JP2012525650A

JP2012525650A - クラスベースの資産管理及び資産取引の為の分散型進化的アルゴリズム

Info

Publication number: JP2012525650A
Application number: JP2012508663A
Authority: JP
Inventors: ババクホジャット，; オルモソシャハルサド，
Original assignee: ジェネティックファイナンス（バルバドス）リミテッド
Priority date: 2009-04-28
Filing date: 2010-04-28
Publication date: 2012-10-22
Anticipated expiration: 2030-04-28
Also published as: BRPI1015195A2; IL215730A0; RU2011148277A; CN104317771B; CN102422279B; US20100274736A1; HK1206827A1; CN102422279A; CA2759293A1; AU2010241597A1; EP2422276A1; JP5686795B2; US20140229362A1; KR20120024660A; WO2010127042A1; AU2010241597B2; US8768811B2; CN104317771A; RU2556374C2; EP2422276A4

Abstract

サーバーコンピュータと多数のクライアントコンピュータにより、拡張可能なネットワークコンピューティングシステムを形成する。ネットワークコンピューティングシステムは、ソフトウェアアプリケーションを用いて生成された複数の遺伝子（gene）の性能特性の評価を継続して行うように構成されている。各クライアントコンピュータは、各自のメモリに記憶された遺伝子に関するデータの定期的な受信を続ける。このデータを用いて、各クライアントコンピュータは、遺伝子によって提供される解と定期的に受信した当該遺伝子に関するデータとを比較することにより、各自の遺伝子の性能特性を評価する。その結果、各遺伝子の性能特性は、定期的に受信する各データによって更新及び変更される。遺伝子の性能特性によって、適応度が規定される。遺伝子は、取引の選択肢を勧める仮想的な資産トレーダーとすることができる。遺伝子は、収束性を高めるため、最初は異なるクラスに割り当て、後に、多様性を高めるため、他のクラスの遺伝子とマージすることを決定してもよい。
【選択図】図２

Description

関連出願

本出願は、「Distributed Evolutionary Algorithm for Stock Trading」と題する２００９年４月２８日に提出された米国特許仮出願第６１／１７３５８１号、及び、「Distributed Evolutionary Algorithm for Stock Trading」と題する２００９年４月２８日に提出された米国特許仮出願第６１／１７３５８２号の米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく利益を請求しており、上記仮出願の内容全体をここに参照として組み込む。

本発明の背景

従来、複雑な金融トレンド及び金融パターンの解析処理は、通常は企業のファイアウォール内に配置され、その企業の情報技術（ＩＴ）グループによって所有・運用されるスーパーコンピュータ、メインフレーム、又は、高性能なワークステーション及びＰＣによって行われてきた。こうしたハードウェア、及び、それを実行するソフトウェアに対する投資は重要である。また、このインフラストラクチャの維持（保守、修理、パッチ）及び運用（電気、データセンターのセキュリティ）にかかる費用も重要である。

株価の動向は、概して予測不能であるが、時として予測可能なパターンを呈することもある。遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）は、株式のカテゴリー化に使用されることが知られている。ある理論によれば、任意の時点で、株式の５％はトレンドに従っているという。遺伝的アルゴリズムは、トレンドに従っている株式と、そうでない株式とをカテゴリー化するためにしばしば利用され、ある程度の成功を収めている。

遺伝的アルゴリズムの上位集合である進化的アルゴリズムは、混沌とした探索空間の探索に適している。Koza, J.R.著「Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection」（１９９２年、ＭＩＴプレス）で示されているように、進化的アルゴリズムを用いて、宣言的に記述された全部のプログラムを進化させることができる。進化的アルゴリズムの基本的要素には、環境、遺伝子モデル、適応度関数、生殖関数がある。環境とは、何らかの問題提起のモデルである。遺伝子は、環境内での遺伝子の行動を統括する一連の規則によって規定される。規則とは、条件のリストであり、それに従って環境での動作が行われる。適応度関数とは、一連の進化規則がどの程度上手く環境を克服したか、その程度によって規定される。したがって、適応度関数は、環境における各遺伝子の適応度を評価する際に用いられる。生殖関数は、最も適応度の高い親の遺伝子の規則を混合することによって新たな遺伝子を生成する。各世代において、遺伝子の新しい個体群が生成される。

進化過程の開始時に、初期の個体群を構成する遺伝子が、一遺伝子を構成する複数の構成ブロック又は複数のアルファベットを組み立てることで、完全にランダムに生成される。遺伝的プログラミングにおいて、複数のアルファベットは、環境内における遺伝子の行動を統括する規則を構成する一連の条件及び動作である。１つの個体群が成立した時点で、その個体群は適応度関数を使って評価される。次に、最も適応度の高い遺伝子を用いて、生殖と呼ばれる過程で次世代を生成する。生殖を通じて、親の遺伝子の規則が混合され、時には、突然変異（すなわち、規則がランダムに変化する）が起きて、一連の新たな規則が作成される。この一連の新たな規則は、新しい世代の一員となる子供の遺伝子に与えられる。幾つかのインカーネーション（incarnation）では、前の世代の内の最も適応度の高い、エリートと呼ばれる構成要員もまた、次世代へコピーされる。

本発明の概要

本発明の一実施形態に係るネットワーク化コンピュータシステムは、１又は複数のサーバコンピュータと多数のクライアントコンピュータを備える。各クライアントコンピュータは、指標のサブセットで規定される別々のクラスに割り当てられる。各クライアントコンピュータは、一部に、メモリ、通信ポート、プロセッサを備える。各クライアントコンピュータのメモリは、多数の遺伝子を格納し、遺伝子の夫々は、一連の条件と、当該クライアントコンピュータが割り当てられたクラスに関連する指標のサブセットによって特徴付けられる。各クライアントコンピュータの通信ポートは、メモリに格納された遺伝子に関するデータの定期的受信を継続して行う。各クライアントコンピュータのプロセッサは、各遺伝子の性能特性を、当該遺伝子によって与えられる解（solution）と、定期的に受信した当該遺伝子に関するデータとを比較することにより評価する。これにより、各遺伝子の性能特性が、定期的に受信したデータの夫々によって更新及び変更される。遺伝子の性能特性は、遺伝子の適応度を規定する。

一実施形態では、各遺伝子に関するデータは、取引履歴データであり、各遺伝子によって与えられる解は、その遺伝子によって勧められる取引である。一実施形態では、指標のサブセットの内の少なくとも２つは、指標が重複している。一実施形態では、第１期間に亘る評価の後、適応度が所定の第１閾値よりも低いと判断された遺伝子は、破棄される。残りの（生き残った）遺伝子は、新しいデータが定期的に受信されるため、クライアントコンピュータによって評価が続けられる。

一実施形態では、第１評価期間を生き残った遺伝子は、サーバコンピュータからの指示に応じて、１又は複数の追加期間、クライアントコンピュータによる評価が続けられる。各追加評価期間に、適応度が閾値よりも低い遺伝子は、破棄される。前記１又は複数の評価期間を生き残った遺伝子は、サーバの要求を受けて、サーバによる選択の為のエリート遺伝子プール内に格納される。遺伝子の適応度の評価に用いられる、複数の期間に対応する複数の閾値は、同じでも、同じでなくても構わない。

一実施形態では、サーバコンピュータは、クライアントコンピュータのエリートプールから遺伝子を選択し、それらを自身のメモリに格納する。サーバは、何らかのクライアントのクラスから受信した遺伝子を、複数の追加期間に亘る更なる評価のために、同じクラスのクライアントに返送する。このクライアントコンピュータは、前記複数の追加期間に遺伝子の更なる評価を行い、生き残った遺伝子をサーバに返送しようと試みる。クライアントコンピュータに破棄された遺伝子は、サーバに報告される。一実施形態において、サーバは、クライアントコンピュータによって判断された適応度が、既にサーバに格納された遺伝子の適応度以上である遺伝子のみを受信する。

一実施形態では、クライアントコンピュータによって初めに評価される遺伝子は、クライアントコンピュータに格納及び実行されるコンピュータ命令に従って生成される。一実施形態では、サーバは、如何なる時も、自身のメモリに一定数の遺伝子を格納している。サーバは、クライアントコンピュータから新しい遺伝子を受け取った後、受け取った当該遺伝子の適応度と、その遺伝子に関して既にサーバに格納した対応する適応度とを組み合わせる。

本発明の一実施形態に係る、計算問題の解決方法は、一部に、複数の条件と指標のサブセットと遺伝子クラスによって特徴付けられる多数の遺伝子を格納する工程と、前記遺伝子に関するデータの定期的な受信を継続する工程と、各遺伝子の性能特性を、当該遺伝子によって与えられる解と、当該遺伝子に関する定期的に受信したデータとを比較することによって評価する工程と、を含む。したがって、各遺伝子の性能特性は、定期的に受信した各データによって更新及び変更される。遺伝子の性能特性は、遺伝子の適応度を既定する。

