【課題】 大規模かつ複雑な道路網であっても、遺伝的アルゴリズム（GA）を適用して現実解を得ることが可能な情報処理装置等を提案する。
【解決手段】 情報処理装置１において、個体内の遺伝子情報は、道路網における複数の交通経路における交通信号に対応する。情報処理装置１において、個体内では、複数の交通経路が多次元配列されている。情報処理装置１の遺伝子操作部７の遺伝子操作は、多次元配列を利用して、複数の遺伝子に対して行う。さらに、情報処理装置１の修正部９は、制約条件記憶部１９に記憶されたルールに従って、GAにおける遺伝子操作後の各個体の遺伝子情報を修正することにより、各個体が致死解になることを防ぐ。 （もっと読む）

【課題】情報エントロピーの概念を一般化して、部分集合同定の予測精度を改善する。
【解決手段】前に取得されたデータに基づく実験型モデリングシステムを創るための実験データの分布状階層的発展型モデルを創る方法と機械可読記憶媒体。該データは該システムへの入力と該システムからの対応する出力とを表す。該方法と機械可読記憶媒体は、次ぎに取得される入力からシステム出力を精確に予測するために、情報理論と熱力学の原理に基づくエントロピー関数を使用する。該方法と機械可読記憶媒体とは、混乱したシステムであるように見えるものの下にある秩序、又は構造を顕わすためにデータ集合の最も情報豊富な（すなわち、最適な）表現を同定する。発展型プログラミングはデータの最適表現を同定するため使用される１方法である。 （もっと読む）

【課題】進化シュミレーションにおける使用のためにデータ構造を居住させる方法を提供する。
【解決手段】進化モデリングにおける使用のためのデータ構造を居住させる新規な方法、複数のキャラクターストリングを有するデータ構造を居住させるための方法を提供する。これらの方法は、２以上の異なる初期キャラクターストリングの収集物を提供するために、キャラクターストリング中に２以上の生物学的分子をコードすること、キャラクターストリングのプールから少なくとも２つのサブストリングを選択すること、これらのサブストリングを結び付けて、１以上の初期キャラクターストリングとして同じ長さの１以上の解ストリングを形成すること、ストリングの収集物に解ストリングを加えること、必要に応じて、初期キャラクターストリングの収集物中の初期ストリングと１以上の解ストリングを使用して、このプロセスを繰り返すことを包含する。 （もっと読む）

【課題】遺伝的処理で使用される遺伝子の数を無駄に増大することなく、フィルタ部品のパラメータを遺伝的処理する。
【解決手段】入力データを変換して出力データとして出力する複数のフィルタ部品を組み合わせた少なくとも１つのフィルタを含むフィルタ群から、遺伝的処理により新たなフィルタを生成する生成部と、新たなフィルタに含まれるフィルタ部品のパラメータを、遺伝的処理により調整する調整部と、を備える遺伝的処理装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】遺伝的アルゴリズムにより解を探索するのに適したデータ処理装置を提供する。
【解決手段】回路を再構成可能なＰＥマトリクス１０と、ＰＥの接続情報を含むコンフィグレーションデータ１８により回路を再構成する制御ユニット２ａと、遺伝的アルゴリズムによりヒューリスティックにコンフィグレーションデータ（発見的コンフィグレーションデータ、ＧＣＤ）を生成する生成ユニット２ｂとを有するデータ処理装置５０を提供する。データ処理装置５０は、さらに、発見的なコンフィグレーションデータにより再構成される評価対象回路６１に対し入力データの複数のサンプルを供給するサンプルデータ供給ユニット６２と、評価対象回路６１の出力データの少なくとも一部を用いて評価する評価ユニット６３とを含む。 （もっと読む）

