JP3254393B2 - 遺伝的アルゴリズムマシン及び遺伝的アルゴリズムマシンの製造方法及び遺伝的アルゴリズムの実行方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、遺伝的アルゴリ
ズムを実行する遺伝的アルゴリズムマシンに関するもの
である。特に、遺伝的アルゴリズムを高速に実行するハ
ードウェアフレームワークに関するものである。また、
この発明は、遺伝的アルゴリズムマシンの製造方法に関
するものである。また、この発明は、遺伝的アルゴリズ
ムの実行方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図２５は、従来の遺伝的アルゴリズムの
概念図である。遺伝的アルゴリズムは、１９７５年にＪ
ｏｈｎ Ｈｏｌｌａｎｄによって紹介されたアルゴリズ
ム（Ｊｏｈｎ Ｈ．Ｈｏｌｌａｎｄ，Ａｄａｐｔａｔｉ
ｏｎｉｎ Ｎａｔｕｒａｌ ａｎｄ Ａｒｔｉｆｉｃｉ
ａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ
Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｐｒｅｓｓ，１９７５（Ｓｅｃｏｎ
ｄ ｅｄｉｔｉｏｎ：ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ，１９９
２．））である。遺伝的アルゴリズムは、複雑な問題の
中で最適な解を探索するための手法である。例えば、Ｇ
ｒｅｆｅｎｓｔｅｔｔｅによって述べられた巡回セール
スマン問題の最適解を探すために便利な手法である。遺
伝的アルゴリズムは、染色体の進化を模倣した手法によ
り最適下位を探す手法である。遺伝的アルゴリズムにお
いては、問題を解決するために、まず、候補となる解を
表現する染色体のデータ構造がデザインされる。次に、
そのデータ構造を持ったｎビットの染色体がランダムに
生成される。生成された染色体は、集団として登録され
る。この集団から親となる親染色体が所定のアルゴリズ
ムに従って選択される。集団の中の染色体は、それぞれ
特定の問題に対して適応度を有している。適応度は、具
体的には、適応値で表される。集団からの染色体の選択
は、適応度の大きさに比例して行われる。即ち、適応度
が大きい染色体程、選択される可能性が高い。親染色体
が２つ選択されると、この２つの親染色体は、確率的に
発生させられる交叉位置を境界にして組み合わされる。
交叉位置が発生しない場合もある。この場合は、２つの
親染色体の一方がそのまま子染色体としてコピーされて
出力される。このようにして、新しい染色体が生成され
る。この新しい染色体は、親染色体の一部分又は全部を
有する子染色体である。子染色体には、更に、突然変異
の処理が施される。この突然変異の処理は、低い確率で
行われる。実際には、子染色体のあるビットの反転によ
り突然変異の処理が行われる。この突然変異の処理後、
子染色体は評価される。評価された子染色体は、次の世
代の新集団として記憶される。以上のようなプロセスを
繰り返すことにより、集団の中に残った染色体の適応度
は、上昇する。このようにして、問題の解が集団の中に
現れてくる。問題の解は、適応度の高い染色体が集団の
中に数多く現れることによって求められる。前述したよ
うな遺伝的アルゴリズムの大きな欠点は、通常の汎用コ
ンピュータ上でソフトウェアによってエミレーションさ
れているので、非常にその実効速度が遅いということで
ある。