一実施形態では、各遺伝子に関するデータは、取引履歴データであり、各遺伝子によって与えられる解は、当該遺伝子によって勧められる取引である。一実施形態では、指標のサブセットの内の少なくとも２つは、指標が重複している。一実施形態では、第１期間に亘る評価の後、適応度が所定の第１閾値よりも低いと判断された遺伝子は、破棄される。残りの（生き残った）遺伝子は、新しいデータが定期的に受信されるため、クライアントコンピュータによって評価が続けられる。

一実施形態では、第１評価期間を生き残った遺伝子は、命令に応じて、１又は複数の追加期間、評価が続けられる。各追加評価期間に、適応度が閾値よりも低い遺伝子は、破棄される。前記１又は複数の評価期間を生き残った遺伝子は、選択肢としてエリート遺伝子プール内に格納される。遺伝子の適応度の評価に用いられる、複数の期間に対応する複数の閾値は、同じでも、同じでなくても構わない。

一実施形態では、Ｐ日に及ぶ第１期間の評価の後、適応度が所定の第１閾値よりも低いと判断された遺伝子は、破棄される。評価で生き残った残りの遺伝子は、新しいデータが定期的に受信されるため、評価が続けられる。

一実施形態では、第１評価期間を生き残った遺伝子は、命令に応じて、１又は複数の追加期間、評価が続けられる。各追加評価期間に、適応度が閾値よりも低い遺伝子は、破棄される。前記１又は複数の評価期間を生き残った遺伝子は、可能な選択肢としてエリート遺伝子プール内に格納される。選択された遺伝子は、サーバコンピュータによってメモリに格納される。遺伝子の適応度の評価に用いられる、複数の期間に対応する複数の閾値は、同じでも、同じでなくても構わない。

一実施形態では、サーバコンピュータに格納されている選択された遺伝子は、（複数の追加期間に亘る）更なる評価のために、当該遺伝子を既に評価したクライアントコンピュータにのみ返送されるため、クライアントコンピュータが受信する遺伝子と同じクラスを有することになる。この更なる評価を生き残った遺伝子は、選択に提供される。更なる評価を生き残れなかった遺伝子は、破棄されるが、レポートには記される。一実施形態では、適応度が、既に格納された遺伝子の適応度以上であると判断された遺伝子のみが選択され、格納される。別実施形態では、サーバコンピュータによって格納されている選択された遺伝子は、クライアントのクラスが遺伝子のクラスと同じである限りは、更なる評価のために、当該遺伝子をこれまで評価したことのないクライアントコンピュータに返送される。

一実施形態では、遺伝子は、クライアントコンピュータによって格納され実行されるコンピュータ命令に従って生成される。一実施形態では、サーバコンピュータによって、如何なる時も、一定数の選択された遺伝子が格納されている。一実施形態では、サーバコンピュータによって新たに選択された遺伝子が既に選択され格納されたものである場合に、新たに選択された当該遺伝子の適応度と当該遺伝子の対応する適応度とを組み合わせる。

本発明の一実施形態に係る、進化的アルゴリズムを実行するように構成されたネットワークコンピューティングシステムのハイレベルブロック図の例である。本発明の一実施形態に係る、図１のクライアント・サーバコンピュータシステムの複数の機能論理ブロックを示している。所定のプールに対する評価時間の関数として、収束係数を示している。本発明の一実施形態に係る、サーバ、及び、複数の異なるクラスを形成する複数のクライアントを備えるネットワークコンピュータシステムを示している。本発明の一実施形態に係る、１又は複数のクライアントコンピュータが複数の遺伝子の性能特性を評価するためのフローチャートの例である。本発明の一実施形態に係る、１又は複数のサーバコンピュータが複数の遺伝子の性能特性を評価するためのフローチャートの例である。図１のクライアントコンピュータ及びサーバコンピュータの複数の構成要素を示している。

本発明の詳細な説明

本発明の一実施形態によれば、クライアントコンピュータ上で実行されるソフトウェアアプリケーションを用いて生成された複数の遺伝子について性能特性の評価を継続して行うように構成された、拡張可能なネットワークコンピューティングシステムを、サーバコンピュータと多数のクライアントコンピュータによって形成する。各クライアントコンピュータは、多数のクラスの内の１つに割り当てられる。各クラスは、当該クラスのクライアントメンバーによって新規の遺伝子を生成するために使用される指標のサブセットと関連付けられ、その指標のサブセットによって表わされる。幾つかの実施形態では、２以上のクラスがマージされて、少なくとも当該マージされたクラスの指標のサブセットの和集合によって表わされる遺伝子の新しいクラスが生成される。よって、幾つかの実施形態では、新しいクラスは、マージされたクラスの指標のサブセットの和集合によって表わされる。他の実施形態では、新しいクラスは、マージされたクラスの指標のサブセットとは異なる新しい指標のサブセットと組み合わせた、マージされたクラスの指標のサブセットの和集合によって表わされる。更に他の実施形態では、２つのクラスをマージすることで、結果として、ランダムに生成された別の指標のサブセットによって表わされる新しいクラスが更に追加される。以下において、サーバコンピュータとは、１以上のクライアントコンピュータの調整、監督、データの収集、及び、動作の制御、指示等を行う１以上のＣＰＵ、或いは、１以上のＧＰＵを有するデータ処理装置のことを指すと理解される。例えば、４つのプロセッシングコアを持つＣＰＵを備える装置では、１つのプロセッシングコアをサーバに割り当て、残る３つのプロセッシングコアをクライアントコンピュータに割り当ててもよい。或いは、例えば、クライアントコンピュータは、サーバコンピュータとして指定された別の計算装置により、例えば、監督され、部分的に制御され、指示を受ける個人用の計算／通信装置である。一実施形態では、遺伝子は、取引の選択肢を勧める仮想的な資産トレーダーである。

以下の説明において、（ｉ）システムとは、ハードウェアシステム、ソフトウェアシステム、或いは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせたシステムの何れかを指し、（ｉｉ）ネットワークコンピューティングシステムとは、無線或いは有線で互いに通信を行う多数の可動式或いは固定式のコンピュータシステムを指し、ネットワークコンピューティングシステムは、一部に、少なくとも１つが中央或いは分散型サーバコンピュータであり、残りはクライアントコンピュータである多数のコンピュータを備え、サーバコンピュータ及びクライアントコンピュータの夫々は、少なくとも１つのＣＰＵとメモリを備えると理解される。

図１は、本発明の一実施形態に係る、ネットワークコンピューティングシステム１００のハイレベルブロック図の例である。ネットワークコンピューティングシステム１００は、一部に、Ｎ個のクライアントコンピュータ２０と、１個のサーバコンピュータ１０を含むように示されている。サーバ１０は、中央或いは分散型サーバであると理解される。クライアントコンピュータは、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、セルラー／ＶｏＩＰ携帯通信／計算装置、テーブルコンピュータ等である。

ブロードバンド接続により、クライアントコンピュータ２０（以下、代替的にクライアントと称する）をサーバコンピュータ１０（以下、代替的にサーバと称する）に接続する。こうした接続は、ケーブル、ＤＳＬ、ＷｉＦｉ、３Ｇワイヤレス、４Ｇワイヤレス、或いは、ＣＰＵをインターネットに接続するために開発された既存の又は将来の有線又は無線の標準規格によって行われる。本発明に係る、以下に述べるようなクライアントソフトウェアが実行可能であるならば、どのようなＣＰＵでも使用することができる。

一実施形態において、ネットワークコンピューティングシステム１００は、金融アルゴリズム／解析を実施し、取引方針（trading policies）を計算する。これを実現するには、前記アルゴリズム／解析に関する計算タスクを多数のサブタスクに分割し、サブタスクの夫々を、別々のクライアントに割り当て、処理を委ねる。その後、クライアントによって得られた計算結果は、懸案のタスクの解に到達するために、サーバ１０によりまとめられ、組み合わせられる。各クライアントによって受信されたサブタスクには、関連するアルゴリズム、計算コード、前記アルゴリズムによって実装されるデータ、前記関連するアルゴリズム及びデータを用いて解決される１又は複数の問題／疑問が含まれる。幾つかの例では、サーバ１０は、クライアントに配置されたＣＰＵが与える部分的な解を複数受信し、それらを組み合わせて、要求されている計算問題に対する解を生成する。ネットワークコンピューティングシステム１００が処理する前記計算タスクが金融アルゴリズムである場合、クライアントが与える部分的な解の統合によって得られる最終結果は、１又は複数の資産の取引に関する提案である。他の例では、クライアントによって実行される複数のタスクは、互いに独立している。こうした実施形態では、サーバは、解を発展させるためにクライアントから受信した結果をプールするが、クライアントによって得られた複数の結果は、互いに組み合わせられることはない。以下に、金融資産（例えば、株式、インデックス、通貨等）の取引のための提案を遺伝子を用いて行うことに関して、説明を行う。尚、本発明の本実施形態は、以下に述べるように、他の如何なる計算問題の解の発見にも等しく適用が可能であると理解される。

