Japanese)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、遺伝的プログラミングがある。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。遺伝的プログラミングは、複雑な制御を含むアルゴリズムを生成することには向いていない。上述のLispのS式を例とすると、Dノードは、Cノードの処理の後に、Cノードの出力データを入力して演算を行なう。祖父にあたるAノードや叔父にあたるBノードからデータを受け取ることはない。Dノードは、処理フロー上の親も、データフロー上の親も同一のノードであり、処理フローとデータフローが一体となっている。それらフローを分離して扱うことはできない。Japanese)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、複雑な制御を含むアルゴリズムを最適化する技術に関する。データ、あるいは学習用入力データに対する所定の演算を施した関数値を記憶する複数のバッファを、バッファ識別情報に対応付けて備えるバッファ列(2)同一世代に係る個体集団の要素である各個体のグラフ型個体構造情報を記憶する個体集団記憶部(3)個体集団記憶部に含まれる個体毎に、当該個体のグラフ型個体構造情報に含まれるノード情報に含まれる演算子識別情報によって識別されるファンクション実行部が条件判定を行なう場合には、その判定結果に基づいてノード情報に含まれる複数の連結先ノード識別情報のうちいずれかにより次に処理するノードを選択する制御系演算と、当該個体のグラフ型個体構造情報に含まれるノード情報に含まれる演算子識別情報によって識別されるファンクション実行部がデータ加工を行なう場合には、ノード情報に含まれるバッファ識別情報によって特定される取得バッファから取得したデータを加工し、加工結果をノード情報に含まれるバッファ識別情報によって特定される格納バッファに書き込み、ノード情報に含まれる所定の連結先ノード識別情報により次に処理するノードを選択する関数系演算を、順次選択されるノード毎に実行し、当該個体のグラフ型個体構造情報に含まれるノード情報に含まれる演算子識別情報が完了を示す場合に、いずれかのバッファのデータを演算結果データとし、当該演算結果データと、学習用目標データを比較して、個体毎の適応度を計算する適応度計算部(4)適応度に基づいて、個体集団から個体を選択する個体選択部(5)選択した個体のグラフ型個体構造情報に対して、複数の個体間で一部の情報を交換する交叉処理、あるいは一部の情報を変化させる突然変異処理を行い、次世代の個体集団の要素となる各個体のグラフ型個体構造情報を求め、個体集団記憶部に記憶させる生殖部。同一世代に係る個体集団の要素である各個体について、ノードで起動されるファンクション実行部を識別する演算子識別情報と、次に実行されるノードの候補を識別する複数の連結先ノード識別情報と、当該ファンクション実行部への入力データを得る取得バッファ及び当該ファンクション実行部からの出力データを書き込む格納バッファを識別するバッファ識別情報群を含むノード情報が連続するグラフ型個体構造情報を記憶する個体集団記憶部を有し、グラフ型個体構造を用いて進化計算を行なう進化計算システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム(1)個体集団記憶部に含まれる個体毎に、当該個体のグラフ型個体構造情報に含まれるノード情報に含まれる演算子識別情報によって識別されるファンクション実行部が条件判定を行なう場合には、その判定結果に基づいてノード情報に含まれる複数の連結先ノード識別情報のうちいずれかにより次に処理するノードを選択する制御系演算と、当該個体のグラフ型個体構造情報に含まれるノード情報に含まれる演算子識別情報によって識別されるファンクション実行部がデータ加工を行なう場合には、ノード情報に含まれるバッファ識別情報によって特定される取得バッファから取得したデータを加工し、加工結果をノード情報に含まれるバッファ識別情報によって特定される格納バッファに書き込み、ノード情報に含まれる所定の連結先ノード識別情報により次に処理するノードを選択する関数系演算を、順次選択されるノード毎に実行し、当該個体のグラフ型個体構造情報に含まれるノード情報に含まれる演算子識別情報が完了を示す場合に、いずれかのバッファのデータを演算結果データとし、当該演算結果データと、学習用目標データを比較して、個体毎の適応度を計算する適応度計算手順(2)適応度に基づいて、個体集団から個体を選択する個体選択手順(3)選択した個体のグラフ型個体構造情報に対して、複数の個体間で一部の情報を交換する交叉処理、あるいは一部の情報を変化させる突然変異処理を行い、次世代の個体集団の要素となる各個体のグラフ型個体構造情報を求め、個体集団記憶部に記憶させる生殖手順。Japanese)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。