【０００３】遺伝的アルゴリズムの実行を高速にするた
めに、幾つかの提案がなされている。例えば、Ｇｒａｈ
ａｍらによって、Ｓｐｌａｓｈ２というハードウェアを
用いて遺伝的アルゴリズムを実行することが提案されて
いる（Ｐａｕｌ Ｇｒａｈａｍ ａｎｄ Ｂｒｅｎｔ
Ｎｅｌｓｏｎ，“Ａ Ｈａｒｄｗａｒｅ Ｇｅｎｅｔｉ
ｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｔｒａｖｅ
ｌｉｎｇ Ｓａｌｅｓｍａｎ Ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｎ
Ｓｐｌａｓｈ２”Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌ
ｅ Ｌｏｇｉｃ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，
ｅｄ．Ｗ．Ｍｏｏｒｅ ａｎｄ Ｗ．Ｌｕｋ，ｐｐ．３
５２−３６１，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，Ｏｘｆｏｒｄ，１９
９５）。また、Ｓｉｔｋｏｆｆらによって同じくハード
ウェアを用いて遺伝的アルゴリズムを高速に実行しよう
とする試みが提案されている（Ｎａｔｈａｎ Ｓｉｔｋ
ｏｆｆ，Ｍｉｋｅ Ｗａｚｌｏｗｓｋｉ，Ａａｒｏｎ
Ｓｍｉｔｈ，ａｎｄ Ｈａｒｖｅｙ Ｓｉｌｖｅｒｍａ
ｎ，“Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ ａ Ｇｅｎｅｔｉｃ
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｎ ａ Ｐａｒａｌｌｅｌ
Ｃｕｓｔｏｍ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎ
ｅ，”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ Ｗｏ
ｒｋｓｈｏｐ ｏｎ ＦＰＧＡｓ ｆｏｒ Ｃｕｓｔｏ
ｍ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅｓ，ｐｐ．１
８０−１８７，１９９５）。しかしながら、いずれの提
案も１０倍程度の高速性を達成したのにとどまり、その
成果は充分なものとはいえない。その充分な成果を達成
していない理由は、Ｇｒａｈａｍら及びＳｉｔｋｏｆｆ
らの場合、Ｈｏｌｌａｎｄによって提案された遺伝的ア
ルゴリズムを、そのままハードウェアで実行しようとし
たからである。Ｈｏｌｌａｎｄの提案したオリジナルの
遺伝的アルゴリズムを忠実にハードウェアでインプリメ
ントする場合には、どうしても効率の悪い面が発生して
しまう。また、充分な成果が得られなかった他の理由
は、遺伝的アルゴリズムをインプリメントするために用
いたハードウェアのアーキテクチャにある。Ｇｒａｈａ
ｍらの場合には、Ｓｐｌａｓｈ２を用いている。Ｓｐｌ
ａｓｈ２は、再構成可能なコンピュータである。また、
Ｓｐｌａｓｈ２は、リニアなシストリックデータを扱う
ためにデザインされたものである。例えば、ＳＩＭＤ
（ｓｉｎｇｌｅ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｍｕｌｔｉ
ｐｌｅ ｄａｔａ）とＭＩＭＤ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｉ
ｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｄａｔａ）
とをプロセスするためにデザインされたものである。一
方、Ｓｉｔｋｏｆｆらの場合には、Ａｒｍｓｔｒｏｎｇ
３を用いている。Ａｒｍｓｔｒｏｎｇ３は、ラフに結合
されたＭＩＭＤマルチコンピュータである。Ａｒｍｓｔ
ｒｏｎｇ３も、再構築可能な機能を持っている。このよ
うに、遺伝的アルゴリズムを実行するのに、ハードウェ
アを用いる試みがあるが、遺伝的アルゴリズムをインプ
リメントするために用いたハードウェアのアーキテクチ
ャが遺伝的アルゴリズムを実行するために開発されたも
のではない。従って、前述したように、これらの装置で
達成された高速性は、充分なものとはいえない。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前述したように、従来
の遺伝的アルゴリズムを実行する装置は、既存の汎用コ
ンピュータ上のソフトウェアにより達成されていたた
め、遺伝的アルゴリズムの実行が非常に遅いという欠点
があった。また、その欠点を補うために、ハードウェア
を用いて遺伝的アルゴリズムを実行する例があるが、充
分な高速性を達成するには至っていなかった。

【０００５】この発明は、以上のような問題点を解決す
るためになされたものであり、遺伝的アルゴリズムの実
行速度を高速化することを目的とする。例えば、遺伝的
アルゴリズムの実行速度を従来に比べて、１００倍又は
１０００倍以上の高速性を達成することを目的とする。
また、この発明は、遺伝的アルゴリズムを実行するため
のハードウェアフレームワークを提供することを目的と
する。このハードウェアフレームワークは、不特定多数
の問題解決に対して遺伝的アルゴリズムを適応できるも
のである。また、この発明は、前述したハードウェアフ
レームワークを特定の問題解決のために容易に再構成す
ることが可能な装置を得ることを目的とする。また、こ
の発明は、遺伝的アルゴリズムを実行するハードウェア
を効果的に、かつ、無駄なく構成することを目的とす
る。また、この発明は、２次的なハードウェアを用いる
ことなく、或いは、２次的なハードウェアを介入させる
ことなく、遺伝的アルゴリズムを直接実行することがで
きる装置を得ることを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明に係る遺伝的ア
ルゴリズムマシンは、ｎビットで表現される染色体を用
いて遺伝的アルゴリズムを実行する遺伝的アルゴリズム
マシンにおいて、適応度を伴った染色体の集団を記憶す
る集団メモリと、集団メモリに記憶された染色体の集団
の中から親染色体を選択する選択部と、選択部により選
択された親染色体に交叉処理を行い、子染色体を生成す
る交叉器と、交叉器により生成された子染色体に突然変
異の処理を行う突然変異器と、突然変異器により突然変
異の処理が行われた子染色体の特定の問題に対する適応
度を評価する適応評価器を搭載する適応評価器搭載部
と、上記適応評価器により評価される適応度に基づいて
子染色体の生存の可否を判定する生存判定器とを備えた
ことを特徴とする。

【０００７】上記遺伝的アルゴリズムマシンは、上記集
団メモリと、選択部と、交叉器と、突然変異器と、生存
判定器とを不特定多数の問題に対して共通に用いられる
ハードウェアで構成することにより、上記集団メモリ
と、選択部と、交叉器と、突然変異器と、生存判定器と
を上記遺伝的アルゴリズムマシンのフレームワークとす
ることを特徴とする。

【０００８】上記遺伝的アルゴリズムマシンは、種々の
異なる特定の問題向きの適応評価器を上記適応評価器搭
載部に搭載することにより、上記遺伝的アルゴリズムマ
シンを特定の問題向きの遺伝的アルゴリズムマシンとす
ることを特徴とする。

【０００９】上記適応評価器を、再構築可能なハードウ
ェアで構成することを特徴とする。

【００１０】上記再構築可能なハードウェアは、フィー
ルドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を有する
ことを特徴とする。

【００１１】上記集団メモリと、選択部と、交叉器と、
突然変異器と、適応評価器と、生存判定器とは、共通の
マシンサイクルに同期して並列動作することを特徴とす
る。

【００１２】上記集団メモリは、親染色体と子染色体と
をともに記憶する１つの連続したメモリ領域であること
を特徴とする。

【００１３】上記遺伝的アルゴリズムマシンは、上記集
団メモリに記憶されている適応度の低い染色体を、より
適応度の高い子染色体で置き換えることにより、上記集
団メモリ内に適応度の高い染色体を適応度の低い染色体
より長く生存させることを特徴とする。