進化的アルゴリズムのスケーリングは、プールサイズ及び／又は評価の２つの側面（dimensions）において行われる。進化的アルゴリズムにおいては、遺伝子のプール又は個体群が大きくなればなる程、遺伝子の多様性も増加する。その結果、適応度の高い遺伝子が発見できる見込みは、プールサイズが増加するにつれて大きくなる。これを実現するためには、遺伝子プールを多くのクライアントに分散する。以下に説明するように、各クライアントは、自身の遺伝子のプールを評価し、最も適応度の高い遺伝子をサーバに送信する。

本発明に係る、ネットワークに接続された各クライアントは、クライアントソフトウェアを受信、或いは、ダウンロードする。このクライアントソフトウェアは、自動的に多数の遺伝子を生成し、生成される遺伝子の数は、クライアントのメモリサイズとＣＰＵの処理能力によって変わる。例えば、一実施形態では、１つのクライアントにつき、１０００の評価対象の遺伝子を有する。

遺伝子は、仮説に基づいた金額を与えられて、履歴データを用いて取引をする仮想的なトレーダーと考えられる。こうした取引は、遺伝子を規定する一連の規則に従って行われ、遺伝子にポジション（position）の「買い」、「売り」、「持ち（hold）」、或いは、ポジションの「エグジット（exit）」の何れかを促す。規則は、条件のリストであり、それに従って、「買い」、「売り」、「エグジット」、「持ち」等の動作が行われる。規則は、利益目標（gain-goal）及びストップロス（stop-loss）の目標を含むように設計することもでき、その場合、「エグジット」の動作は冗長となる。「持ち」は、遺伝子内にトリガー（trigger）される規則が無い場合に発生する。そのため、その遺伝子は効果的に現在のポジションを保持する。条件は、指標をベースとした条件の結合リストである。指標は、ティック（tick）や終値といった条件に与えられるシステム入力値である。また、指標は、如何なる時も、遺伝子の適応度、或いは、他の属性を示すように内観的（introspective）となる場合もある。

以下のコードは、本発明の一実施形態に従って、条件と指標の観点から遺伝子内の規則を規定したもので、当該遺伝子がとる動作も規定している。

if (PosionProfit >= 2% and!(tick= (-54/10000)% prev tick andMACD is negative)
and !(tick= (-119/10000)% prev tick andPosition is long))
and !(ADX x 100 <= 5052))
then SELL

ここで、“and”は論理積“ＡＮＤ”演算を表わしており、“!”は論理否定“ＮＯＴ”演算を、“tick”、“MACD”、“ADX”は株の指標の例を、“SELL”は売る動作を、“PosionProfit”は遺伝子の利益のポジションを表わす。

遺伝子は、複数のストックデイ（stock-days）に亘って評価される。ストックデイとは、特定の株式に関する１日分の履歴データである。所定のストックデイに特定の間隔で（例えば、５分毎に）、指標の現在値を各規則の条件に与えることによって、遺伝子の規則を評価する。その指標値にとって真となる遺伝子の条件が無かった場合、当該遺伝子は前回のポジションを保持する。当該遺伝子がポジションを持っていない場合は、動作は行われない。遺伝子は、条件が満たされる最初の規則の動作をとるように設計されている。例えば、規則の動作が「売り」だった場合、遺伝子によって提案される取引は、「売り」となるように行われる。別の例としては、「エグジット」動作によってトリガーされる規則が全ての他の票（vote）に打ち勝ち、遺伝子の現在のポジションからの「エグジット」を強制する。

本発明の一実施形態によれば、遺伝子の適応度或いは成功は、概算と大量のデータを用いて判断される。したがって、遺伝子の評価に用いるモデルは、部分的であり、期間も短いが、遺伝子が多くのストックデイに亘って評価され、経験を得るにつれて、モデルの正確性は増す。以下で述べるように、遺伝子の適応度に関する最初の概算を確立するために、まず、利用可能なデータのサブセットに対して遺伝子の適応度が評価される。遺伝子の適応度が評価された期間は、ここでは、遺伝子の成熟年齢、或いは、遺伝子の年齢と称する。所定の年齢に達した遺伝子は、生殖を行い、次世代の遺伝子に寄与することが可能となる。こうした遺伝子の夫々は、累積された適応度が所定の条件を満たしている限り、遺伝子プールに生存し留まり続ける。

遺伝子の適応度の評価に用いられる履歴データは、重要である。今日の処理能力が高く、記憶容量の大きいコンピュータでも、単一のマシン上では、妥当な時間内に高品質の結果を得ることは難しい。大きな遺伝子プールもまた、大容量のメモリと高い処理能力を必要とする。本発明の一実施形態によれば、妥当な時間内で高品質な評価結果を得るためにスケーリングを用いる。スケーリング動作は、多様性のより高い遺伝子プールを生成して適応度の高い遺伝子を発見する可能性を高めるために、プールサイズ及び同一の遺伝子に対する評価の２つの側面において実行される。よって、本発明の一実施形態によれば、遺伝子プールを評価用の多数のクライアントに分散する。各クライアントは、継続して定期的に受信した履歴データを用いて各自の遺伝子プールの評価を続ける。言い換えれば、遺伝子の性能（ここでは、遺伝子の適応度とも呼ぶ）は、クライアントによって継続して定期的に受信された新たな履歴データに対して、評価され続ける。１又は複数の所定の条件を満たした遺伝子は、サーバに送信される。

本発明の別実施形態によれば、更に、同一の遺伝子の評価速度を上げるために、遺伝子の分配が用いられる。これを実現するために、サーバによって受信されたが、ある一定の成熟年齢に達していない、或いは、１又は複数の所定の条件を未だ満たしていない遺伝子は、更なる評価のために、サーバから多数のクライアントへ返送される。クライアントで得られた遺伝子に関する評価結果（ここでは、部分的評価とも言う）は、サーバに再度転送される。サーバは、遺伝子に関する適応基準（fitness measure）に達するように、当該遺伝子の部分的な評価結果を、クライアントに送られた時点の当該遺伝子の適応度とマージする。例えば、遺伝子の年齢が５００日の評価日数であり、サーバから、例えば、当該遺伝子を更に１００日間評価するよう指示された２つのクライアントに送られたとする。各クライアントは、当該遺伝子を新たな１００ストックデイ（stock-days）の間更に評価し、その評価結果をサーバに報告する。これら２つの結果は、前記２つのクライアントに送られた時点でのその遺伝子の適応基準と組み合わされる。組み合わされた結果は、７００日間に亘って評価されたその遺伝子の適応度を表わしている。言い換えれば、分散化システムは、この例によれば、各クライアントに対する評価日数を１００日とするだけで、遺伝子の成熟年齢を５００日から７００日に増やすことができる。よって、本発明によれば、分散化システムは、遺伝子の評価において、高度な拡張が可能となる。

本発明によれば、クライアントは、夫々の局所的な生殖において、サーバに格納された遺伝子を用いることが可能である。そして、それにより、遺伝子の質を高めることができる。各クライアントは、自己完結型の進化装置であり、夫々のプール内の遺伝子を評価するだけでなく、新しい世代の遺伝子を生成し、局所的に進化過程を前進させることができる。クライアントは、独自の局所的な進化過程で進み続けるため、絶えずサーバと通信していなくても、処理能力が無駄になることはない。サーバとの通信が一度確立すれば、クライアントは、サーバに最も適応度の高い遺伝子を送信することができ、更なる評価のためにサーバから遺伝子を受信することができる。

各クライアントコンピュータは、懸案の問題の解決に必要な情報を得るために、１又は複数のデータフィードサーバ（参照番号３０で示される）にアクセスするための通信ポートを有する。株式、商品、通貨等の資産に対する取引戦略を提案する場合、データフィードサーバによって供給される情報には、特定の期間に亘る資産価値（asset value）が含まれる。或いは、図示していないが、懸案の問題の解決に必要な情報は、データフィードサーバ３０からサーバ１０を経由してクライアント２０に供給される。図１ではサーバ１０は単一の中央サーバとして示されているが、分散化サーバであってもよい。

図２は、各クライアント２０とサーバ１０の複数の論理ブロックを示している。図に示されているように、各クライアント２０は、クライアント上で実行される内蔵タイプのアプリケーションソフトウェアによって生成される遺伝子のプール２４を備える。一般的には、遺伝子は他の計算問題の解答の発見に適していると理解されるが、以下の説明においては、各遺伝子は金融資産（例えば株式）のトレーダーであると考える。クライアントの各遺伝子の性能特性は、評価ブロック２２を用いて、Ｐ日間の取引日（例えば６００日）に亘る所定の第１期間に評価される。各遺伝子の評価は、所定の期間において、当該遺伝子の複数の取引提案を比較し、対応する収益率を判定することによって行う。遺伝子の性能特性は、ここでは、遺伝子の適応度とも呼ばれる。クライアント２０は取引履歴データを受信し、遺伝子の適応度を判定する。

全ての遺伝子の性能評価が完了すると、各クライアントコンピュータは、最も高性能の遺伝子（生き残った遺伝子）を選択し、エリートプール２６に置く。一実施形態では、これらの生き残った遺伝子は、例えば、遺伝子プールの上位５％であり、それらの遺伝子の提案の収益率によって決定される。他の実施形態では、適応度が所定の閾値を超える遺伝子のみが生き残る。要求される適応条件を満たせなかった残りの遺伝子は、生き残ることなく破棄される。各クライアントは、定期的に受信し続けている取引履歴データを用いて、そのエリート（生き残り）の遺伝子を評価し続ける。

