータが、各個体の値を評価関数に代入し各個体の評価値を計算する処理を、前記終了条件が満たされるまで、各個体の値を更新しながら、繰り返す探索ステップと、コンピュータが、前記探索ステップにおいて最良の評価値を与えた個体の値を、前記評価関数の最適解として出力する出力ステップと、を含み、前記探索ステップでは、前記複数の個体それぞれの値を更新する際に、前記複数の個体のうちの一部の個体については、その個体の現在の値および評価値のいずれとも独立した乱数項を含む更新式が適用されることを特徴とする最適解探索方法。前記乱数項は、一様乱数とゲインとの積を含んでいることを特徴とする請求項1に記載の最適解探索方法。前記探索ステップは、繰り返し計算のたびに前記ゲインを減少させるステップを含むことを特徴とする請求項2に記載の最適解探索方法。前記探索ステップは、前記複数の個体すべての評価値が所定の範囲に収まった場合に、前記ゲインを増加させるステップを含むことを特徴とする請求項3に記載の最適解探索方法。前記所定の範囲は、その時点での最良の評価値から所定の範囲であることを特徴とする請求項4に記載の最適解探索方法。前記探索ステップにおいて前記乱数項を含む更新式が適用される個体は、常に同じ個体であることを特徴とする請求項1~5のいずれかに記載の最適解探索方法。前記探索ステップでは、粒子群最適化方法によって最適解の探索が行われ、前記更新式は、個体の速度を更新するための更新式であることを特徴とする請求項1~6のいずれかに記載の最適解探索方法。前記一部の個体以外の個体の速度を更新するための更新式が、下記式1、前記一部の個体の速度を更新するための更新式が、下記式2、下記式1又は2によって更新された速度を用いて、個体の位置を更新するための更新式が、下記式3、で表されることを特徴とする請求項7に記載の最適解探索方法。前記探索ステップでは、遺伝的アルゴリズムによって最適解の探索が行われ、前記更新式は、個体の値を更新するための更新式であることを特徴とする請求項1~6のいずれかに記載の最適解探索方法。前記一部の個体以外の個体の値を更新するための更新式が、下記式21、前記一部の個体の値を更新するための更新式が、下記式22、で表されることを特徴とする請求項9に記載の最適解探索方法。前記乱数項の取り得る値の範囲を指定可能であることを特徴とする請求項1~10のいずれかに記載の最適解探索方法。請求項1~11のいずれかに記載の最適解探索方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。請求項12に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。与えられた評価関数に対する最適解をコンピュータによる繰り返し計算により求める最適解探索装置であって、解の候補である複数の個体それぞれの初期値と、繰り返し計算の終了条件と、を少なくとも設定する初期設定手段と、各個体の値を評価関数に代入し各個体の評価値を計算する処理を、前記終了条件が満たされるまで、各個体の値を更新しながら、繰り返し実行する探索手段と、前記探索手段による繰り返し計算において最良の評価値を与えた個体の値を、前記評価関数の最適解として出力する出力手段と、を有し、前記探索手段は、前記複数の個体それぞれの値を更新する際に、前記複数の個体のうちの一部の個体については、その個体の現在の値および評価値のいずれとも独立した乱数項を含む更新式を適用することを特徴とする最適解探索装置。本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、コンピュータによる最適解探索において、局所解への陥りを抑制し、信頼性の高い解を索出することが可能な技術を提供することにある。上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。