【００１４】上記遺伝的アルゴリズムマシンは、上記集
団メモリに記憶されている染色体の前回の置き換え以後
に選択された親染色体の中で最も適応度の低い染色体の
アドレスを記憶するアドレスポインタレジスタを備え、
上記集団メモリは、アドレスポインタレジスタに記憶さ
れたアドレスにある染色体を子染色体で置き換えること
を特徴とする。

【００１５】上記選択部は、上記集団メモリに記憶され
た染色体の中から染色体の適応度に関わらず、親染色体
をランダムに選択することを特徴とする。

【００１６】上記選択部は、２以上の染色体を親染色体
として選択することを特徴とする。

【００１７】上記選択部は、上記集団メモリから選択し
た染色体をシリアルに転送するとともに、上記交叉器へ
染色体を並列に出力する２以上の染色体レジスタを備え
たことを特徴とする。

【００１８】上記交叉器は、交叉位置を示すパターンを
含む交叉テンプレートを発生する交叉テンプレート発生
器と、交叉テンプレート発生器により発生された交叉テ
ンプレートを入力して、交叉テンプレートをシフトする
ｎビットの交叉テンプレートシフトレジスタと、上記交
叉テンプレートシフトレジスタから出力されるｎビット
の各ビットの値に基づいてｎビットの親染色体の交叉処
理を各ビット並列に行うマルチプレクサとを備えたこと
を特徴とする。

【００１９】上記マルチプレクサは、２以上の親染色体
のｉ（１≦ｉ≦ｎ）番目のビットを入力して交叉テンプ
レートシフトレジスタのｉ番目のビットの値に基づい
て、２以上の親染色体のｉ番目のビットの内、いずれか
のビットを選択して、子染色体のｉ番目のビットとして
出力するｎ個のマルチプレクサを備えたことを特徴とす
る。

【００２０】上記交叉テンプレートシフトレジスタは、
ｑ（ｑ≧２）個の親染色体の交叉処理を行う場合ｌｏｇ
₂ ｑ（小数点以下切り上げ）個の交叉テンプレートシフ
トレジスタを備え、上記マルチプレクサは、上記ｌｏｇ
₂ ｑ個の交叉テンプレートシフトレジスタのｉ番目のビ
ットを入力してｑ（ｑ≧２）個の親染色体のｉ番目のビ
ットの中から１つのビットを選択することを特徴とす
る。

【００２１】上記交叉テンプレート発生器は、外部から
指定された交叉位置の数に基づいて上記交叉位置を示す
パターンの発生を確率的に自己制御することを特徴とす
る。

【００２２】上記交叉テンプレート発生器は、上記交叉
テンプレートシフトレジスタ内の交叉位置を示すパター
ンの数をカウントするカウント回路と、上記カウント回
路がカウントした交叉位置を示すパターンの数と外部か
ら指定された交叉位置の数とを比較する交叉数比較器
と、上記交叉数比較器の比較結果に基づいて、交叉位置
を示すパターンを発生するための閾値を設定する閾値カ
ウンタと、上記閾値カウンタの閾値と乱数とを比較する
閾値比較器と、上記閾値比較器の比較結果に基づいて、
交叉位置を示すパターンを発生させるトグルフリップフ
ロップとを備えたことを特徴とする。

【００２３】上記交叉テンプレート発生器は、上記カウ
ント回路がカウントした交叉位置を示すパターンの数に
基づいて強制的に交叉位置を示すパターンを発生させる
回路を備えたことを特徴とする。

【００２４】上記突然変異器は、ｎビットの子染色体の
突然変異の処理を各ビット並列に、かつ、独立に実行す
る突然変異モジュールと、突然変異の処理が行われた子
染色体の各ビットを並列にロードする突然変異済染色体
レジスタとを備えたことを特徴とする。

【００２５】上記突然変異器は、乱数に基づいて所定の
パルス密度ｐを持つ第１と第２のパルス列を発生させる
第１と第２のパルス列発生器と、上記第１と第２のパル
ス列発生器により発生された第１と第２のパルス列を積
算してパルス密度ｐ² を持つ第３のパルス列を発生する
ＡＮＤゲートと、上記ＡＮＤゲートで発生された第３の
パルス列と上記子染色体の各ビットの排他的論理和を求
めるＸＯＲゲートとを備えたことを特徴とする。

【００２６】上記遺伝的アルゴリズムマシンは、更に、
上記適応評価器により適応度が評価された染色体とその
適応度を示す適応値を記憶する評価済染色体レジスタ
と、上記選択部により選択された親染色体の中で適応度
の低い親染色体の適応値を記憶する不適応値レジスタと
を備え、上記生存判定器は、上記評価済染色体レジスタ
と不適応値レジスタとに記憶された適応値を比較し、そ
の比較結果に基づいて上記評価済染色体レジスタに記憶
された染色体とその適応値を、上記集団メモリに記憶さ
せることを特徴とする。

【００２７】上記遺伝的アルゴリズムマシンは、少なく
とも上記突然変異器の一部と上記適応評価器の一部とを
用いて、上記集団メモリを初期化する初期化回路を備え
たことを特徴とする。

