"評価対象データ群を取得する取得部と、前記評価対象データ群の各評価対象データについて、前記評価対象データ内の特徴に基づく評価対象データの評価値を算出する第1の算出部と、前記各評価対象データについて、前記評価対象データ外の特徴に基づく前記評価対象データの評価値を算出する第2の算出部と、前記各評価対象データについて、前記第1および第2の算出部によって算出された評価値に基づく前記評価対象データの総合評価値を算出する第3の算出部と、前記第3の算出部によって算出された前記各評価対象データの総合評価値群が所定のしきい値以上の総合評価値群に収束したか否かを判断する判断部と、前記判断部によって収束したと判断された場合、前記所定のしきい値以上の総合評価値群に対応する評価対象データ群を探索解に決定する決定部と、前記決定部によって決定された探索解を出力する出力部と、を有することを特徴とする探索装置。前記判断部によって収束していないと判断された場合、遺伝的アルゴリズムにより前記評価対象データ群から次世代の評価対象データ群を生成する生成部を有し、前記第1の算出部は、前記生成部によって生成された前記次世代の評価対象データ群の次世代の各評価対象データについて、次世代の評価対象データ内の特徴に基づく次世代の評価対象データの評価値を算出し、前記第2の算出部は、次世代の各評価対象データについて、次世代の評価対象データ外の特徴に基づく次世代の評価対象データの評価値を算出し、前記第3の算出部は、次世代の各評価対象データについて、前記第1および第2の算出部によって算出された評価値に基づく次世代の評価対象データの総合評価値を算出し、前記判断部は、前記第3の算出部によって算出された次世代の各評価対象データの総合評価値群が所定のしきい値以上の総合評価値群に収束したか否かを判断することを特徴とする請求項1に記載の探索装置。前記第2の算出部は、前記各評価対象データについて、前記評価対象データには存在しない外的要因を与えたシミュレーションにより前記各評価対象データの評価値を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の探索装置。所定の探索時間が経過したか否かを検出する検出部を有し、前記決定部は、前記検出部によって前記所定の探索時間の経過が検出された場合、前記判断部による判断対象となった評価対象データ群を探索解に決定することを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の探索装置。コンピュータが、評価対象データ群を取得し、前記評価対象データ群の各評価対象データについて、前記評価対象データ内の特徴に基づく評価対象データの第1の評価値を算出し、前記各評価対象データについて、前記評価対象データ外の特徴に基づく前記評価対象データの第2の評価値を算出し、前記各評価対象データについて、算出された第1および第2の評価値に基づく前記評価対象データの総合評価値を算出し、算出された前記各評価対象データの総合評価値群が所定のしきい値以上の総合評価値群に収束したか否かを判断し、収束したと判断された場合、前記所定のしきい値以上の総合評価値群に対応する評価対象データ群を探索解に決定し、決定された探索解を出力する、処理を実行することを特徴とする探索方法。コンピュータに、評価対象データ群を取得し、前記評価対象データ群の各評価対象データについて、前記評価対象データ内の特徴に基づく評価対象データの第1の評価値を算出し、前記各評価対象データについて、前記評価対象データ外の特徴に基づく前記評価対象データの第2の評価値を算出し、前記各評価対象データについて、算出された第1および第2の評価値に基づく前記評価対象データの総合評価値を算出し、算出された前記各評価対象データの総合評価値群が所定のしきい値以上の総合評価値群に収束したか否かを判断し、収束したと判断された場合、前記所定のしきい値以上の総合評価値群に対応する評価対象データ群を探索解に決定し、決定された探索解を出力する、処理を実行させることを特徴とする探索プログラム。しかしながら、従来例1は、あらかじめ決められた職場間の関連度となる確実情報のみを用いており、タスクの発生頻度や従業員の部門間行動といった不確実な情報を用いた探索をすることができない。また、従来例2は、あらかじめ決められた経路間距離と標準化作業となる確実情報のみを用いており、作業者の能力や点検時間の変化といった不確実情報を用いた探索をすることができない。また、従来例3は、人間が目で見て修正を行うため、メタヒューリスティクスのような発見的手法を用いてはおらず、人間が納得した時点で解探索は終了してしまい、客観的な解を得ることができない。また、従来例4も家具の配置といった確実情報のみを用いており、不確実な情報を用いた探索をすることができない。