幾つかの実施形態では、Ｐ日間の第１取引日における遺伝子の最初の評価に続いて、生き残った遺伝子は、更に、夫々がＱ日間の取引日からなる多数（Ｓ）の追加期間に亘って評価される。例えば、６００日間の第１取引日における遺伝子の最初の評価に続いて、生き残った各遺伝子は、更に、夫々が６００日間の取引日からなる２つの追加期間に亘って評価される。したがって、この例では、各遺伝子は、１８００日間の取引日において評価されたことになる。この多数の期間は、重複することのない連続した期間である。更に、取引日数、すなわち、各追加期間の日数Ｑは、最初の評価期間の取引日数Ｐと同じであっても、同じでなくても構わない。各追加期間における評価の結果、以前の評価を生き残った遺伝子が破棄される場合もある。例えば、最初の評価期間（例えば６００日）を生き残った遺伝子でも、例えば１２００日間の取引日における適応度が所定の閾値より低ければ、２番目の期間（例えば６００日）に実行される評価を生き残ることはできない。エリートプール２６に格納された遺伝子の内、こうした追加の評価期間を生き残れなかったものは破棄される。最初の評価期間を通過するのに必要な適応度の閾値は、続く評価期間を通過するのに必要な適応度の閾値と同じであっても同じでなくても構わない。

最初の評価期間、及び、次の評価期間の適応条件を生き残った遺伝子は、エリートプール２６に引き続き格納され、図２に示すように、サーバ１０に送信するための遺伝子を選択する遺伝子選択ブロック２８によって利用可能となる。クライアントコンピュータからサーバ１０によって受信された遺伝子は、サーバ１０のサーバ遺伝子プール１４に格納される。遺伝子選択ブロック２８は、それと関連するエリートプール２６内の遺伝子の適応度とプール１４に格納された最も性能の悪い遺伝子の適応度を比較する。一実施形態において、サーバ１０は、クライアントコンピュータによって判定された適応度が、少なくとも、遺伝子プール１４に格納された遺伝子の適応度以上である遺伝子のみを受け入れる。このようにサーバ１０が、最も性能の悪い遺伝子の適応度についてクライアントコンピュータに情報を提供することで、遺伝子選択モジュール２８は上記比較と、サーバ１０が受け入れる遺伝子の認識が可能となる。例えば、サーバ１０は、「こちらの最も悪い遺伝子の適応度はＸです。そちらにもっと性能の良い遺伝子はありませんか？」という旨の問い合わせを遺伝子選択モジュール２８に送るとする。すると、遺伝子選択モジュール２８は、「こちらにはもっと良い遺伝子が１０個あります」と言って応答し、これらの遺伝子をサーバに送信しようとする。一実施形態では、遺伝子プール１４はサイズが固定されている。したがって、新しい１つの遺伝子を受け取るために、サーバ１０は、自身のプール１４に格納されている遺伝子の内１つを破棄する。一実施形態において、プール１４の最初の個体群は、複数のクライアントの全体的なエリートプールに最初に格納されたすべての遺伝子の内、最も適応度の高いもので形成される。この工程は、動的に変化させることが可能なプール１４の容量が満杯になるまで続けられる。別実施形態では、プール１４は、自身の最初の遺伝子の個体群を形成するために、容量が満杯になるまで、エリートプールに格納された遺伝子を受け入れ続ける。

遺伝子受け入れブロック１２は、クライアントから到着した遺伝子が、サーバのプール１４に追加される前に、サーバのプール１４に既に格納されている遺伝子よりも良い適応度を持っていることが確実となるように構成されている。遺伝子受け入れブロック１２は、受け入れた各遺伝子にＩＤを刻印し、受け入れた遺伝子をサーバプール１４に追加する前にハウスクリーニング動作を複数回行う。

エリートプール２６内の遺伝子は、生殖が許されている。これを実現するために、遺伝子生殖ブロック３０は、２以上の遺伝子をランダムに選択し、組み合わせる（すなわち、親の遺伝子を生成するために用いられた規則を混合する）。続いて、プール２４は、エリートプールにいた遺伝子だけでなく、新たに生成された遺伝子（子供の遺伝子）によって再形成される。古い遺伝子プールは破棄される。プール２４内の新しい遺伝子の個体群は、上記のように、評価が続けられる。

幾つかの実施形態において、サーバ１０は、プール１４に格納された遺伝子の内、成熟年齢（遺伝子の適応度が評価される取引日数の合計）が所定の値よりも低い遺伝子を、Ｗ日間の取引日に亘る追加期間に更に多くの適応度評価を行うために、選択されたクライアントコンピュータのグループに返送する。Ｗ日間の取引日に亘る追加期間に評価された適応度が１又は複数の所定の条件を満たさない（例えば、適応度が求められる閾値より低い）遺伝子は、クライアントコンピュータによって破棄される。追加のＷ日間に亘る取引日に評価された適応度が１又は複数の所定の条件を満たす遺伝子は、サーバ１０に返却され、プール１４に格納される。破棄された遺伝子は、クライアントコンピュータによってサーバに報告される。

幾つかの実施形態において、プール１４に格納された遺伝子の年齢を増加させるために、サーバ１０は、夫々が異なるセットの取引日に亘って遺伝子の更なる評価を行うように指示された複数のクライアントコンピュータに、遺伝子を送信する。例えば、４つのクライアントコンピュータが、プール１４に格納された遺伝子の適応度を更に評価するために選択される場合を想定する。すなわち、第１選択クライアントコンピュータは、第１期間に遺伝子を評価するよう指示されており、第２選択クライアントコンピュータは、第２期間に遺伝子を評価するよう指示されており、第３選択クライアントコンピュータは、第３期間に遺伝子を評価するよう指示されており、第４選択クライアントコンピュータは、第４期間に遺伝子を評価するよう指示されている。第１、第２、第３、第４の各期間は、別々の期間であり、互いに重なっていても重なっていなくても構わない。その後、サーバは、選択されたクライアントコンピュータから適応度を受信し、遺伝子の適応度に関して更新値に達するように、これらの適応度の結果を、（遺伝子をクライアントに返送する前にサーバによって保持されていた）当該遺伝子の以前の適応度と組み合わせる。したがって、本発明によれば、並行して動作する複数のクライアントコンピュータに評価タスクを分配することによって、遺伝子が年をとる速度を上げることができる。一実施形態では、更なる評価のためにサーバがクライアントに送信した遺伝子に関して新しい適応度を計算するために、以前の適応度と新規の適応度の平均を用いる。サーバ内の遺伝子は、評価のために幾つかのクライアントに送信されるため、仮に１又は複数のクライアントが障害を起こしても、失われるのは遺伝子の部分的な評価の結果だけで済む。

万一サーバが故障した場合には、連続性を保つために、サーバプールの遺伝子のバックアップ／復旧工程が行われる。更に、クライアントは評価を指示されたサーバの遺伝子の複製を持つように構成されており、進化過程において自給自足の状態であるため、たとえサーバが故障したり、オフラインとなっても、クライアントは、自身の遺伝子の評価と、進化過程の前進を続けることができる。サーバがオンラインに戻ると、クライアントに送信されて格納されていた遺伝子から、サーバのプールを再生することもできる。したがって、本発明の各実施形態によれば、ネットワークコンピューティングシステムは、遺伝子に対する前の処理の履歴を失うことはない。

データフィードサーバ５０は、株式、債券、商品、通貨、及び、それらの金融派生商品（オプション取引、先物取引等）といった幅広い範囲の取引資産に関する金融履歴データを提供する。データフィードサーバ５０は、サーバ２０又はクライアントと直接接続している。データフィードサーバはまた、金融指標（ＭＡＣＤ、ボリンジャー・バンド、ＡＤＸ、ＲＳＩ等）の様々なテクニカル分析ツールへのアクセスを提供する。

サーバプールの複数の遺伝子は、やがて、同様の行動を取り始め、相互に関係し合いながら同じ指標のセットを用いて夫々の提案に辿り着く。このことは、適応度のより高い遺伝子の探索が、一連の認識可能な条件、及び、遺伝子の規定に最初に用いられる指標に収束することを示している。収束が発生すると、所定のプール内における適応度のより高い遺伝子が認識できる確率は減少し始める。言い換えれば、遺伝子が歳をとるにつれて、その適応度が増し、それによって、当該遺伝子に関する収束係数が高くなる。収束は、生き残りの遺伝子が更なる評価を経ても比較的一定となる点に到達する。したがって、収束は、適応度のより高い遺伝子の認識に必要となる一方で、遺伝子プールの多様性に悪影響を及ぼす可能性がある。したがって、適応性のより高い遺伝子の探索を続ける際、収束は、局所最適を表わすのであって、最適点を表わすのではない。