すなわち、本発明の一態様に係る最適解探索方法は、与えられた評価関数に対する最適解をコンピュータによる繰り返し計算により求める最適解探索方法であって、コンピュータが、解の候補である複数の個体それぞれの初期値と、繰り返し計算の終了条件と、を少なくとも設定する初期設定ステップと、コンピュータが、各個体の値を評価関数に代入し各個体の評価値を計算する処理を、前記終了条件が満たされるまで、各個体の値を更新しながら、繰り返す探索ステップと、コンピュータが、前記探索ステップにおいて最良の評価値を与えた個体の値を、前記評価関数の最適解として出力する出力ステップと、を含み、前記探索ステップでは、前記複数の個体それぞれの値を更新する際に、前記複数の個体のうちの一部の個体については、その個体の現在の値および評価値のいずれとも独立した乱数項を含む更新式が適用されることを特徴とする最適解探索方法である。最適解探索においては、各個体の値や評価値、その時点における最良の解暫定解と呼ぶなどに基づいて各個体の値を更新する操作を繰り返し行い、より良い評価値を与える解を探索することが基本となる。しかし従来の方法では、全ての個体の挙動が暫定解に拘束される結果、その周辺領域しか探索されず、局所解に陥る場合がある。これに対し、本発明では、更新式に乱数項を導入したことによって、一部の個体の値に対して適度なバラツキを付与することができる。しかも、乱数項は個体の値や評価値とは独立した項になっているため、付与されるバラツキの大きさや方向は、各個体の値や暫定解とは無関係に決まるものとなる。したがって、本発明によれば、少なくとも一部の個体が暫定解からの拘束を離れ、暫定解の周辺以外の領域もランダムに探索するような挙動をとるため、局所解への陥りを可及的に回避し、且つ、より良い解をより少ない計算回数で発見できるようになるものと期待できる。また、本発明では、乱数項を含む更新式が適用される個体特定個体と呼ぶを一部の個体に限定したことによって、収束性の低下を抑制することができる。特定個体の割合もしくは数については、評価関数や個体の次元数などに応じて適宜決定すればよい。ところで、特定個体は更新の都度任意に選んでもよいが、好ましくは、常に同じ個体であるとよい。乱数項を含む更新式が適用される個体とそれ以外の更新式が適用される個体とを予め固定しておくことにより、更新式および乱数項の設計が容易になるとともに、処理プログラムが単純化されるという利点があるからである。特定個体の選択方法選択規則としては、どのようなものを用いてもよい。例えば、全ての個体の中からランダムに特定個体を選ぶ方法、個体の位置に基づいて選ぶ方法、個体の評価値に基づいて選ぶ方法などがある。個体の位置に基づいて選ぶ方法としては、例えば、暫定解からの距離が遠い個体を優先的に特定個体としてもよいし、暫定解から所定の距離範囲にある個体を優先的に特定個体としてもよいし、暫定解からの距離が偏らないように群全体の位置分布に基づき様々な位置から特定個体を選び出してもよい。また、評価値に基づいて選ぶ方法としては、例えば、評価値の悪い個体を優先的に特定個体としてもよいし、逆に評価値の良い個体の中から特定個体を選んでもよいし、特定個体の評価値が偏らないように群全体の評価値分布に基づき様々な評価値の個体を特定個体として選んでもよい。ここで、前記乱数項は、一様乱数とゲインとの積を含んでいることが好ましい。ゲインの値を調整するだけで、個体の多様性や集中性を簡単に制御できるようになるからである。例えば、前記探索ステップにおいて、繰り返し計算のたびにゲインを減少させていけば、探索が進むにしたがって特定個体の動きが安定するため、集中性を向上させることができる。さらに、前記探索ステップにおいて、前記複数の個体すべての評価値が所定の範囲に収まった場合に、前記ゲインを増加させるようにしてもよい。これにより、探索途中で各個体の挙動が鈍くなってしまった場合などに、特定個体の動きを再び活発にすることができるので、局所解への陥りを防ぐことが可能となる。例えば、その時点での最良の評価値暫定解に対する評価値から所定の範囲にすべての個体の評価値が収まった場合などに、ゲインの増加特定個体の活発化を行うとよい。前記探索ステップでは、粒子群最適化PSO、遺伝的アルゴリズムGAなど、任意の最適解探索方法を用いることができる。例えば、PSOによって最適解の探索が行われる場合には、前記更新式は、個体の速度を更新するための更新式であるとよい。より詳しくは、前記一部の個体以外の個体の速度を更新するための更新式を下記式1、前記一部の個体の速度を更新するための更新式を下記式2とすることが好ましい。