一方、配置オブジェクト間の関連度が良いレイアウトでも、来店客数や来店客の目的、従業員能力などの不確実な要因により、待ち時間が増大する可能性もある。そのため、不確実の要因を考慮することで、長蛇の列ができたり、サービス提供時間が長くなるといったリスクを排除したレイアウト設計が必要である。このため、従来例1~4において不確実性を考慮する場合、シミュレータは、顧客人数や従業員の作業習熟度を変化させた模擬実験を、確実情報で得られたレイアウトに対して繰り返し行うことになる。しかしながら、確実情報により評価が高かったレイアウトが、不確実性を考慮すると低い評価になる場合がある。また、確実情報で得られたレイアウトよりも評価が高いレイアウトが探索される場合もある。これに対し、確実情報を用いた探索を行わず、全通りのレイアウトで全パターンの不確実性を用いて模擬試験をすると、レイアウト数が絞りきれていないため現実時間では対応しきれないという問題がある。また、模擬試験をしたとしても、評価が低いレイアウトを探索しても採用されないため、無駄になるという問題がある。本発明は、解探索の効率化と高精度化を図ることを目的とする。本発明の一側面によれば、評価対象データ群を取得し、前記評価対象データ群の各評価対象データについて、前記評価対象データ内の特徴に基づく評価対象データの評価値を算出し、前記各評価対象データについて、前記評価対象データ外の特徴に基づく前記評価対象データの評価値を算出し、前記各評価対象データについて、算出された評価値に基づく前記評価対象データの総合評価値を算出し、算出された前記各評価対象データの総合評価値群が所定のしきい値以上の総合評価値群に収束したか否かを判断し、収束したと判断された場合、前記所定のしきい値以上の総合評価値群に対応する評価対象データ群を探索解に決定し、決定された探索解を出力する探索装置、探索方法、および探索プログラムが提案される。本発明の一側面によれば、解探索の効率化と高精度化を図ることができるという効果を奏する。本実施の形態は、確実情報で絞り込まれた解に対して不確実情報を適用する場合に生じる評価誤りや良解の見落とし、確実情報で絞り込まずに各々の評価対象に対して不確実情報を適用する場合に生じる探索時間の長期化を防止する。これにより、解探索の効率的かつ高精度化が実現される。以下に添付図面を参照して、実施の形態にかかる探索装置、探索方法、および探索プログラムを詳細に説明する。<探索例>図1は、本実施の形態にかかる探索例を示す説明図である。評価対象データ群Viは、第i世代の評価対象データの集合である。i=1、すなわち、第1世代の場合は、全評価対象データから選ばれたn個n>1の評価対象データである。評価対象データとは、組合せ最適化問題について遺伝的アルゴリズムに代表されるメタヒューリスティクスを用いた探索により評価されるデータである。組合せ最適化問題としては、たとえば、店舗などのレイアウト設計や業務のシフト作成が挙げられる。また、評価対象データとしては、レイアウト設計の場合はレイアウト案であり、業務のシフト作成の場合はシフト案である。A探索装置は、評価対象データ群Viに対し、確実情報での評価をおこなう。確実情報とは、解探索者が事前に決めることができる情報であり、確実情報により評価対象データが特徴付けられる。たとえば、レイアウト案の場合は、レイアウトに配置する棚の大きさや棚と棚との相対的な配置関係である。探索装置は、評価対象データ群Viに関する評価値群vif={fi1,fi2,...,fin}を算出する。n個の評価値fi1,fi2,...,finは、それぞれ評価対象データに対応する評価値である。なお、評価値群vifの中の任意の評価値をfiと表記する。評価値fiは、たとえば、遺伝的アルゴリズムでいう染色体データから得られる値である。なお、染色体データは評価対象データから求められる評価対象データの特徴を示すデータである。たとえば、レイアウトの場合、机や棚ごとに、その識別子とその配置位置の組み合わせが染色体データを構成する遺伝子座となる。評価値fiは、たとえば、上述した従来例1~4を用いて算出される。Bまた、探索装置は、不確実情報群Uから不確実情報ujを選択し、選択した不確実情報ujを用いて、評価対象データ群Viに対し評価をおこなう。不確実情報群Uとは、m個m≧1の不確実情報uj1≦j≦mの集合である。また、不確実情報ujとは、解探索者が事前に決めることができる情報である。たとえば、レイアウトの場合、来店顧客人数や客層、来店者の移動速度、何を購入したいかといった来店者の目的、またはこれらの組み合わせなどが挙げられる。探索装置は、評価対象データ群Viに関する評価値群vig={gij1,gij2,...,gijn}を算出する。n個の評価値gij1,gij2,...,gijnは、それぞれ評価対象データに対応する評価値である。なお、評価値群vigの中の任意の評価値をgijと表記する。