【００２８】上記初期化回路は、外部から指定されたパ
ラメータに基づいてランダムなビットパターンを順に発
生させ、上記適応評価器により上記ランダムなビットパ
ターンの適応度を評価させ、上記評価済のビットパター
ンとその適応度を上記集団メモリに順に記憶させること
を特徴とする。

【００２９】この発明に係る遺伝的アルゴリズムマシン
の製造方法は、染色体を用いて遺伝的アルゴリズムを実
行する遺伝的アルゴリズムマシンの製造方法において、
集団メモリと、選択部と、交叉器と、突然変異器と、生
存判定器とを、遺伝的アルゴリズムを実行する専用のハ
ードウエアで製造する工程を備えたこと特徴とする。

【００３０】この発明に係る遺伝的アルゴリズムマシン
の製造方法は、染色体を用いて遺伝的アルゴリズムを実
行する遺伝的アルゴリズムマシンの製造方法において、
少なくとも、集団メモリと、選択部と、交叉器と、突然
変異器と、生存判定器とのいずれかを、不特定多数の問
題に対して共通に用いられるフレームワークとして製造
する工程と、種々の異なる特定の問題向きの適応評価器
を製造して上記フレームワークに搭載することにより、
上記遺伝的アルゴリズムマシンを特定の問題向きの遺伝
的アルゴリズムマシンとする工程とを備えたこと特徴と
する。

【００３１】この発明に係る遺伝的アルゴリズムの実行
方法は、適応度を伴った染色体の集団を記憶する集団メ
モリを備えた遺伝的アルゴリズムマシンの遺伝的アルゴ
リズムの実行方法において、上記集団メモリに記憶され
ている適応度の低い染色体を、遺伝的アルゴリズムの実
行により生成されたより適応度の高い子染色体で置き換
えることにより、上記集団メモリ内に適応度の高い染色
体を適応度の低い染色体より長く生存させる工程を備え
たことを特徴とする。

【００３２】上記遺伝的アルゴリズムの実行方法は、上
記集団メモリに記憶されている染色体の前回の置き換え
以後に選択された親染色体の中で最も適応度の低い染色
体のアドレスを記憶する工程と、記憶されたアドレスに
ある染色体を子染色体で置き換える工程とを備えたこと
を特徴とする。

【００３３】上記遺伝的アルゴリズムの実行方法は、上
記集団メモリに記憶された染色体の中から染色体の適応
度に関わらず、親染色体をランダムに選択する工程を備
えたことを特徴とする。

【００３４】この発明に係る遺伝的アルゴリズムの実行
方法は、親染色体に対して交叉処理を行い子染色体を生
成する交叉器を備えた遺伝的アルゴリズムマシンの遺伝
的アルゴリズムの実行方法において、外部から指定され
た交叉位置の数に基づいて親染色体の交叉位置の数を確
率的に制御する工程を備えたことを特徴とする。

【００３５】上記遺伝的アルゴリズムの実行方法は、上
記親染色体の交叉位置の数を確率的に制御する工程によ
り確率的に発生された交叉位置の数に基づいて、強制的
に交叉位置を発生させる工程を備えたことを特徴とす
る。

【００３６】この発明に係る遺伝的アルゴリズムの実行
方法は、適応度を伴った染色体の集団を記憶する集団メ
モリと、染色体の特定の問題に対する適応度を評価する
適応評価器を備えた遺伝的アルゴリズムマシンの遺伝的
アルゴリズムの実行方法において、上記集団メモリを初
期化するために、外部から指定されたパラメータに基づ
いてランダムなビットパターンを順に発生させる工程
と、上記適応評価器により上記ランダムなビットパター
ンの適応度を評価させる工程と、上記評価済のビットパ
ターンとその適応度を上記集団メモリに順に記憶させる
工程とを備えたことを特徴とする。

【００３７】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．図１は、この発明に係る遺伝的アルゴリ
ズムマシンの一例を示すブロック図である。図２は、こ
の発明の遺伝的アルゴリズムの流れを示すフローチャー
トである。図２において、Ｐ１，Ｐ２は、親染色体を示
している。Ｃは子染色体を示している。Ｃ’は、突然変
異の処理を受けた子染色体を示している。Ｆは適応値を
示している。図１は、概念的な図である。その詳細につ
いては、後述する。図１は、遺伝的アルゴリズムマシン
のフレームワークを示している。ここで、フレームワー
クとは、不特定多種の問題に対して統一した処理環境を
提供するハードウエアを意味する。ここで、ハードウエ
アとは、物理的に配線された論理回路ばかりでなく、Ｒ
ＯＭ（リードオンリイメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマ
ブルＲＯＭ）、ゲートアレイにより構成された回路も含
むものとする。このフレームワークは、不特定多種の問
題に対して共通に用いることができるものであり、ＶＬ
ＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇ
ｒａｔｅｄ Ｃｕｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌ
ｄ ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅ Ａｒｒａｙ）
によって実現可能である。これらのＶＬＳＩやＦＰＧＡ
は、例えば、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｕｒｃｕ
ｉｔ）合成装置により作成される。従って、フレームワ
ークに使用するメモリのビット幅やレジスタのビット幅
は、自由に変更して作成できる。また、このフレームワ
ークとして、よく用いられるビット幅のものを予め数種
類作成しておいてもよい。また、このフレームワーク
は、前述したように、物理的に配線された論理回路ばか
りでなく、ＲＯＭ（リードオンリイメモリ）、ＰＲＯＭ
（プログラマブルＲＯＭ）、ゲートアレイにより構成さ
れた回路を含んでいてもよい。