個体の値位置を更新するための更新式は、下記式1又は2によって更新された速度を用いて、下記式3のように設計する。また、GAによって最適解の探索が行われる場合には、前記更新式は、個体の値を更新するための更新式であるとよい。より詳しくは、前記一部の個体以外の個体の値を更新するための更新式を下記式21、前記一部の個体の値を更新するための更新式を下記式22のように設計することが好ましい。本発明は、上記ステップの少なくとも一部を含む最適解探索方法として捉えてもよいし、かかる方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムやそのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として捉えることもできる。また、本発明は、上記の機能手段の少なくとも一部を有する最適解探索装置やシステムとして捉えることもできる。なお、上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。例えば、本発明の一態様に係る最適解探索装置は、与えられた評価関数に対する最適解をコンピュータによる繰り返し計算により求める最適解探索装置であって、解の候補である複数の個体それぞれの初期値と、繰り返し計算の終了条件と、を少なくとも設定する初期設定手段と、各個体の値を評価関数に代入し各個体の評価値を計算する処理を、前記終了条件が満たされるまで、各個体の値を更新しながら、繰り返し実行する探索手段と、前記探索手段による繰り返し計算において最良の評価値を与えた個体の値を、前記評価関数の最適解として出力する出力手段と、を有し、前記探索手段は、前記複数の個体それぞれの値を更新する際に、前記複数の個体のうちの一部の個体については、その個体の現在の値および評価値のいずれとも独立した乱数項を含む更新式を適用することを特徴とする最適解探索装置である。本発明によれば、コンピュータによる最適解探索において、局所解への陥りを抑制し、信頼性の高い解を索出することが可能となる。本発明は、与えられた評価関数目的関数とも呼ぶに対する最適解をコンピュータによる繰り返し計算により求める最適解探索に関し、より詳しくは、最適解探索における局所解への陥りを抑制する方法に関するものである。本発明は、既存の最適解探索方法の改良性能向上を可能にするものであり、例えば、粒子群最適化PSO、遺伝的アルゴリズムGAをはじめとするあらゆる最適解探索方法に対して適用することができる。なお、本発明が適用される最適解探索方法の応用範囲は多岐にわたり、例えば、学術、研究、産業などの分野において、数値計算、問題解析、予測分析、各種シミュレーションなどに広く利用可能であることは言うまでもない。以下では、まず本発明に係る最適解探索の基本概念について説明を行い、その後で、本発明を粒子群最適化PSOに適用した例第1実施形態と、遺伝的アルゴリズムGAに適用した例第2実施形態をそれぞれ説明する。<最適解探索の基本概念>図1を参照して、従来の最適解探索の問題点と、本発明に係る最適解探索の基本概念について説明する。図1は、評価関数fxを最小にする解xを求める探索問題の処理例を模式的に示すものであり、aは従来の最適解探索方法の例、bは本発明に係る最適解探索方法の例をそれぞれ示している。ここで、関数fxには、極小値をとる位置xが3箇所存在する。このうち左の2つは局所解近傍領域のみをみたときに関数fxを最小化するxの値であり、一番右のものが大域解関数fxを最小化するxの値である。すなわち、同図の探索問題では、一番右の大域解の位置を発見することが理想となる。aの左図に示すように、まず、解の候補である複数の個体が、任意の初期位置に配置される。そして、fxの値を評価しながら各個体の位置xを更新するという操作を繰り返すことによって、評価値fxをより小さくする位置xを探索する。個体の位置を更新するアルゴリズムには様々なものが存在するが、基本的な考え方は、その時点における最良の解暫定解に向かって各個体を移動させていき、探索範囲を絞り込んでいくという方法が一般的である。aの中央図では、暫定解である黒丸で示した個体の位置に向かって、それぞれの個体が移動している様子が示されている。