評価値gijは、たとえば、遺伝的アルゴリズムでいう染色体データから得られる値である。なお、染色体データは評価対象データから求められる評価対象データの特徴を示すデータである。たとえば、レイアウトの場合、机や棚ごとに、その識別子とその配置位置の組み合わせが染色体データを構成する遺伝子座となる。評価値gijは、たとえば、下記参考文献1,2を用いて算出される。参考文献1柳澤大地、友枝明保、木村紋子、西成活裕著、歩行距離を考慮した待ち行列理論による待ち行列システムの解析、日本応用数理学会論文誌Vol.18,No.4,2008,pp.507~534参考文献2岸本有之、高橋徹、高橋雅和、山田隆志、津田和彦、寺野隆雄、エージェントシミュレーションによる店舗内顧客行動と販売促進策の分析、社団法人情報処理学会研究報告2009-ICS-154162009年3月3日C上記A,Bでそれぞれ評価値群vif,vigが得られたため、探索装置は、総合評価値群vih={hi1,hi2,...,hijn}を算出する。総合評価値群vihとは、評価値群vif,vigをまとめた評価値群である。総合評価値群vih内の各評価値hiは、たとえば、同一レイアウトに対する評価値fiとgijとの和である。図2は、本実施の形態での総合評価例を示す説明図である。図2において、Aは評価対象データLi1~Linおよび対応する評価値fiを示している。Bは評価対象データLi1~Linおよび対応する評価値gijを示している。Cは、評価値fiと評価値gijとをまとめる例として評価値fiと評価値gijとの和を示している。これにより、Dに示したように、探索装置は、評価対象データごとに、総合評価値hiを得ることができる。図1に戻り、D~Gは、遺伝的アルゴリズムによる処理を示している。Dは、総合評価値群vihのうち総合評価値が低いnb個=n-naの評価値を淘汰する処理である。Eは、総合評価値群vihの上位nb個を複製して、淘汰した個数分を補填する処理である。Fは、DとEで選択、複製された評価対データを統合する処理である.GはFの評価対象データ群に対して交叉や突然変異をおこなう処理である。交叉、突然変異の後に得られた評価対象データ群を次世代i=i1の評価対象データ群Viとする。探索装置は、総合評価値群vihが収束するまで、この次世代の評価対象データ群Viが得られる都度、A~Gを繰り返す。これにより、探索装置は、確実情報で絞り込まれた解に対して不確実情報を適用する場合に生じる評価誤りや良解の見落としの低減化を図ることができる。これにより、確実情報のみで絞り込まれた解に比べて良解を得ることができる。また、探索装置は、確実情報での絞り込みをおこなっているため、探索時間の短縮化を図ることができる。<染色体データの一例>図3は、染色体データの一例を示す説明図である。Aは、机や棚などのオブジェクトが配置される領域Rの区分を示している。領域Rはレイアウト可能な領域であり、図3では例として9分割されている。Bは、ある評価対象データとなる領域R内のレイアウトである。領域R内のA~Jは、机や棚などのオブジェクトである。Cは、Bのレイアウトを示す染色体データである。染色体データにおける各遺伝子座は、オブジェクトの識別子A~Lと領域Rの区分番号1~9の組み合わせである。たとえば、左端の遺伝子座は、{A,4}であり、Bに示したオブジェクトAがAに示した区分4に配置されていることを示している。図4は、図3に示した染色体データによる交叉例を示す説明図である。Aにおいて、左端の遺伝子座Aと左から3番目の遺伝子座Cの区分番号が入れ替わっている。したがって、交叉後のレイアウトは、Bのようになる。Bでは、オブジェクトAが区分番号2の領域内に配置され、オブジェクトCが区分番号4の領域に配置されている。図5は、図3に示した染色体データによる突然変異例を示す説明図である。Aにおいて、左端の遺伝子座Aで突然変異により、区分番号が4から5に変更されている。したがって、突然変異後のレイアウトは、Bのようになる。Bでは、オブジェクトAが区分番号5の領域内に配置されている。<探索装置のハードウェア構成例>図6は、実施の形態にかかる探索装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図6において、探索装置は、CPUCentralProcessingUnit601と、ROMReadOnlyMemory602と、RAMRandomAccessMemory603と、磁気ディスクドライブHardDiskDrive604と、磁気ディスク605と、光ディスクドライブ606と、光ディスク607と、ディスプレイ608と、I/FInterface609と、キーボード610と、マウス611と、スキャナ612と、プリンタ613と、を備えている。また、各構成部はバス600によってそれぞれ接続されている。ここで、CPU601は、探索装置の全体の制御を司る。