【００３８】以下に、図に示された各部について順を追
って説明する。集団メモリ３０は、一例として、ＲＡＭ
（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）により
構成される。集団メモリ３０は、ｎビットの染色体の集
団を記憶するために用いられる。染色体は、それぞれ適
応度を示す適応値を伴って集団メモリ３０に記憶され
る。適応度は、後述する適応評価器７０により特定の問
題に対して評価された適応値で示される。このマシンを
動作させるには、まず、集団メモリ３０に対してランダ
ムパターンを記憶させなければならない。ランダムパタ
ーンは、各ビットが０か１のｎビットのビット列であ
る。また、同様に、そのランダムパターンに対応するｍ
ビットの適応値を記憶させなければならない。集団メモ
リ３０の初期化処理については、後述する。

【００３９】次に、集団メモリ３０から２つの親染色体
が選択される。２つの親染色体は、ランダムに選択され
る。選択された親染色体は、順に第１の染色体レジスタ
４１と第２の染色体レジスタ４２にロードされる。不適
応染色体保持回路９１は、親染色体が第１の染色体レジ
スタ４１にロードされる度に、第１の染色体レジスタ４
１にロードされた親染色体９０の適応値９４の中で最も
低い値を示す適応値を保持する。また、不適応染色体保
持回路９１は、その最も低い値を示す適応値を持つ親染
色体のアドレスを保持する。第１の染色体レジスタ４１
と第２の染色体レジスタ４２は、交叉器５０に接続され
ている。交叉器５０は、２つの親染色体を同じ交叉位置
で切り合わせることにより、子染色体を生成する。子染
色体は、第１の親染色体の交叉位置の左側部分と第２の
親染色体の交叉位置の右側部分とから構成される。生成
された子染色体は、突然変異により低い確率（例えば、
１ビットに対して１％以下の確率）で、突然変異の処理
を受ける。この突然変異の処理は、確率的なものであ
り、各ビットが同じ独立した突然変異の可能性を持って
いる。従って、ｎビットからなる１つの染色体の中で複
数のビットが突然変異を受ける場合も存在する。突然変
異の処理は、ビットの値を反転することにより行われ
る。即ち、０を１に反転すること、或いは、１を０に反
転することにより突然変異の処理が行われる。突然変異
の処理が行われた子染色体は、適応評価器搭載部９５に
搭載される適応評価器７０により評価される。適応評価
器７０は、図１において、唯一フレームワークから除か
れている部分である。適応評価器７０は、図１に示した
フレームワークを、ある特定の問題向きにプログラムす
るためのハードウェア回路である。例えば、適応評価器
７０は、ＶＬＳＩ，ＦＰＧＡによって実現可能である。
また、適応評価器搭載部９５は、例えば、ＶＬＳＩ，Ｆ
ＰＧＡを搭載するソケットにより実現可能である。ま
た、適応評価器搭載部９５は、適応評価器７０をハンダ
付けする固定場所であっても構わない。適応評価器７０
において、子染色体の適応度が計算され、出力される。
評価済染色体レジスタ７９は、突然変異器６０から出力
された子染色体と、適応評価器７０から出力された適応
度を記憶する。生存判定器８０には、子染色体の適応度
が入力される。また、生存判定器８０には、集団メモリ
３０に記憶されている染色体の中で適応度が低い不適応
染色体３５の適応度が入力される。生存判定器８０の判
定結果により、子染色体が不適応染色体３５よりも、よ
り適応する場合には、集団メモリ３０に記憶されている
不適応染色体３５が子染色体により置き換えられる。以
上のような動作を繰り返すことにより、集団の中の適応
度が全体として増加している。このようにして、問題に
対する解の品質が増加していく。

【００４０】前述したように、図１に示すフレームワー
クの特徴は、処理スピードを高速にするという点と、ハ
ードウェアを効果的に使用している点である。また、Ｈ
ｏｌｌａｎｄが提案したオリジナルな遺伝的アルゴリズ
ムをそのまま用いるのではなく、Ｈｏｌｌａｎｄ提案し
た遺伝的アルゴリズムを修正した形でハードウェアに実
現している点である。オリジナルの遺伝的アルゴリズム
をどのように修正したかについては、後述する。以下
に、図１に示したハードウェアによる遺伝的アルゴリズ
ムの動作を、図２を用いて説明する。

【００４１】集団生成ステップＳ１ まず、集団メモリ３０に対して染色体３２をランダムに
生成する。また、染色体３２を生成するとともに、適応
値３３をそれぞれ評価して、集団メモリ３０に記憶す
る。