しかしながら、このような従来方法の場合、全ての個体の挙動が暫定解に拘束されることとなるため、aの右図に示すように、局所解の周辺に個体が集中してしまい、大域解を発見できないあるいは、大域解に至るまでに膨大な繰り返し計算が必要になる場合がある。このような問題を解決するため、本発明に係る最適解探索では、bに示すように、個体の位置を更新する際に、一部の個体に対し乱数によるバラツキを付与することとする。これにより、一部の個体×印で示した個体が、暫定解の拘束を離れて、暫定解とは無関係な方向に移動することが可能となる。したがって、暫定解の周辺だけでなく、暫定解の周辺以外の領域も含めた、広範囲な探索が可能となり、従来方法のような局所解への陥りを可及的に回避することができる。以下、本発明に係る最適解探索の特徴部分である個体の更新アルゴリズムについて、具体的な実施形態を挙げて詳しく説明する。<第1実施形態>第1実施形態では、本発明を粒子群最適化PSOによる最適解探索に適用する例について説明する。PSOとは、昆虫や鳥などの大群の挙動を模倣した探索方法であり、一つの個体が良い解を発見すると、それを他の個体に通知し、他の個体がその解の位置に向かって探索を行うというものである。PSOでは、各個体が、位置xと速度vの2つのパラメータをもつ。オリジナルのPSOにおける位置xと速度vの更新式は以下のとおりである。すなわち、個体の慣性wv、個体の位置xと個体の最良位置pbestの差分、及び、個体の位置xと群全体の最良位置gbestの差分に基づいて、速度vが更新され、元の位置xに速度vを加算することで位置xが更新される。なお、個体のパラメータが多次元の場合、下記式のx,v,pbest,gbest,R1,R2はベクトルとなる。本実施形態では、上記の更新式に対し、以下のような改良ないし拡張を施す。すなわち、1~m-1番目の個体については、オリジナルのPSOと同様の更新式1を用いて速度vを計算するのに対し、m~n番目の個体については、乱数項Ψを含む更新式2を用いて速度vを計算する。なお、位置xの更新式3はオリジナルのPSOと同じものを用いる。乱数項Ψを含む更新式2が適用される個体特定個体と呼ぶの割合もしくは数は任意に設定することができる。ただし、特定個体の割合が増えると収束性の低下を招く可能性があるため、評価関数fxや個体のパラメータの次元数などに応じて適宜設定するとよい。なお、慣性係数wkはオリジナルのPSOと同様に定数としてもよいが、本実施形態では下記式のように探索の進行に伴って慣性係数wkを徐々に小さくしていく。また、速度vについても、v≦vmaxのように上限を設けるとともに、探索の進行に伴って最大速度vmaxの値を徐々に小さくするとよい。このように慣性係数wkと最大速度vmaxの調整を行うことによって、探索初期では個体に多様性を持たせ大域的探索能力を向上することができる一方で、探索が進行するにしたがって集中性を高め局所的探索能力を向上することができるという利点がある。乱数項の設計乱数項Ψとしては、個体の位置x、速度v、評価値fx、個体や群全体の最良位置pbest、gbestと独立しており、且つ、ランダムな値をとるものであれば、どのような変数を用いることもできる。ただし、乱数項Ψは更新式2の安定性に影響を与え得るため、以下に述べる条件に従って乱数項Ψを設計することが好ましい。ここでは、上述した更新式2の安定性尺度に基づき、乱数項Ψの設計を行う。一般にPSOの安定性解析には、乱数項cRを一定とみなし、速度vと位置xを一次元としたモデルがよく用いられる。そうすると、更新式2のモデルは、下記のようになる。一般に、最適化問題が多峰性ならば、その最適解の探索には、多様化と集中化、すなわち大域的探索能力と局所的探索能力の両方を備えた手法が望ましい。ここでは、大域的探索を行う場合には多様性を持ち、局所的探索を行う場合には集中性を持つように、乱数項Ψをシステム4の安定性の解析に基づいて設計する。まず、リアプノフ第二の方法を用いてシステム4の安定性の解析を行う。スカラ関数Vzを下記式のようにおく。λ1k,λ2kは4のシステム行列の固有値であり、Tは対角変換行列である。この関数はzの全域で存在し、TTDTDTが正定であることから、下記が成り立つ。また、V0=0である。さらに、下記式が成り立つ。ここで、zkTTkTDTTとzk1TTk1TDTTは正定であることから、ΔVが負定となる条件はDk1TDk1-Iが負定となることである。