ROM602は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM603は、CPU601のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ604は、CPU601の制御にしたがって磁気ディスク605に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク605は、磁気ディスクドライブ604の制御で書き込まれたデータを記憶する。光ディスクドライブ606は、CPU601の制御にしたがって光ディスク607に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク607は、光ディスクドライブ606の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク607に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。ディスプレイ608は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ608は、たとえば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。インターフェース以下、I/Fと略する。609は、通信回線を通じてLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork、インターネットなどのネットワーク614に接続され、このネットワーク614を介して他の装置に接続される。そして、I/F609は、ネットワーク614と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。I/F609には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。キーボード610は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス611は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。スキャナ612は、画像を光学的に読み取り、探索装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ612は、OCROpticalCharacterReader機能を持たせてもよい。また、プリンタ613は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ613には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。なお、光ディスクドライブ606、光ディスク607、ディスプレイ608、キーボード610、マウス611、スキャナ612、およびプリンタ613の少なくともいずれか1つは、なくてもよい。<データベース、テーブルの一例>図7は、関連度テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。関連度テーブル700とは、2つのオブジェクトが隣接配置された場合の関連性の度合いを示す関連度を記憶するテーブルである。図7では、関連度の値が高いほど良い組み合わせであることを示している。探索装置は、各レイアウトについて、レイアウト内のオブジェクトごとに関連度を求める。関連度の総和が高いほど、そのレイアウトの評価値fiが高くなる。図8は、ペナルティテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。ペナルティテーブル800とは、レイアウトにおいてオブジェクトが該当してはいけない配置条件を記憶するテーブルである。該当する場合には、評価値fiが低下することになる。関連度テーブル700およびペナルティテーブル800は、上述した確実情報に相当する。図9は、仮想顧客情報DBDataBaseの記憶内容の一例を示す説明図である。仮想顧客情報DB900は、仮想顧客情報を記憶するデータベースである。仮想顧客情報とは、想定される顧客の情報であり、図9では、例として、顧客IDごとに、年代、性別、職業、移動速度、特性といった属性情報を有している。探索装置は、どれだけの人数のどの客層の顧客をレイアウトの店舗内に入店させるか、といった場合に、仮想顧客情報DB900から該当する仮想顧客情報を抽出する。そして、探索装置は、上述した参考文献1,2の技術に、抽出した顧客情報や探索時間を与えてシミュレーションをおこなうことで、レイアウトごとに、評価値gijを得る。仮想顧客情報DB900内の仮想顧客情報の選択方法および選択された仮想顧客情報は、上述した不確実情報に相当する。