図３は、所定のプールに対する評価時間の関数としての収束係数の例を示している。評価時間が長くなるにつれて、収束率は一定値Ｑに漸近的に近づくことが分かる。収束度及び遺伝子プールの均質性の測定には様々な技術が用いられる。下記の数１から、遺伝子プールの収束係数の１つの基準が得られる。

但し、平均適応度の加重和＝平均適応度の加重和＋平均適応度×年齢

本発明の幾つかの実施形態によれば、サーバは、遺伝子プールをＺ個の異なるクラスに分割する。それにより、サーバは、クライアントコンピュータを、夫々が異なる遺伝子クラスと関連付けられたＺ個のグループに分割する。例えば、グループ１のクライアントはクラス１の遺伝子と、グループ１のクライアントはクラス１の遺伝子と、グループ２のクライアントはクラス２の遺伝子と、グループＺのクライアントはクラスＺの遺伝子と、夫々関連付けられている。各グループが有するクライアントの数は同じであっても同じでなくても構わない。サーバは、各遺伝子と各クライアントが属するクラスの記録を保持する。各クラスの遺伝子は、一部は、多数の条件と共に遺伝子プールを一括して規定する指標のサブセットによって特徴付けられる。したがって、各クラスは、部分的な解への寄与、或いは、当該クラスと関連する複数の指標によって規定された探索空間における提案を行うことが可能となる。

幾つかの実施形態では、サーバは、更なる評価のために、遺伝子を同じクラスのメンバーであるクライアントのみに再分配する。その結果、クライアントの複数のクラスが、共通のサーバプールと共に同時に実行される。例えば、サーバが、複数のクライアントコンピュータを３つのグループ（クラス）に分割し、夫々のグループを３つの異なる遺伝子クラスの内の何れか１つに割り当てる（すなわち、関連付ける、或いは、一員とする）場合を想定する。第１クラスの遺伝子は、例えば、ティック価格、取引の量、株式の変動性を指標として使うことができる。第２クラスの遺伝子は、例えば、ティック価格、ＭＡＣＤやＡＤＸの情報を指標として使うことができる。第３クラスの遺伝子は、例えば、ティック価格、取引の量、株価の変化率を指標として使うことができる。こうした実施形態によれば、各クラスは、上述のように、各別に独立して動作し、各自のエリートプールをサーバに送信する。更に遺伝子を評価するために、サーバは、各クラスの遺伝子を当該クラスのクライアントメンバーにのみ送信する。例えば、クラス１のクライアントメンバーによって認識されたクラス１のエリート遺伝子は、更なる評価のために、サーバによってクラス１のクライアントメンバーにのみ送信することができる。したがって、こうした実施形態では、異なるクラスに属する遺伝子がマージされることはない。

図４は、本発明の一実施形態に係る、サーバ３１０と、Ｚ個の異なるクラスを形成する多数のクライアント３２０_ｉｊを備えたネットワークコンピュータシステム３００を示している。インデックスｉは、各クラス内のクライアント番号を表わしており、１からＮまで変化する。インデックスｊは、クラス番号を表わしており、１からＺまで変化する。例えば、クライアント３２０_１１は、遺伝子クラス番号１の第１クライアントコンピュータであり、クライアント３２０_２１は、遺伝子クラス番号１の第２クライアントコンピュータであり、クライアント３２０_１Ｎは、遺伝子クラス番号１の第Ｎクライアントコンピュータである。同様に、クライアント３２０_Ｚ１は、遺伝子クラス番号Ｚの第１クライアントコンピュータであり、クライアント３２０_Ｚ２は、遺伝子クラス番号Ｚの第２クライアントコンピュータであり、クライアント３２０_ＺＮは、遺伝子クラス番号Ｚの第Ｎクライアントコンピュータである。ＮとＺは整数であり、クライアント数Ｎは、クラス毎に異なっていてもよい。

一実施形態では、上述のように、サーバ３１０がクラスｊのクライアントの何れかから受信した遺伝子は、更に評価を受けるために、クラスｊのクライアントのみに返送することができる。例えば、サーバがクラス１のクライアント３２０_ｉ１から受け取った遺伝子（すなわち、クラス１の遺伝子）は、更に評価を受けるために、クラス１のクライアント３２０_ｉ１にのみ返送される。上述のように遺伝子をクラス化し、クライアントコンピュータと関連性を持たせることによって、遺伝子の均質性が高まり、収束の速度が増加し、異なる遺伝子クラス同士の相関関係が無くなる。

本発明の別実施形態によれば、サーバは、遺伝子の新たなクラスを生成可能な程度に十分収束した複数のクラスをマージする。これを実現するために、サーバは、クライアントクラスの一メンバーから受信した遺伝子を、別のクラスのメンバーであるクライアントへ送信することが可能となっている。或いは、サーバは、２以上の既存のクラスをマージすることで、遺伝子の新たなクラスを形成してもよい。したがって、新たなクラスは、マージされたクラスによって用いられている指標を組み合わせることで規定される。例えば、２つの異なるクラスをマージすることで生成された新しいクラスは、マージの対象となった２つのクラスで用いられている指標のセットの和集合によって特徴付けられる。

図４に関して、サーバ３１０によって複数の遺伝子の混合が可能であるとする。サーバ３１０は、例えば、クライアント３２０_ｉ１から受信したクラス１の遺伝子を、更なる評価のために、クラス１の他のクライアントにのみ送信する。或いは、例えば、クライアント３２０ｉ４から受信したクラス４の遺伝子を、更なる評価のために、クラス４のクライアントにのみ送信する。例えば、第１クラスの遺伝子が、ティック価格、取引の量、株式の変動性といった指標を使用可能で、第２クラスの遺伝子が、ティック価格、ＭＡＣＤやＡＤＸの情報といった指標を使用可能であるとする。更に、サーバが、第１クラスと第２クラスの遺伝子をマージして新たな遺伝子のクラスを形成する場合を想定する。したがって、新たに生成されるクラスによって用いられる指標には、ティック価格、取引の量、変動性、ＭＡＣＤやＡＤＸの情報が含まれる。遺伝子のマージによって、最適点ではない、局所最適の発見に起因する収束を最小限に抑えることができる。マージされたクラスは、破棄してもしなくても良い。

図５Ａは、本発明の一実施形態に係る、多数のクライアントコンピュータが、複数の遺伝子の性能特性を評価するためのフローチャート５００を示している。初期化段階において、クライアントコンピュータは、サーバと連絡をとり、サーバによってＮ個の異なるクラスの何れか１つに割り当てられる（ステップ５０２）。各クラスは、Ｎ個の遺伝子のクラスの１つと関連があり、対応している。したがって、夫々が、クライアントコンピュータのＮ個のクラスの１つと関連があるＮ個の遺伝子のクラスが存在する。遺伝子の生成（ステップ５０４）及び当該遺伝子に関するデータの受け取り（ステップ５０６）に続いて、遺伝子は、夫々の性能特性又は適応度を判定するために、受信したデータを用いて評価される（ステップ５０８）。評価（ステップ５０８）に続いて、適応度が閾値よりも低いと判断された（ステップ５１０）遺伝子は、破棄される（ステップ５１２）。適応度が閾値以上であると判断された（ステップ５１０）遺伝子は、格納され、サーバコンピュータによる選択及び受け入れに提供される。

図５Ｂは、本発明の一実施形態に係る、１又は複数のサーバコンピュータが、複数の遺伝子の性能特性を評価するためのフローチャート５５０を示している。図５Ｂに示した例において、新しい遺伝子を受け入れる前に、サーバコンピュータは、その新しい遺伝子が既にサーバで受け入れて格納したものであるかを判定する（ステップ５６２）。その新しい遺伝子は既にサーバで受け入れて格納したものであると判断した場合、サーバコンピュータは、新しい遺伝子の適応度と、その古い適応度とを組み合わせ（ステップ５６４）、格納するためにその遺伝子を受け入れる（ステップ５５４）。新しい遺伝子は既にサーバで受け入れて格納したものではないと判断した場合、サーバコンピュータは、その遺伝子の適応度を、既にサーバコンピュータで格納した複数の遺伝子の適応度と比較する（ステップ５５２）。この比較（ステップ５５２）の結果、受け入れに提供された遺伝子の適応度が、既にサーバコンピュータによって格納された複数の遺伝子の適応度以上であると分かった場合、サーバコンピュータはその遺伝子を受け入れる（ステップ５５４）。この比較（ステップ５５２）の結果、受け入れに提供された遺伝子の適応度が既にサーバコンピュータによって格納された複数の遺伝子の適応度よりも低いと分かった場合、サーバコンピュータは、その遺伝子を受け入れない（ステップ５６０）。