すなわち固有値λ1k,λ2kの絶対値が1より小さいときにΔVzが負定となる。以上のことから、固有値λ1k,λ2kの絶対値が1より小さければ安定である。固有値が1より小さい条件は、以下のとおりである。次に、式2の安定性尺度に基づき、乱数項の設計を行う。前述のように、探索初期では、個体の多様性を高め大域的探索能力を上げることが望まれる。そのため、乱数項Ψを、探索初期で大きい振幅の乱数となるように設計することで、多様性を高めることができる。加えて、慣性係数wkの初期値は1以上に設定することで、さらに多様性を高めることができる。探索中期においては、慣性係数wkが徐々に小さくなり、式9を満たすようになることで、システムが安定になる。一般に入力項を0としたときにシステムが安定であるならば、そのシステムの状態は有界な入力に対して有界となることが知られている。そのため、システム4のpkに関する入力項とΨに関する入力項は有界な値であるとよい。探索後期では、k>>1に対してシステム4の入力を0とすることで収束させる。ところで、システム4が収束したとしても、その収束先が大域解ではなく局所解である可能性がある。そのため、群全体が所定の範囲内に収束したときは、乱数項Ψの振幅を増加させることで、特定個体の動きを再び活発にすることが望ましい。以上を踏まえ、本実施形態では、乱数項Ψを一様乱数R3と乱数ゲインwfとの積で定義し、且つ、乱数ゲインwfを下記のように制御する。すなわち、繰り返し計算のたびに乱数ゲインwfを徐々に減少させていくが、もし全ての個体の評価値fxが暫定解gbestに対する評価値fgbestから所定の範囲ε内に収まった場合には、例外的に、乱数ゲインwfを一定量Δwだけ増加させるのである。所定の範囲εはどのような値に設定してもよいが、好ましくは、関数fxにおいて複数の局所解が存在しないと予想される範囲値域をεに設定するとよい。このような範囲εは、例えば、探索初期における群全体の評価値の分布分散、平均、最大値、最小値などに基づいて決定することができる。装置構成次に、上述した最適解探索を実現するための装置構成および処理フローの具体例について説明する。図2は、本実施形態の最適解探索装置の機能構成を模式的に示すブロック図である。最適解探索装置は、演算部1、入力部2、及び出力部3から構成され、さらに演算部1は、初期条件設定部10、探索処理部11、及び乱数制御部12から構成されている。同装置は、例えば、中央演算処理装置CPU、主記憶装置RAM、補助記憶装置HDD、SSDなど、入力装置キーボード、マウスなど、表示装置などのハードウエア資源を備える汎用のコンピュータによって構成することができる。図2に示す各機能は、CPUが補助記憶装置に格納されたプログラムをRAMにロードし、当該プログラムを実行することにより実現されるものである。図3のフローチャートに沿って、最適解探索装置の各機能の詳細並びに最適解探索処理の流れを説明する。S10では、初期条件設定部10が、表示装置などの出力部3に対し、初期条件設定画面を出力することにより、ユーザーに初期条件の入力を促す。ユーザーがキーボードなどの入力部2を介して初期条件を入力すると、初期条件設定部10がそれらの初期条件を記憶装置に格納する。ここで入力される初期条件としては、評価関数、解の候補である複数の個体それぞれの初期値初期位置及び初期速度、終了条件などがある。終了条件としては、繰り返し演算の回数を指定することもできるし、解が収束したことを判定するための収束条件を指定することもできる。収束条件としては、例えば、所定回数の繰り返し計算を実行しても解が更新されないことを条件としたり、目標の評価値に対して許容誤差を指定し、その誤差範囲内に収まる解が発見されることを条件としたりすることができる。また必要に応じて、特定個体の数又は割合、特定個体の選択方法選択規則、乱数項Ψの取り得る値の範囲つまり、乱数ゲインwfの初期値、範囲など、更新式1、2における各種係数の値、慣性係数や最大速度の調整係数α,β、乱数ゲインの調整係数K,Δwなどを設定することも可能である。