<探索装置の機能的構成例>図10は、探索装置の機能的構成例を示すブロック図である。探索装置は、取得部1000と、第1の算出部1001と、第2の算出部1002と、第3の算出部1003と、判断部1004と、生成部1005と、決定部1006と、検出部1007と、出力部1008と、を有する。取得部1000~出力部1008は、具体的には、たとえば、図6に示したROM602、RAM603、磁気ディスク605、光ディスク607などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU601に実行させることにより、または、I/F609により、その機能を実現する。取得部1000は、評価対象データ群Viを取得する。具体的には、たとえば、第1世代の評価対象データ群V1を、入力装置から入力したり、記憶装置から読み出したり、外部装置から受信する。また、生成部1005によって生成された次世代の評価対象データ群Viを取得する。第1の算出部1001は、評価対象データ群Viの各評価対象データについて、評価対象データ内の特徴に基づく評価対象データの評価値を算出する。評価対象データ内の特徴に基づく評価対象データの評価値とは、具体的には、たとえば、確実情報を用いて算出される評価値fiである。ここで、図7の関連度テーブル700および図8のペナルティテーブル800を用いた第1の算出部1001による算出例を説明する。評価値fiは、下記式1により算出される。fi=関連度の総和/2-ペナルティ1第1の算出部1001は、ある評価対象データであるレイアウト内のオブジェクト群について、オブジェクトごとに他のオブジェクトとの関連度を、関連度テーブル700から抽出する。たとえば、窓口Bに着目すると、窓口Bが窓口Aと隣接配置されている場合は、関連度1.0が抽出される。また、窓口Bが窓口Cと隣接配置されている場合は、関連度0.4が抽出される。したがって、窓口Bの関連度は、10.4=1.4となる。このようにして、第1の算出部1001は、評価対象データであるレイアウト内の各オブジェクトについて関連度を求め、求められた関連度の総和を求める。そして、第1の算出部1001は、求められた関連度の総和を2で割り、最大値が1となるように正規化する。また、第1の算出部1001は、ペナルティテーブル800の条件に該当する場合は、式1の右辺第2項のペナルティを、ペナルティ=1に設定する。fiの最大値は1であるため、ペナルティがあれば、fiは最大でも0となり、遺伝的アルゴリズムにおいて淘汰されることになる。第2の算出部1002は、各評価対象データについて、評価対象データ外の特徴に基づく評価対象データの評価値を算出する。具体的には、たとえば、第2の算出部1002は、各評価対象データについて、評価対象データには存在しない外的要因を与えたシミュレーションにより各評価対象データの評価値を算出する。評価対象データ外の特徴に基づく評価対象データの評価値とは、具体的には、たとえば、不確実情報を用いて算出される評価値gijである。また、評価対象データには存在しない外的要因とは、具体的には、たとえば、仮想顧客情報である。第2の算出部1002は、不確実情報群Uから現世代で適用する不確実情報ujを抽出する。具体的には、たとえば、第2の算出部1002は、顧客数、客層をランダムに選択し、選択した顧客数分でかつ該当する客層の仮想顧客情報を仮想顧客情報DB900から抽出する。そして、第2の算出部1002は、抽出された仮想顧客情報を用いて、上記参考文献1,2の待ち行列シミュレーションやエージェントシミュレーションを実行することで、評価値gijを得る。ここで、より詳細な例を示す。図11は、評価値gijの算出例を示す説明図である。第2の算出部1002は、仮想顧客情報DB900から抽出した仮想顧客情報をレイアウトに与えて前記シミュレーションを実行する。前記シミュレーションでは、オブジェクトは、一定期間仮想顧客情報を収容すると解放し、次の仮想顧客を収容する。仮想顧客情報は、その特性により滞留するオブジェクトが決まる。たとえば、特性が預金引き出しや口座振込みである場合、ATMに移動したときにATMのオブジェクト前で滞留する。特性に規定された行動が完了した仮想顧客情報は、レイアウトから退場する。第2の算出部1002は、仮想顧客情報ごとにレイアウト内での滞留時間を計数する。これにより、評価値gijは、下記式2により算出される。gij=Σ抽出した仮想顧客情報の滞留時間/抽出仮想顧客情報数2上記式2は、1を超えてしまうため、仮想顧客情報の滞留時間の最短滞留時間目的のオブジェクトに行き、並ばずに処理を終え、店舗を出る時間で仮想顧客情報の滞留時間を割った値の逆数をとったものを評価値gijとする。すなわち、上記式2を下記式3で置き換えることにより、評価値gijは正規化される。