【００４２】親染色体選択ステップＳ２ 集団メモリ３０から親染色体をランダムに選択する。最
初の親染色体を第１の染色体レジスタ４１にロードす
る。次に、親染色体を選択する場合は、第１の染色体レ
ジスタ４１にロードした親染色体を第２の染色体レジス
タ４２に転送する。新たに選択した親染色体は、第１の
染色体レジスタ４１にロードされる。不適応染色体保持
回路９１は、親染色体が第１の染色体レジスタ４１にロ
ードされる度に、第１の染色体レジスタ４１にロードさ
れた親染色体９０の適応値９４の中で最も低い値を示す
適応値を、不適応染色体３５の適応値３３として検出す
る。検出された不適応染色体３５の適応値３３は、不適
応染色体保持回路９１内の図示していないレジスタ（後
述する不適応値レジスタ４９）に登録される。また、不
適応染色体保持回路９１には、不適応染色体３５の集団
メモリ３０のアドレスを示すポインタ（後述する不適応
ポインタ４４）が存在している。もし、第１の染色体レ
ジスタ４１にロードされた親染色体９０の適応値９４
が、現在の不適応染色体３５の適応値３３より小さい値
を示している場合には、第１の染色体レジスタ４１にロ
ードされた親染色体９０が新たな不適応染色体３５とな
る。そして、新たな不適応染色体３５のアドレスが図示
していないポインタとして記憶される。

【００４３】交叉ステップＳ３ ２つの親染色体から子染色体が交叉プロセスにより生成
される。この２つの親染色体は、第１の染色体レジスタ
４１と第２の染色体レジスタ４２から入力される。子染
色体は、交叉器５０により交叉プロセスにより生成され
る。最も簡単な交叉プロセスは、１点交叉である。この
１点交叉の場合には、第１の染色体レジスタ４１と第２
の染色体レジスタ４２が同じビットポジションで分割さ
れ、第１の染色体レジスタ４１の分割されたビットポジ
ションより左側の部分が子染色体の左側の部分として用
いられる。また、第２の染色体レジスタ４２の分割しビ
ットポジションの右側の部分が子染色体の右側の部分と
して用いられる。

【００４４】突然変異ステップＳ４ 子染色体の各ビットは、突然変異の可能性を持ってい
る。各ビットの突然変異の可能性は、例えば、１％程度
である。

【００４５】適応評価ステップＳ５ 子染色体を適応評価器７０により評価する。適応評価器
７０は、再構築可能な回路であり、特定の問題に対して
子染色体がどのような適応度を有しているかを評価す
る。

【００４６】生存判定ステップＳ６ 適応評価器７０により出力された評価値を用いて、子染
色体の生存の可否を決定する。子染色体の適応値は、不
適応染色体３５の適応値と比較される。もし、子染色体
の適応度が高ければ、集団メモリ３０に記憶されている
不適応染色体３５が子染色体で置き換えられる。逆に、
子染色体の適応度が低ければ、子染色体は、単に捨てら
れる。

【００４７】前述したＳ２〜Ｓ６のステップを繰り返す
ことにより、最適な解が求められる。

【００４８】次に、図１及び図２で説明したこの実施の
形態のハードウェアによる遺伝的アルゴリズムマシン
と、従来のハードウェアによる遺伝的アルゴリズムマシ
ンとの違いについて説明する。 （１）集団メモリについて 従来においては、集団は、現在の集団と新集団に分けら
れている。現在の集団は、親染色体を記憶するものであ
る。新集団は、現在の集団の親染色体をコピーした子染
色体又は交叉処理を施した子染色体を記憶するものであ
る。従来は、このように現在の集団と新集団により、世
代の管理を行っている。しかしながら、このように集団
を記憶するメモリを世代毎に分けて存在させることは、
メモリ容量を増加させてしまうという欠点がある。特
に、従来の方式では、集団を記憶させるためのメモリの
容量は２倍になる。一方、この実施の形態によれば、集
団メモリは１つである。この１つの集団メモリに対し
て、親染色体と子染色体及びその子孫が混在して記憶さ
れる。

【００４９】（２）選択 従来においては、親染色体は、適応度に比例して選択さ
れている。即ち、適応度に比例した選択確率で親染色体
を選択している。従って、より適応度の高い染色体が度
々選択されることになる。しかし、この方式は、適応度
に比例した選択をしなければならないため、ハードウェ
アが複雑になってしまうという欠点がある。或いは、ソ
フトウェアで行う場合には、適応度に比例した選択確率
を計算するという余分な時間を必要としてしまう。適応
度に比例した選択を行うのは、より適応度の高い染色体
を次の世代により多く反映させたいためである。この実
施の形態においては、より適応度の高い染色体を次の世
代に反映させるために、単にランダムな選択を行ってい
る。この実施の形態においては、適応度に応じた染色体
の選択を行わない。この実施の形態においては、１つの
集団メモリを用いて、適応度の低い染色体をより適応度
の高い子染色体によって置き換える構成としているた
め、適応度の高い染色体がより長いライフタイムを持つ
ことになる。即ち、適応度の高い染色体程、集団メモリ
３０において存在する時間が長いことになる。この適応
度が高い染色体が集団メモリ３０に長く存在することに
より、ランダムな選択を行うだけで、より適応度の高い
染色体がたびたび選択されることになり、適応度の高い
染色体をを次の世代に反映させるという趣旨が達成され
る。

【００５０】（３）交叉の確率 従来の方式によれば、交叉は、確率的に実行される。従
って、従来の方式では、交叉が実行されない場合が存在
する。交叉が実行されない場合は、２つの親染色体の
内、一方の親染色体が単に子染色体としてコピーされる
だけである。この親染色体と同一の子染色体は、突然変
異の処理を受けた後、次の世代の集団として記憶され
る。一方、この実施の形態においては、集団メモリから
選択された全ての染色体に対して交叉が実行される。従
って、親染色体と同一の子染色体を生成してしまうこと
がない。また、全ての染色体が１つの集団メモリ３０の
中に記憶されているので、従来方式のように、新集団を
生成するために親染色体を複写した子染色体を生成する
という必要は全くない。複写操作は、遺伝的アルゴリズ
ムのスループットを減少させるオーバヘッドとなるもの
であり、本実施の形態では、このような複写操作を行う
ことはない。また、その必要がない。