このように特定個体の選び方や特定個体に付与する乱数バラツキなどの設定値をユーザーが設定できるようにすることで、最適解探索装置の特性大域的探索能力と局所的探索能力のバランス、収束性、安定性などを目的や用途に応じてユーザー自身が自由に調整できるようになる。初期条件の設定が完了すると、探索処理部11が、終了条件を満足するまでS11~S19の繰り返し計算を実行し、最適解を探索する。S11では、探索処理部11が、各個体の位置xを評価関数fxに代入し、各個体の評価値を求める。S12では、探索処理部11は、S11で求めた各個体の評価値を、それまでに得られたfpbest、fgbestの値と比較し、より良い解が発見された場合にはpbest、gbestを更新する。S13及びS14では、探索処理部11が、式1、2の速度更新式を用いて、各個体の速度vを計算する。このとき、特定個体の速度に対しては、式2の乱数項Ψによりバラツキが付与される。そして、S15において、探索処理部11は、式3の位置更新式を用いて、各個体の位置xを計算する。その後、S16において、乱数制御部12は、全ての個体の評価値がfgbestεの範囲内に収まっているかどうかを判定し、収まっていなければ、式11により乱数ゲインwfを減少しS17、収まっている場合は、式12により乱数ゲインwfを増加するS18。次に、S19において、探索処理部11が、S10で設定された終了条件を満足しているか否かを判断し、終了条件に満たなければS11へ戻り、終了条件を満足していればS20に進む。そしてS20において、探索処理部11は、gbestの値を評価関数fxの最適解として出力部3などに出力し、最適解探索処理を終了する。比較実験本発明の効果を検証するため、本発明者は、最適解探索のベンチマークテストによく利用されるGriewank関数を用いて、第1実施形態の最適解探索処理における評価値の推移と、式2の乱数項Ψを無くした場合の評価値の推移とを比較した。その結果を、図4に示す。aが第1実施形態の処理結果を示し、bが乱数項Ψの無い比較例の処理結果を示している。第1実施形態の処理のほうが、少ない繰り返し計算数でより良い解に到達できていることがわかる。さらに、本発明者らは、比較例の処理で得られた評価値の平均を第1実施形態の処理で得られた評価値の平均で割った値を性能改善比と定義し、3次元の個体を用いた場合と、10次元の個体を用いた場合それぞれの評価を行った。その結果、3次元の個体の場合には性能改善比が約2.0、10次元の個体の場合には性能改善比が約2.4となり、いずれの場合も性能が向上していることが検証できた。本実施形態の利点以上述べた本実施形態の構成によれば、速度の更新式2に乱数項Ψを導入したことによって、一部の個体の値に対して適度なバラツキを付与することができる。しかも、乱数項Ψは個体の値x,vや評価値fxとは独立した項になっているため、付与されるバラツキの大きさや方向は、各個体の値x,vや暫定解gbest,pbestとは無関係に決まるものとなる。したがって、本実施形態によれば、少なくとも一部の個体が暫定解からの拘束を離れ、暫定解の周辺以外の領域もランダムに探索するような挙動をとるため、局所解への陥りを可及的に回避し、且つ、より良い解をより少ない計算回数で発見できるようになる。また、本実施形態では、乱数項Ψを含む更新式2が適用される個体を一部の個体に限定したことによって、収束性の低下を抑制することができる。また、乱数項Ψを含む更新式2が適用される個体とそれ以外の更新式1が適用される個体とを予め固定したことにより、更新式1、2および乱数項Ψの設計が容易になるとともに、処理プログラムが単純化されるという利点がある。さらに、本実施形態では、一様乱数R3と乱数ゲインwfの積からなる乱数項Ψを用いたので、乱数ゲインwfの値を調整するだけで、乱数の振幅の大小を調整でき、個体の多様性や集中性を簡単に制御することができる。また、S17式11に示すように、繰り返し計算のたびに乱数ゲインwfを減少させていくので、探索が進むにしたがって特定個体の動きが安定し、集中性を向上させることができる。一方、S18式12に示すように、全ての個体の評価値が所定の範囲に収まってしまった場合は、乱数ゲインwfを増加させる。これにより、探索途中で各個体の挙動が鈍くなってしまった場合などに、特定個体の動きを再び活発にすることができるので、局所解への陥りを防ぐことが可能となる。