gij=1/{Σ仮想顧客情報の滞留時間/最短滞留時間/仮想顧客総数}3また、図10に戻り、第3の算出部1003は、各評価対象データについて、第1および第2の算出部1002によって算出された評価値に基づく評価対象データの総合評価値を算出する。具体的には、たとえば、第3の算出部1003は、第1の算出部1001で算出された評価値fiと第2の算出部1002で算出された評価値gijとを加算することにより、総合評価値hiを算出する。具体的には、たとえば、下記式4のように総合評価値hiは算出される。hi=figij4なお、上記式4に重みを採用してもよい。この場合、上記式4は下記式5に置き換えられる。hi=w1×fiw2×gij5ただし、w1w2=1とする。また、重みw1,w2は、解探索者が自由に設定することができる。判断部1004は、第3の算出部1003によって算出された各評価対象データの総合評価値群が所定のしきい値以上の総合評価値群に収束したか否かを判断する。具体的には、たとえば、判断部1004は、総合評価値群のいずれの総合評価値hiも所定のしきい値以上であるか否かを判断する。これにより、総合評価値群が所定のしきい値以上であるということは、所定のしきい値以上の評価対象データに収束していることを意味する。これにより、確実情報および不確実情報の両方を加味した探索解を得ることができる。また、判断部1004は、総合評価値群のいずれの総合評価値hiも所定のしきい値以上であるか否かを判断したが、総合評価値群の平均値が所定のしきい値以上であるか否かを判断してもよい。生成部1005は、判断部1004によって収束していないと判断された場合、遺伝的アルゴリズムにより評価対象データ群から次世代の評価対象データ群を生成する。具体的には、たとえば、図1のD~Gに示したように、染色体データ群の淘汰、交叉、突然変異といった遺伝的アルゴリズムにより次世代の染色体データ群の生成処理を実行する。そして、生成部1005は、次世代の染色体データ群が生成されると、図3や図4に示したように、当該染色体データ群に応じた次世代の評価対象データ群とする。これにより、探索装置は、次世代として生成された評価対象データ群について、評価値fi,gijを算出することになる。したがって、生成部1005は、判断部1004によって収束すると判断されるまで、次世代の評価対象データ群の生成を繰り返し実行することになる。決定部1006は、判断部1004によって収束したと判断された場合、所定のしきい値以上の総合評価値群に対応する評価対象データ群を探索解に決定する。これにより、探索装置は、確実情報で絞り込まれた解に対して不確実情報を適用する場合に生じる評価誤りや良解の見落としの低減化を図ることができる。これにより、確実情報のみで絞り込まれた解に比べて良解を得ることができる。また、探索装置は、確実情報での絞り込みをおこなっているため、探索時間の短縮化を図ることができる。検出部1007は、所定の探索時間が経過したか否かを検出する。所定の探索時間は、探索装置に設定された時間である。実行開始から所定の探索時間が経過すると、決定部1006は、判断部1004により収束していなくても、現時点での評価対象データ群を探索解に決定する。この場合、収束していないことになるが、従来に比べて不確実情報を適用する場合に生じる評価誤りや良解の見落としの低減化を図ることができる。また、探索装置は、探索時間の短縮化を図ることができる。出力部1008は、決定部1006によって決定された探索解を出力する。具体的には、たとえば、探索装置は、探索解をディスプレイに表示したり、プリンタに印刷出力したり、記憶装置に格納したり、外部の装置に送信したりする。<探索装置による探索処理手順例>図12は、探索装置による探索処理手順例を示すフローチャートである。まず、探索装置は、取得部1000により、初期集団生成処理を実行するステップS1201。初期集団生成処理ステップS1201とは、第1世代の評価対象データ群V1を生成する処理である。初期集団生成処理ステップS1201の詳細については後述する。つぎに、探索装置は、世代を示すインデックスiをi=1としステップS1202、第i世代の染色体データ群を保存するステップS1203。このあと、探索装置は、第1~第3の算出部1003により、総合評価値算出処理を実行するステップS1204。総合評価値算出処理ステップS1204は、総合評価値hiを算出する。総合評価値算出処理ステップS1204の詳細については後述する。総合評価値が算出されると、探索装置は、判断部1004により、収束したか否かを判断するステップS1205。収束した場合ステップS1205:Yes、ステップS1211に移行する。一方、収束していない場合ステップS1205:No、まだ見つかっていない良い解があると推定されるため、探索装置は、検出部1007により、探索時間が経過したか否かを判断するステップS1206。