【００５１】（４）生存 従来の方式においては、全ての子染色体が生存し、新集
団に転送される。この実施の形態においては、現在の不
適応染色体３５よりも適応度が高い子染色体が生成され
た場合にだけ、その子染色体が生存する。即ち、子染色
体が集団メモリ３０に転送され、より不適当な不適応染
色体３５が集団メモリ３０から消される。

【００５２】前述した（１）〜（４）の相違は、従来の
ハードウェアによる遺伝的アルゴリズムマシンとの相違
点であるが、これらの相違点は、Ｈｏｌｌａｎｄが提案
したオリジナルな遺伝的アルゴリズムとの相違でもあ
り、本実施の形態による遺伝的アルゴリズムマシンは、
前述した（１）〜（４）点で少なくともオリジナルの遺
伝的アルゴリズムと相違している。この相違点のおかげ
で本実施の形態の遺伝的アルゴリズムマシンは、高速処
理を行うことができるとともに、ハードウェアの構成を
著しく容易に、かつ、簡単にすることが可能となってい
る。

【００５３】以下、図３〜図１６を用いて、図１に示し
た各部の詳細な構成について説明する。特に、図示して
いないが、以下に述べる各部は、共通のマシンサイクル
に同期して動作するものとする。従って、各部には、図
示していない共通のクロック発生回路から図示していな
い信号線により、共通のクロックが供給されているもの
とする。なお、図１７に、全体構成を示しているので、
必要に応じて参照されたい。 １．集団メモリ３０ 図３は、集団メモリ３０の周辺回路を示す図である。集
団メモリ３０は、ランダムアクセスメモリＲＡＭで構成
されている。集団メモリ３０は、染色体３２（図中、Ｃ
で示す）の集団を記憶するものである。染色体３２は、
各々が問題の解答となる候補解となるものである。染色
体３２は、ｎビット（１≦ｎ）のビット列から構成され
ている。各ビットの意味は、後述する適応評価器７０の
みが理解していることであり、適応評価器７０以外の集
団メモリ３０を含むその他のハードウェアは、各ビット
の意味を全く意識せずに、染色体３２を記憶したり処理
する。集団メモリ３０は、染色体３２とともに、適応値
３３（図中、Ｆで示す）を記憶する。最適化の問題を解
く場合には、数多くの解が存在しており、適応値３３
は、染色体３２で示された解の品質を示すものである。
即ち、適応値３３の値が高ければ高いほど、最適な解が
求められていることになる。

【００５４】集団メモリ３０のサイズについて説明す
る。集団メモリ３０の１ワードのビット幅、即ち、ＲＡ
Ｍの１回のアクセスのビット幅が、染色体３２のビット
幅（ｎビット）と適応値３３のビット幅（ｍビット）を
加算したもの（ｎ＋ｍビット）である場合には、集団メ
モリ３０へのデータアクセスが高速に行われるという利
点がある。即ち、集団メモリ３０からの親染色体と適応
値の読み出しが１マシンサイクルで行われる。或いは、
集団メモリ３０への子染色体と適応値の書き込みが１マ
シンサイクルで行われる。しかし、ビット幅が大きい場
合には、集団メモリ３０を構成するＲＡＭの回路又はパ
ッケージに多くの入出力線又は入出力ピンが必要になっ
てしまうという欠点がある。例えば、ｎ＋ｍビット幅の
場合は、ＲＡＭのパッケージにｎ＋ｍ個の入出力ピンが
必要である。集団メモリ３０のサイズの別な例として、
染色体３２と適応値３３を分割して記憶する場合が考え
られる。染色体３２をｒ個のセグメントに分割すること
により、ＲＡＭのビット幅を減少させることができる。
しかし、この場合には、ｒワード（ｒ回）のアクセスを
しなければ、１つの染色体３２と適応値３３を読み書き
することができなくなってしまう。即ち、集団メモリ３
０に対して染色体を読み書きする際に、ｒマシンサイク
ルが必要である。このように、染色体３２と適応値３３
を分割して記憶する場合、入出力線や入出力ピンの数を
減少させるという利点はあるが、実行速度が減少してし
まうという欠点がある。

【００５５】集団メモリ３０のアドレッシングについて
説明する。集団メモリ３０のアドレスを指定するため
に、以下の３つのアドレスソースを用意している。以下
の３つのアドレスソースは、この実施の形態の遺伝的ア
ルゴリズムマシンが持つ３つのモードに対応している。 （１）シーケンシャルカウンタ３６ シーケンシャルカウンタ３６は、集団メモリ３０の初期
化モードでアドレスソースとして用いられる。即ち、シ
ーケンシャルカウンタ３６は、集団メモリ３０にランダ
ムな染色体３２を生成する場合に用いられる。シーケン
シャルカウンタ３６は、シーケンシャルなアドレスを生
成するので、染色体は、集団メモリ３０の各アドレスに
対して順に書き込まれる。 （２）乱数発生器３１（ＲＮ１） 乱数発生器３１は、集団メモリ３０から親染色体を選択
するセレクションモードにおいてアドレスソースとして
用いられる。乱数発生器３１は、乱数によりアドレスを
発生する。この乱数により、集団メモリ３０からランダ
ムに親染色体が選択される。乱数発生器３１は、選択部
４０の一部を構成する。 （３）不適応ポインタ４４ 不適応ポインタ４４は、子染色体が集団メモリ３０に書
き込まれるサバイバルモードにおいてアドレスソースと
して用いられる。不適応ポインタ４４は、不適応染色体
保持回路９１内の後述する不適応ポインタレジスタ４５
に保持され、置き換えられる不適応染色体３５のアドレ
スを示している。従って、不適応ポインタ４４は、新し
い子染色体を集団メモリ３０に書き込むアドレスを提供
する。