サーバコンピュータによって受け入れられた全ての遺伝子に関して、サーバコンピュータは、受け入れた遺伝子が属する遺伝子クラスの収束係数が、特定の閾値或いは条件を満たしているかを判定する（ステップ５５６）。受け入れた遺伝子が属する遺伝子クラスの収束係数が、特定の閾値或いは条件を満たしている場合（ステップ５５６）、その遺伝子クラスは、マージに適していると判断された別の遺伝子クラスとマージされ（ステップ５７４）、それによって、新しいクラスが生成される。マージが発生すると、サーバは、新しいクラスにマージされた遺伝子のクラスを変更する（ステップ５６８）。マージされたクラスのクライアントコンピュータのクラスも同様に変更される。マージされたクラスのクラスが変わると（ステップ５６８）、新たに受け入れられた遺伝子を評価するために使われる期間について判定が行われる（ステップ５５８）。新たに受け入れた遺伝子が、所望の期間の条件を満たしていると判断された場合（ステップ５５８）、サーバコンピュータは新たに受け入れた遺伝子を、その適応度と共に格納する（ステップ５７０）。新たに受け入れた遺伝子が、所望の期間の条件を満たしていないと判断された場合（ステップ５５８）、サーバは、その遺伝子をより長い期間に亘る更なる評価のために、１又は複数のクライアントコンピュータに返送する（ステップ５６６）。斯かる実施形態では、遺伝子は、その遺伝子を既に評価し、サーバコンピュータによる受け入れに提供したことのあるクライアントにのみ返送される。言い換えれば、クラスｊ（ｊは１からＮまで変化する変数）のコンピュータによって過去に評価されたサーバの遺伝子は、更なる評価のために、クラスｊのコンピュータにのみ送信される（ステップ５６６）。受け入れた遺伝子が属する遺伝子クラスの収束係数が、特定の閾値又は条件を満たしていない場合（ステップ５５６）、プロセスは、上述のように、新たに受け入れた遺伝子の評価に使われる期間が所望の期間の条件を満たしているかを判定する行動（ステップ５５８）へ移行する。図５Ｂでは様々な行動及び判定が示されているが、その順番は単なる例であり、上記の各機能から逸脱しない範囲で変更が可能である。

図６は、図１のクライアント及びサーバコンピュータの複数の構成要素を示している。サーバ、クライアント装置の夫々は、バスサブシステム４０４を介して複数の周辺装置と通信を行う少なくとも１つのプロセッサ４０２を含んでいる。これらの周辺装置には、一部に、メモリサブシステム４０８とファイルストレージサブシステム４１０を備えるストレージサブシステム４０６、ユーザインターフェース入力装置４１２、ユーザインターフェース出力装置４１４、ネットワークインターフェースサブシステム４１６が含まれる。入力装置及び出力装置によって、ユーザとデータ処理システム４０２間の相互作用が可能となる。

ネットワークインターフェースサブシステム４１６は、他のコンピュータシステム、ネットワーク、ストレージリソースとのインターフェースを提供している。ネットワークには、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、無線ネットワーク、イントラネット、私設網、公衆回線、交換網、その他の適切な通信ネットワークが含まれる。ネットワークインターフェースサブシステム４１６は、他のソースとデータを送受信するためのインターフェースの役割を果たしている。ネットワークインターフェースサブシステム４１６の実施形態には、イーサネット（登録商標）カード、モデム（電話、衛星、ケーブル、ＩＳＤＮ等）、（非同期）ディジタル加入者線（ＤＳＬ）ユニット等がある。

ユーザインターフェース入力装置４１２は、キーボード、ポインティングデバイス（マウス、トラックボール、タッチパッド、グラフィックタブレット等）、スキャナー、バーコードスキャナー、ディスプレイに組み込まれたタッチスクリーン、音声認識システムやマイク等のオーディオ入力装置、及び、その他のタイプの入力装置を備える。一般に、入力装置という語は、情報を入力するための、考え得る全てのタイプの装置、及び、方法を含むことを意図して用いている。

ユーザインターフェース出力装置４１４は、ディスプレイサブシステム、プリンター、ファックス、オーディオ出力装置等の非視覚ディスプレイを含む。ディスプレイサブシステムとは、ブラウン管（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のフラットパネル装置、投射装置の何れかである。一般に、出力装置という語は、情報を出力するための、考え得る全てのタイプの装置、及び、方法を含むことを意図して用いている。

ストレージサブシステム４０６は、本発明の各実施形態に係る機能を提供する基本的なプログラムとデータ構造を格納するように構成されている。例えば、本発明の一実施形態によれば、本発明の機能を実施するソフトウェアモジュールが、ストレージサブシステム４０６に格納されている。これらのソフトウェアモジュールは、プロセッサ４０２によって実行される。ストレージサブシステム４０６はまた、本発明に従って用いられるデータを格納するためのリポジトリ（貯蔵庫）を提供する。ストレージサブシステム４０６は、例えば、メモリサブシステム４０８及びファイル／ディスクストレージサブシステム４１０を備える。

メモリサブシステム４０８は、プログラムの実行中に命令とデータを格納するためのメインのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４１８と、固定の命令が格納された読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）４２０を含む複数のメモリからなる。ファイルストレージサブシステム４１０は、プログラムとデータファイル用の永続的な（不揮発性の）記憶装置を提供し、ハードディスクドライブ、関連するリムーバブルメディアを備えたフロッピー（登録商標）ディスクドライブ、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）ドライブ、光学ドライブ、リムーバブルメディアカートリッジ、及び、その他の記憶媒体が含まれる。

バスサブシステム４０４は、クライアント／サーバの様々なコンポーネントとサブシステムの相互の通信を可能とするメカニズムを提供する。バスサブシステム４０４は、単一のバスとして概略的に図示されているが、バスサブシステムの他の実施形態では、複数のバスを利用することもできる。

クライアント／サーバは、パソコン、携帯用コンピュータ、ワークステーション、ネットワークコンピュータ、メインフレーム、キオスク、その他のデータ処理システムを含む様々な種類のものが使用できる。図６に示されているクライアント／サーバの説明は、一例であり、図６に示されているシステムよりも構成要素の多い、或いは、少ない、他の多くの構成が使用可能である。

本発明の上記の実施形態は、例示であり限定ではない。様々な代替案及び同等物が考えられる。本開示の観点からの他の追加、省略、変更は自明であり、添付の特許請求の範囲に含まれる。