探索時間が経過した場合ステップS1206:Yes、ステップS1211に移行する。一方、探索時間が経過していない場合ステップS1206:No、探索装置は、図1のDに示したように、生成部1005により、染色体データ群の一部を淘汰するステップS1207。そして、探索装置は、図1のEに示したように、生成部1005により、残存染色体データ群から、淘汰した個数分の染色体データを複製し、図1のFに示したように統合するステップS1208。このあと、探索装置は、図1のGに示したように、生成部1005により、Fの統合後の染色体データ群について交叉や突然変異をおこなってステップS1209、iをインクリメントするステップS1210。そして、探索装置は、ステップS1203に戻り、交叉突然変異させた染色体データ群を、第i世代の染色体データ群として保存する。これにより、次世代の染色体データ群についても、総合評価値の算出や収束判定をおこなうことができる。また、ステップS1211では、探索装置は、現世代の染色体データ群を最適解としステップS1211、対応する評価対象データ群を生成して出力するステップS1212。これにより、探索装置は、確実情報で絞り込まれた解に対して不確実情報を適用する場合に生じる評価誤りや良解の見落としの低減化を図ることができる。これにより、確実情報のみで絞り込まれた解に比べて良解を得ることができる。また、探索装置は、確実情報での絞り込みをおこなっているため、探索時間の短縮化を図ることができる。図13は、図12に示した初期集団生成処理ステップS1201の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、探索装置は、取得部1000により、評価対象データ群を取得するステップS1301。つぎに、探索装置は、未選択の評価対象データがあるか否かを判断するステップS1302。未選択の評価対象データがある場合ステップS1302:Yes、探索装置は、未選択の評価対象データを1つ選択しステップS1303、選択した評価対象データに応じた染色体データを生成するステップS1304。そして、ステップS1302に戻る。未選択の評価対象データがない場合ステップS1302:No、初期集団生成処理ステップS1201を終了する。これにより、評価対象データごとに、染色体データを得ることができる。図14は、図12に示した総合評価値算出処理ステップS1204の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、探索装置は、染色体データ数のインデックスkをk=1としステップS1401、染色体データckを選択するステップS1402。つぎに、探索装置は、選択した染色体データckを用いて、染色体データckに応じた評価対象データLkを復元するステップS1403。具体的には、たとえば、レイアウトの場合、染色体データckの遺伝子座で特定されるオブジェクトを、当該遺伝子座で特定される位置に配置することになる。そして、探索装置は、第1の算出部1001により、復元した評価対象データLkを用いて評価値fiを算出するステップS1404。つぎに、探索装置は、不確実情報ujを選択しステップS1405、第2の算出部1002により、評価値gijを算出するステップS1406。そして、探索装置は、第3の算出部1003により評価値fiと評価値gijを加算することにより総合評価値hiを算出するステップS1407。このあと、探索装置は、kをインクリメントしステップS1408、k>nであるか否かを判断するステップS1409。k>nでない場合ステップS1409:No、ステップS1402に戻る。一方、i>nである場合ステップS1409:Yes、総合評価値算出処理ステップS1204を終了する。これにより、染色体データごとに総合評価値hiを算出することができる。このように、本実施の形態によれば、探索装置は、確実情報で絞り込まれた解に対して不確実情報を適用する場合に生じる評価誤りや良解の見落としの低減化を図ることができる。これにより、確実情報のみで絞り込まれた解に比べて良解を得ることができる。また、探索装置は、確実情報での絞り込みをおこなっているため、探索時間の短縮化を図ることができる。また、探索時間を決めておくことにより、それ以上の探索は行われなくなるため、探索時間の短縮化を図ることができる。また、総合評価値群のいずれの総合評価値もしきい値以上であるということは、ある特定の1または複数の評価対象データに収束していることを意味する。したがって、n個あった評価対象データがしきい値以上の総合評価値の評価対象データに絞り込まれるため、従来に比べて評価誤りや良解の見落としを低減することができる。したがって、本実施の形態によれば、解探索の効率化と高精度化を図ることができる。"