【課題】リアルタイムで最適解を得ることができるとともに、教師データの影響を受けない最適解導出を実現する。
【解決手段】計算機が、複数の解候補を生成する解候補生成部１１と、各解候補の適合評価を行う評価部１２と、適合評価に基づいて解候補の選択を行う選択部１３と、選択部１３によって選択された解候補に遺伝的操作を行うことにより次世代の解候補を作成する遺伝的操作部１４とを備え、解候補を構成する少なくとも１つの非終端記号には、動きを決定付けるパラメータが割り当てられている行動経路探索装置１０を提供する。 （もっと読む）

【課題】プログラムをより安定して維持・改良すること。
【解決手段】対象プログラムを実行する実行手段（２０）と、所定の記憶手段に記憶された削除待ち行列に従って対象プログラムを削除する削除手段（２２）と、実行終了した対象プログラムについて、数値化された実行結果が目標値と合致した場合に最大値を評価値として出力すると共に数値化された実行結果が目標値から離れるに従って小さくなる値を評価値として出力する傾向を有する評価関数によって、評価を行なう評価手段（２４）と、評価手段による評価値に基づいて、対象プログラムの前記削除待ち行列における削除順位を変更する削除順位変更手段（２６）と、評価手段による評価値に基づいて、対象プログラムを複製する複製手段（２８）と、を備えるプログラムの維持・改良システム（１）。 （もっと読む）

【課題】 遺伝的プログラミングによる画像処理により、目視による官能評価に近似した処理を行うことができ、かつ、プログラムを設定するだけで画像処理を自動構築することが可能な画像処理構築方法を提供する。
【解決手段】 官能評価値に近似する画像処理解を得るための画像処理構築方法であって、濃淡模様を付与したサンプル用紙を用意し、被験者がサンプル用紙に対して目視による官能評価を行い、被験者の意見が一致した評価結果を評価値とし、サンプル用紙を撮像装置を用いて透過画像として取り込み、用紙ごとに取り込んだ画像と官能評価による評価値とを対にしてプログラムに入力し、画像フィルタを木構造状に組み合わせた処理プログラムに基づいて木構造状画像処理を行って得られる特徴量と官能評価による評価値とが近くなるように遺伝的プログラミングを用いて解の探索を行い、最終的に人の官能評価と近似した木構造状の画像処理を得る。 （もっと読む）

【課題】ネットワークは入力・出力機能を実行する。ネットワークは１組のセルを備える。
【解決手段】当該セルはそれぞれ全く同じ構造を有し、隣接するセルが互いに接続されてネットワークを形成する。各セルは、入力・出力機能を実行するように構成される１組の論理ユニットをさらに備え、当該論理ユニットはファクタ信号、セル間信号及び発生出力信号を出力し、ファクタ信号は同じセル内の１組の論理ユニットのための入力信号であり、セル間信号は、隣接するセル内の１組の論理ユニットのための入力信号であり、発生出力信号は発生事象を開始し、同じセル内の１組の論理ユニットのための発生事象後に、論理ユニットへの発生入力信号が設定され、各セル内の１組の論理ユニットの構造は全く同じである。 （もっと読む）

【課題】認識器に制限がある状況においても、多様な環境や対象に合わせて適応的に認識器を学習更新し、高精度且つロバストな認識を可能とする。
【解決手段】学習部４は、教師データの入力をトリガとして現在用いている認識器を環境に合わせて適応的に更新する処理をバックグラウンドにて実行する。認識器の更新は、個々の認識器の評価結果を入替選択部１１で参照し、最適な認識器の組み合わせを決定する。組み合わせるべき候補がない場合には、逐次学習部１２でＧＰを用いた学習により新たな認識器を作成する。そして、逐次学習で順次追加された認識器を含めた組み合わせが反復評価され、最終的に決定された最適な認識器の組み合わせで現在の認識処理部２の複数の認識器を入れ替える。これにより、多様な環境や対象に合わせて適応的に認識器を学習更新し、高精度且つロバストな認識を可能とすることができる。 （もっと読む）