Claims

Ｎ個のクラスの内の異なるクラスに各別に割り当てられたＭ個のクライアントコンピュータを備えるネットワーク化コンピュータシステムであって、前記Ｍ個のクライアントコンピュータの第１クライアントコンピュータは、
複数の条件と、前記クライアントコンピュータが割り当てられた前記クラスに関連する指標のサブセットによって特徴付けられる複数の遺伝子を格納するメモリと、
前記複数の遺伝子に関するデータの第１セットを継続して定期的に受信する通信ポートと、
各遺伝子によって与えられる解と当該遺伝子に関して定期的に受信される前記データの第１セットとを比較することで、前記複数の遺伝子の夫々の性能特性を評価するプロセッサと、を備え、
各遺伝子の前記性能特性は、当該遺伝子の適応度を規定しており、定期的に受信される各データによって調節されることを特徴とするネットワーク化コンピュータシステム。
複数の前記指標のサブセットの内、少なくとも２つには、重複する指標が含まれていることを特徴とする請求項１に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
各遺伝子に関する前記データの第１セットは、第１複数日に亘る取引履歴データであり、
各遺伝子によって与えられる前記解は、前記遺伝子によって行われる取引の提案であり、前記遺伝子の前記適応度を代表することを特徴とする請求項１に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
各クライアントコンピュータは、前記第１複数日において前記遺伝子の前記適応度を評価した後、受信した前記遺伝子の内の１又は複数を破棄するように構成されており、
破棄された前記遺伝子の夫々は、所定の第１閾値より低い適応度を有し、
残りの前記遺伝子の夫々は、生き残った遺伝子であることを特徴とする請求項３に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記第１クライアントコンピュータは、
第２複数日に亘る履歴データの第２セットを用いて、生き残った前記遺伝子の前記適応度を評価し、
前記第１複数日及び前記第２複数日の合計期間に評価された前記適応度が、所定の第２閾値よりも低い遺伝子を破棄し、
前記評価動作及び前記破棄動作をＳ回（Ｓは１以上の整数）繰り返し、
Ｓ回の評価動作及び破棄動作を生き残った遺伝子によって規定される第１エリート遺伝子プールの１又は複数の遺伝子を、少なくとも１つのサーバコンピュータに送信するように構成されていることを特徴とする請求項４に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記所定の第１閾値と前記所定の第２閾値が等しいことを特徴とする請求項５に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記少なくとも１つのサーバコンピュータは、
前記複数のクライアントコンピュータの前記エリート遺伝子プールの前記１又は複数の遺伝子を受信し、
受信した前記１又は複数の遺伝子をサーバ遺伝子プールに格納し、
第３複数日に亘る取引履歴データの第３セットを用いた適応度の評価のために、クラスｊ（ｊは１からＮまで変化する整数）の前記複数のクライアントコンピュータによって既に評価され、そこから受信した１又は複数の遺伝子を、前記クラスｊの前記複数のクライアントコンピュータの少なくとも第１サブセットに対してのみ送信するように構成されていることを特徴とする請求項５に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記少なくとも１つのサーバコンピュータは、
クラスｋ（ｋは整数）の前記複数のクライアントコンピュータから１又は複数の遺伝子を受信し、
受信された前記クラスｋの遺伝子をサーバ遺伝子プールに格納し、
第３複数日に亘る取引履歴データの第３セットを用いた適応度の評価のために、前記クラスｋの１又は複数の遺伝子を、クラスｉ（ｉはｋとは異なるクラスを表わす異なる整数）の前記複数のクライアントコンピュータの少なくとも第１サブセットに対して送信することを特徴とする請求項４に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバコンピュータは、前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子をマージし、それにより、前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子の前記指標のサブセットの和集合で表わされる新しい遺伝子のクラスを生成し、
前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子は、各々の収束度が所定の条件を満たした場合にのみ、マージされることを特徴とする請求項８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバコンピュータは、前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子をマージし、それにより、ランダムに生成された新しい指標のサブセットによって表わされる新しい遺伝子のクラスを生成し、
前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子は、各々の収束度が所定の条件を満たした場合にのみ、マージされることを特徴とする請求項８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記第３複数日は、前記第１複数日と重ならないことを特徴とする請求項８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記遺伝子は、Ｓ回の前記評価動作及び前記破棄動作が行われた後の前記適応度が、前記１又は複数のサーバによって格納された時の前記適応度よりも高いと計算された場合にのみ、前記少なくとも１又は複数のサーバコンピュータに送信されることを特徴とする請求項５に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記クライアントコンピュータに格納される前記遺伝子は、コンピュータ命令に従って生成され、
前記コンピュータ命令は、前記クライアントコンピュータに格納され、前記第１クライアントコンピュータの前記プロセッサによって実行されることを特徴とする請求項４に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバプールは、一定数の遺伝子を格納するように構成されていることを特徴とする請求項８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバは、更に、前記クライアントコンピュータから受信した各遺伝子に関連する適応度と、当該遺伝子に関して前記サーバによって既に格納された対応する適応度とを組み合わせるように構成されていることを特徴とする請求項８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記複数の指標は、論理積（ＡＮＤ）演算によって結合され、且つ／又は、論理否定（ＮＯＴ）演算によって修飾される論理式として評価されることを特徴とする請求項４に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
各遺伝子によって提案された少なくとも１つの動作は、買い、売り、持ち（ｈｏｌｄ）、ロングエグジット、ショートエグジットの各提案からなるグループから選択されることを特徴とする請求項１６に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
サーバコンピュータを備えたネットワーク化コンピュータシステムであって、
前記サーバコンピュータは、
Ｎ個の異なるクラスに割り当てられた複数のクライアントコンピュータから、複数の条件と、前記クライアントコンピュータが割り当てられた前記クラスに関連する指標のサブセットによって特徴付けられた１又は複数の遺伝子を受信し、
受信した前記１又は複数の遺伝子をサーバ遺伝子プールに格納し、
Ｗ日間の取引日に亘って適応度の評価を行うために、前記複数のクライアントコンピュータの内の少なくとも第１サブセットの夫々に対して、前記サーバ遺伝子プールの１又は複数の遺伝子を送信するように構成され、
前記複数のクライアントコンピュータから受信する前記遺伝子は、各遺伝子によって与えられる解と当該遺伝子に関して定期的に受信したデータとを比較することによって、前記Ｎ個の遺伝子の夫々の性能特性を評価することで生成され、
各遺伝子の前記性能特性は、定期的に受信した各データで調節され、前記遺伝子の適応度を規定し、
各遺伝子は更に、少なくとも１つの動作で特徴付けられることを特徴とするネットワーク化コンピュータシステム。
各遺伝子に関する前記データは、取引履歴データであり、
各遺伝子によって与えられる前記解は、前記遺伝子が勧める取引に関する提案であることを特徴とする請求項１８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記複数のクライアントコンピュータの内、第１クライアントコンピュータは、前記Ｎ個の遺伝子の前記適応度をＰ日間（Ｐは整数）評価した後、前記Ｎ個の遺伝子の内、Ｍ個（ＭはＮより小さい整数）を破棄するように構成され、
破棄された前記遺伝子の夫々は、所定の第１閾値よりも低い適応度を有し、
残りのＮ−Ｍ個の前記遺伝子の夫々は、生き残った遺伝子であることを特徴とする請求項１９に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記複数のクライアントコンピュータの内、前記第１クライアントコンピュータは、更に、
前記Ｐ日間に加えて、複数のＱ日間（Ｑは整数）、残りの前記遺伝子の前記適応度を評価し、
Ｐ＋Ｑ日間の合計期間に評価された前記適応度が所定の第２閾値よりも低い前記遺伝子を破棄し、
前記評価動作と前記破棄動作を少なくともＳ回（Ｓは１以上の整数）繰り返すように構成され、
Ｓ回の前記評価動作及び前記破棄動作を生き残った遺伝子は、第１エリート遺伝子プールを規定し、
前記第１エリート遺伝子プールの各遺伝子は、Ｖ日間（Ｖ＝Ｐ＋Ｓ＊Ｑ、＊は乗算を表わす）の取引日分歳をとっていることを特徴とする請求項２０に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバコンピュータは、前記サーバ遺伝子プールに既に格納された遺伝子の前記適応度よりも高い適応度を有する遺伝子のみを受信することを特徴とする請求項１９に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバ遺伝子プールは、一定数の遺伝子を格納するように構成されていることを特徴とする請求項２２に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバは、更に、受信した各遺伝子に関する複数の適応度を、当該遺伝子に関して前記サーバで格納されている対応する適応度と組み合わせることを特徴とする請求項２２に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記複数の指標は、論理積（ＡＮＤ）演算によって結合され、且つ／又は、論理否定（ＮＯＴ）演算によって修飾される論理式として評価されることを特徴とする請求項１９に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
各遺伝子によって提案された少なくとも１つの動作は、買い、売り、持ち（ｈｏｌｄ）、ロングエグジット、ショートエグジットの各提案からなるグループから選択されることを特徴とする請求項２５に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバコンピュータは、第３複数日に亘る取引履歴データの第３セットを用いた適応度の評価のために、クラスｊ（ｊは整数）の前記複数のクライアントコンピュータによって既に評価され、そこから受信した１又は複数の遺伝子を、前記クラスｊの前記複数のクライアントコンピュータの少なくとも第１サブセットに対してのみ送信することを特徴とする請求項２１に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバコンピュータは、第３複数日に亘る取引履歴データの第３セットを用いた適応度の評価のために、クラスｋ（ｋは整数）の１又は複数の遺伝子を、クラスｉ（ｉはｋとは異なるクラスを表わす異なる整数）の前記複数のクライアントコンピュータの少なくとも第１サブセットに対して送信することを特徴とする請求項２０に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバコンピュータは、前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子をマージし、それにより、前記クラスｋと前記クラスｉの遺伝子の前記指標のサブセットの和集合で表わされる新しい遺伝子のクラスを生成し、
前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子は、各々の収束度が所定の条件を満たした場合にのみ、マージされることを特徴とする請求項２８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
前記サーバコンピュータは、前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子をマージし、それにより、ランダムに生成された指標の新しいサブセットによって表わされる新しい遺伝子のクラスを生成し、
