遺伝的プログラミングにより進化計算を行なう進化計算システムに係り、交叉処理や突然変異処理などの生殖の自由度を高め、更に個体構造と数値の同時最適化を行なうことを課題とする。生成する際に、連結数を満たすように連結先のノードとなる遺伝子を特定し、矛盾無く表現型を構成する。遺伝子で特定されるファンクションに用いるパラメータを遺伝子情報に付加し、遺伝子とパラメータを同時に操作する。遺伝子情報にノード種別を付加し、終端と非終端を操作し、部分木構造をダイナミックに変化させる。マトリクス型の個体構造を採用し、生殖処理でブロックの交叉や突然変異の操作を行なう。進化計算法とは、生物の進化から着想した最適化(探索)アルゴリズムである。進化論的な発想に基づいてデータを操作し、解空間を探索する多点探索法の一種とも言える。その代表的な手法として、遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミングがある。遺伝的アルゴリズムは、一般的に個体を0あるいは1を示すビットの一次元の列(染色体)として定義する。より、2つの個体間で染色体の部位を交換する交叉処理、あるいは染色体の一部をランダムに変化させる突然変異処理を行う。遺伝的プログラミングは、遺伝的アルゴリズムを発展させたものであって、個体をグラフ構造や木構造のように構造的に表現する。(A(B)(C(D)))のように記述するLispのS式などにより木構造を表現する。このように、一次元の文字列として記述するので、交叉処理によって新たな式を生成することができる。実際には構造として成り立たない致死遺伝子が含まれる恐れがある。変異処理についても無作為に文字列を書き換えることはできないという問題点がある。遺伝的プログラミングでは、生殖における任意性が低く、個体の多様性が確保できていない面がある。この点を改善すれば、構造的に表現された個体に係る探索効率を向上させることができる。従来の進化計算法には、構造と数値の同時最適化ができないという問題点がある。遺伝的アルゴリズムは、染色体としてビットから構成される記号列を用いるため、数値の最適化には適しているが、構造の最適化には向いていない。遺伝的プログラミングは、構造的表現により複雑な問題を解決できるようにした反面、ノードに対するパラメータの設定など、数値の最適化は図られていない。本発明は、遺伝的プログラミングにより進化計算を行なう進化計算システムに係り、遺伝的プログラミングにおける生殖の自由度を高め、更に個体構造と数値の同時最適化を行なう技術に関する。求め、個体集団記憶部に記憶させる生殖部。遺伝子情報は、更に当該遺伝子に付加されたパラメータを含み、適応度計算部は、遺伝子により特定されるファンクションによる演算を実行する際に、当該遺伝子に付加されているパラメータを用いて演算を実行することを特徴とする請求項1記載の進化計算システム。生成する際に、遺伝子のノード種別が終端ノードの別を示す場合には、当該遺伝子の連結数を0とすることを特徴とする請求項1記載の進化計算システム。生殖部は、マトリクスの一部として複数のレコードに跨るブロックを交換する交叉処理、あるいはマトリクスの一部として複数のレコードに跨るブロックを変化させる突然変異処理を行うことを特徴とする請求項1記載の進化計算システム。生殖部は、マトリクスの一部として複数のレコードに跨るブロックを交換する交叉処理、あるいはマトリクスの一部として複数のレコードに跨るブロックを変化させる突然変異処理を行うことを特徴とする請求項1記載の進化計算システム。掲載特許について詳しくお知りになりたい方はHPの「お問い合わせ」ページにてお問い合わせください。同じキーワードでJ-STORE内を検索することが出来ます。