<第2実施形態>第2実施形態では、本発明を遺伝的アルゴリズムGAによる最適解探索に適用する例について説明する。GAとは、生物の遺伝過程を模倣した探索方法であり、個体の値を遺伝子に見立て、交叉良い評価値をもつ個体の遺伝子同士を組み合わせて次の世代の個体を生成する操作、突然変異個体の遺伝子の一部を変化させる操作などの操作を繰り返しながら、より良い評価値を与える個体を探索する方法である。本実施形態では、GAによって個体を生成した後、一部の個体に対し乱数によるバラツキを与えることによって、局所解への陥りを抑制している。GA自体の処理は従来公知のものをそのまま利用できるため、ここではGAの詳しい説明は省略し、本実施形態の特徴的な処理部分についてのみ説明を行う。なお、本実施形態の最適解探索処理を実行するための装置構成は、図2で示したものと同じであるため、以下、図2の符号も参照して説明を行うものとする。では、図5のフローチャートに沿って、第2実施形態に係る最適解探索処理の流れを説明する。S30では、まず初期条件設定部10が、表示装置などの出力部3に対し、初期条件設定画面を出力することにより、ユーザーに初期条件の入力を促す。ユーザーがキーボードなどの入力部2を介して初期条件を入力すると、初期条件設定部10がそれらの初期条件を記憶装置に格納する。ここで入力される初期条件としては、評価関数、解の候補である複数の個体それぞれの初期値、終了条件などがある。終了条件としては、繰り返し演算の回数を指定することもできるし、解が収束したことを判定するための収束条件を指定することもできる。また必要に応じて、特定個体の数又は割合、特定個体の選択方法、乱数項Ψの取り得る値の範囲、乱数ゲインの調整係数K,Δwなどを設定することも可能である。初期条件の設定が完了すると、探索処理部11が、終了条件を満足するまでS31~S38の繰り返し計算を実行し、最適解を探索する。S31では、探索処理部11が、各個体の値xを評価関数fxに代入し、各個体の評価値を求める。S32では、S31で求めた各個体の評価値に基づいて選択した複数の個体に対し、交叉、突然変異などの操作を行い、次世代の個体を生成する。その後、S33において、探索処理部11が、一部の個体の値に対し、乱数によるバラツキを付与する。S33で用いられる更新式は下記のとおりである。すなわち、1~m-1番目の個体については、S32で生成された値x ́がそのまま用いられ、m~n番目の個体については、更新式22により、値x ́に乱数項Ψが加算される。ここで、乱数項Ψとしては、第1実施形態の式10と同じく、一様乱数R3と乱数ゲインwfの積で定義されたものを用いることができる。ただし、第1実施形態の場合と異なり、第2実施形態ではGAのシステムの安定性は担保されているため、乱数ゲインwfの値に特に制約はない。S34では、探索処理部11は、S31で求めた各個体の評価値を、それまでに得られたfgbestの値と比較し、より良い解が発見された場合にはgbestを更新する。その後、S35において、乱数制御部12は、全ての個体の評価値がfgbestεの範囲内に収まっているかどうかを判定し、収まっていなければ、式11により乱数ゲインwfを減少しS36、収まっている場合は、式12により乱数ゲインwfを増加するS37。次に、S38において、探索処理部11が、S30で設定された終了条件を満足しているか否かを判断し、終了条件に満たなければS31へ戻り、終了条件を満足していればS39に進む。そしてS39において、探索処理部11は、gbestの値を評価関数fxの最適解として出力部3などに出力し、最適解探索処理を終了する。比較実験本発明の効果を検証するため、Griewank関数を用いて、第2実施形態の最適解探索処理の結果と、比較例として式22の乱数項Ψを無くした場合の処理結果とを比較した。3次元の個体を用いた場合と、10次元の個体を用いた場合それぞれの評価を行ったところ、3次元の個体の場合も10次元の個体の場合も性能改善比が約2.0となり、いずれの場合も性能が向上していることが検証できた。以上述べたように、本実施形態の構成によっても、第1実施形態と同様の作用効果が得られ、局所解への陥りを可及的に回避し、且つ、より良い解をより少ない計算回数で発見できるようになる。"