前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子は、各々の収束度が所定の条件を満たした場合にのみ、マージされることを特徴とする請求項２８に記載のネットワーク化コンピュータシステム。
計算問題の解決方法であって、
複数の条件と、遺伝子が属するクラスに関連する指標のサブセットによって特徴付けられるＮ個（Ｎは１より大きい整数）の遺伝子を格納する工程と、
前記Ｎ個の遺伝子に関するデータの定期的な受信を継続する工程と、
各遺伝子によって与えられる解と、当該遺伝子に関して定期的に受信した前記データとを比較することによって、前記Ｎ個の遺伝子の夫々の性能特性を評価する工程と、を備え、
各遺伝子の前記性能特性は、定期的に受信した各データで調節され、前記遺伝子の適応度を規定し、
各遺伝子は更に、少なくとも１つの動作で特徴付けられることを特徴とする計算問題の解決方法。
各遺伝子に関する前記データは、取引履歴データであり、
各遺伝子によって与えられる前記解は、前記遺伝子が勧める取引に関する提案であることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
前記Ｎ個の遺伝子の前記適応度を第１複数日に亘って評価した後、前記Ｎ個の遺伝子の内、Ｍ個（ＭはＮより小さい整数）を破棄する工程を更に備え、
破棄された前記遺伝子の夫々は、所定の第１閾値よりも低い適応度を有しており、
残りのＮ−Ｍ個の前記遺伝子の夫々は、生き残った遺伝子であることを特徴とする請求項３２に記載の方法。
第２複数日に亘る履歴データの第２セットを用いて、生き残った前記遺伝子の前記適応度を評価する工程と、
前記第１複数日及び前記第２複数日の合計期間に評価された前記適応度が、所定の第２閾値よりも低い遺伝子を破棄する工程と、
前記評価動作及び前記破棄動作をＳ回（Ｓは１より大きい整数）繰り返す工程と、
Ｓ回の評価動作及び破棄動作を生き残った遺伝子によって規定される第１エリート遺伝子プールの１又は複数の遺伝子をサーバに送信する工程と、を備えることを特徴とする請求項３３に記載の方法。
前記所定の第１閾値と前記所定の第２閾値が等しいことを特徴とする請求項３４に記載の方法。
前記エリート遺伝子プールの前記１又は複数の遺伝子を受信する工程と、
受信した前記１又は複数の遺伝子を格納する工程と、
第３複数日に亘る取引履歴データの第３セットを用いた適応度の評価のために、第１クラスの前記複数のクライアントコンピュータによって既に評価され、そこから受信した１又は複数の遺伝子を、前記第１クラスの前記複数のクライアントコンピュータの少なくとも第１サブセットに対してのみ送信する工程と、を備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
前記エリート遺伝子プールの前記１又は複数の遺伝子を受信する工程と、
受信した前記１又は複数の遺伝子を格納する工程と、
第３複数日に亘る取引履歴データの第３セットを用いた適応度の評価のために、第２クラスの前記複数のクライアントコンピュータによって既に評価され、そこから受信したクラスｋ（ｋは整数）の１又は複数の遺伝子を、クラスｉ（ｉはｋとは異なるクラスを表わす異なる整数）の前記複数のクライアントコンピュータの少なくとも第１サブセットに対してのみ送信する工程と、を備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子をマージして、前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子の前記指標のサブセットの和集合で表わされる新しい遺伝子のクラスを生成する工程を更に備えることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子をマージして、ランダムに生成された新しい指標のサブセットで表わされる新しい遺伝子のクラスを生成する工程を更に備えることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
前記第３複数日は、前記第１複数日と重ならないことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
Ｓ回の前記評価動作及び前記破棄動作が行われた後の前記遺伝子の前記適応度が、格納された時の前記遺伝子の前記適応度よりも高いと計算された場合にのみ、前記遺伝子を送信して格納する工程を含むことを特徴とする請求項３４に記載の方法。
前記クライアントコンピュータに格納される前記遺伝子を、前記クライアントコンピュータによって格納され実行されるコンピュータ命令に従って生成する工程を含むことを特徴とする請求項３３に記載の方法。
一定数の遺伝子をサーバ遺伝子プールに格納する工程を含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
前記サーバによって受信された各遺伝子に関連する複数の適応度と、当該遺伝子に関して前記サーバに既に格納された対応する適応度とを組み合わせる工程を含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
サーバとして構成された少なくとも１つのプロセッシングコアと、
Ｎ個のクラスの異なるクラスに各別に割り当てられた複数のクライアントとして構成された複数のプロセッシングコアを備えるスタンドアローン型コンピュータであって、
前記複数のクライアントの夫々は、
複数の条件と、指標のサブセットと、少なくとも１つの動作によって特徴付けられる遺伝子をＮ個（Ｎは１より大きい整数）格納するメモリと、
前記Ｎ個の遺伝子に関するデータを継続して定期的に受信するポートと、を備え、
各クライアントプロセッシングコアは、各遺伝子によって与えられる解と、当該遺伝子に関して定期的に受信した前記データとを比較することによって、前記Ｎ個の遺伝子の夫々の性能特性を評価するように構成され、
各遺伝子の前記性能特性は、定期的に受信した各データで調節され、前記遺伝子の適応度を規定することを特徴とするスタンドアローン型コンピュータ。
各遺伝子に関する前記データは、取引履歴データであり、
各遺伝子によって与えられる前記解は、前記遺伝子が勧める取引に関する提案であることを特徴とする請求項４５に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記複数のクライアントプロセッシングコアの内、第１クライアントプロセッシングコアは、前記Ｎ個の遺伝子の前記適応度をＰ日間（Ｐは整数）評価した後、前記Ｎ個の遺伝子の内、Ｍ個（ＭはＮより小さい整数）を破棄するように構成され、
破棄された前記遺伝子の夫々は、所定の第１閾値よりも低い適応度を有しており、
残りのＮ−Ｍ個の前記遺伝子の夫々は、生き残った遺伝子であることを特徴とする請求項４６に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記複数のクライアントプロセッシングコアの内、前記第１クライアントプロセッシングコアは、更に、
前記Ｐ日間に加えて、複数のＱ日間（Ｑは整数）、残りの前記遺伝子の前記適応度を評価し、
Ｐ＋Ｑ日間の合計期間に評価された前記適応度が所定の第２閾値よりも低い遺伝子を破棄し、
前記評価動作と前記破棄動作を少なくともＳ回（Ｓは１以上の整数）繰り返し、
Ｓ回の前記評価動作及び前記破棄動作を生き残り、Ｖ日間（Ｖ＝Ｐ＋Ｓ＊Ｑ、＊は乗算を表わす）の取引日分歳をとった遺伝子によって規定される第１エリート遺伝子プールの遺伝子を前記サーバプロセッシングコアに送信するように構成されていることを特徴とする請求項４７に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記所定の第１閾値と前記所定の第２閾値が等しいことを特徴とする請求項４８に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記サーバプロセッシングコアは、
前記第１クライアントプロセッシングコアから前記第１エリート遺伝子プールを選択的に受信し、
受信した前記遺伝子をサーバ遺伝子プールに格納し、
適応度の評価を行うために、クラスｊ（ｊは１からＮまで変化する整数）の前記複数のクライアントプロセッシングコアによって既に評価され、そこから受信した１又は複数の遺伝子を、前記クラスｊの前記複数のクライアントプロセッシングコアの内の少なくとも第１サブセットに対してのみ送信するように構成されていることを特徴とする請求項４８に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記サーバプロセッシングコアは、
前記第１クライアントプロセッシングコアから前記第１エリート遺伝子プールを選択的に受信し、
受信した前記遺伝子をサーバ遺伝子プールに格納し、
適応度の評価を行うために、クラスｋ（ｋは整数）の複数のクライアントプロセッシングコアによって既に評価され、そこから受信した１又は複数の遺伝子を、クラスｊ（ｊはｋとは異なる整数）の複数のクライアントプロセッシングコアの内、少なくとも第１サブセットに対して送信するように構成されていることを特徴とする請求項４８に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記サーバプロセッシングコアは、
前記クラスｋの遺伝子とクラスｉの遺伝子をマージして、前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子の前記指標のサブセットの和集合で表わされる新しい遺伝子のクラスを生成することを特徴とする請求項５１に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記クラスｋの遺伝子とクラスｉの遺伝子をマージして、ランダムに生成された新しい指標のサブセットによって表わされる新しい遺伝子のクラスを生成することを特徴とする請求項５１に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記複数のクライアントプロセッシングコアの内、少なくとも第１サブセットの夫々は、
前記サーバプロセッシングコアから１又は複数の遺伝子を受信し、
受信した前記遺伝子の夫々によって行われる取引の提案と、Ｗ日間の取引日に亘る関連する取引履歴データを比較することで、受信した前記遺伝子の適応度を評価し、
前記適応度が所定の第３閾値よりも低い遺伝子を破棄し、
破棄された前記遺伝子を前記サーバプロセッシングコアに報告し、
破棄されなかった前記遺伝子を、前記サーバ遺伝子プールに格納するために、前記サーバプロセッシングコアに送信するように構成されていることを特徴とする請求項４８に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記Ｗ日間の取引日と前記Ｖ日間の取引日は、重ならないことを特徴とする請求項５４に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記第３閾値は、前記第１閾値及び前記第２閾値と等しいことを特徴とする請求項５４に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記遺伝子は、それらの適応度が、前記サーバプールに既に格納された遺伝子の前記適応度よりも高い場合にのみ、前記サーバプロセッシングコアへ送信されることを特徴とする請求項５４に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
各クライアントプロセッシングコアに格納される前記遺伝子は、コンピュータ命令に従って生成され、
前記コンピュータ命令は、前記スタンドアローン型コンピュータによって格納され、実行されることを特徴とする請求項４６に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記サーバプロセッシングコアは、自身のプール内に一定数の遺伝子を格納するように構成されていることを特徴とする請求項５４に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記サーバプロセッシングコアは、前記複数のクライアントプロセッシングコアの内の少なくとも第１サブセットから受信した各遺伝子に関する複数の適応度を、当該遺伝子に関して前記サーバプロセッシングコアで格納されている対応する適応度と組み合わせることを特徴とする請求項５７に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記複数の指標は、論理積（ＡＮＤ）演算によって結合され、且つ／又は、論理否定（ＮＯＴ）演算によって修飾される論理式として評価されることを特徴とする請求項４７に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
各遺伝子によって提案された少なくとも１つの動作は、買い、売り、持ち（ｈｏｌｄ）、ロングエグジット、ショートエグジットの各操作からなるグループから選択されることを特徴とする請求項４８に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記クラスｋの遺伝子とクラスｉの遺伝子は、各々の収束度が所定の条件を満たした場合にのみ、マージされることを特徴とする請求項５１に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記クラスｋの遺伝子と前記クラスｉの遺伝子は、各々の収束度が所定の条件を満たした場合にのみ、マージされることを特徴とする請求項５３に記載のスタンドアローン型コンピュータ。
前記スタンドアローン型コンピュータは、メインフレームコンピュータであることを特徴とする請求項６０に記載のスタンドアローン型コンピュータ。