【００５６】図４は、初期化モードにおいて、シーケン
シャルカウンタ３６が集団メモリ３０にアドレスを提供
する場合を示している。図中、太線が有効な信号である
ことを示している。初期化モードにおいては、初期化モ
ード信号と初期化書き込み信号がオンになり、第２のマ
ルチプレクサ３８がオンになる。第２のマルチプレクサ
３８によりシーケンシャルカウンタ３６からのアドレス
が選択され、集団メモリ３０のアドレスＡに供給され
る。また、第３のマルチプレクサ３９により集団メモリ
３０のゲートＧ１がオープンされ、集団メモリ３０が書
き込み可能になる。また、集団メモリ３０には、後述す
るように、評価済染色体レジスタ７９から書き込むべき
データがインプット１ＡＤに転送される。

【００５７】図５は、集団メモリ３０から親染色体を選
択するセレクションモードにおいて、乱数発生器３１
（ＲＮ１）が集団メモリ３０にアドレスを提供する場合
を示している。図中、太線が有効な信号であることを示
している。図５は、選択部４０の動作を示している。セ
レクションモードにおいては、初期化モード信号とサバ
イバル信号がオフのままであるため、第１のマルチプレ
クサ３７と第２のマルチプレクサ３８により乱数発生器
３１からの乱数が集団メモリ３０に供給される。乱数発
生器３１により生成される乱数は、集団メモリ３０のメ
モリ領域の範囲内の乱数である。集団メモリ３０は、乱
数発生器３１から供給されたアドレスに基づいて、染色
体を第１の染色体レジスタ４１に出力する。

【００５８】図６は、サバイバルモードにおいて、不適
応ポインタ４４から集団メモリ３０にアドレスを供給す
る場合を示している。図中、太線が有効な信号であるこ
とを示している。サバイバルモードにおいて、サバイバ
ル信号がオンになる。従って、第１のマルチプレクサ３
７、第２のマルチプレクサ３８により不適応ポインタ４
４に記憶された不適応染色体３５の値がアドレスとして
提供される。また、サバイバル信号が第３のマルチプレ
クサ３９を経由して集団メモリ３０のゲートＧ１を開け
る。また、集団メモリ３０には、評価済染色体レジスタ
７９から書き込むべき子染色体がインプットＡＤ１に転
送される。

【００５９】２．選択部４０ 選択部４０は、集団メモリ３０からランダムに染色体を
選択する。従来の方式では、適応度に応じた確率で染色
体を選択する。本実施の形態では、染色体をランダムに
選択する方式を採用しているので、適応度の合計値を算
出して個々の染色体の適応度との比を計算するという必
要が全くない。従って、本実施の形態のハードウェアで
の実現は非常に容易であり、かつ、安価であり、更に、
処理スピードが従来の方式に比べて非常に高速である。

【００６０】３．不適応染色体保持回路９１ 図７は、選択部４０の一部である不適応染色体保持回路
９１の内部回路を示す図である。不適応ポインタ４４
は、集団メモリ３０の中に記憶された染色体の内、どの
染色体を新たに生成された子染色体で置き換えるかを示
すためのポインタである。集団メモリ３０に記憶された
染色体は、子染色体の適応度がより高い場合には、置き
換えられる。不適応ポインタ４４は、集団メモリ３０に
記憶され、第１の染色体レジスタ４１に読み出された親
染色体の中で最も適応度の低い不適応染色体３５のアド
レスを保持するものである。不適応ポインタ４４は、不
適応ポインタレジスタ４５に記憶される。不適応ポイン
タ４４は、集団メモリ３０に記憶されている染色体の中
で適応度が最も低い染色体のアドレスを保持するもので
はない。もし、不適応ポインタ４４が、集団メモリ３０
に記憶されている染色体の中で適応度が最も低い染色体
のアドレスを保持するようにするならば、その適応度が
最も低い染色体が子染色体で置き換えらた場合、次に適
応度が最も低い染色体を捜す回路が必要なってしまう。
又は、次に適応度が最も低い染色体を捜すソート操作や
検索操作が必要なってしまう。しかし、この実施の形態
によれば、第１の染色体レジスタ４１に読み出された親
染色体の中で最も適応度の低い不適応染色体３５のアド
レスを保持するので、集団メモリ３０に記憶されている
染色体の中から適応度が最も低い染色体を捜す回路や操
作が不要であり、回路構成が非常に簡単となる。また、
不適応ポインタ４４で示された不適応染色体３５の適応
値３３は、不適応値４８として不適応値レジスタ４９に
保持される。不適応値レジスタ４９は、第１の染色体レ
ジスタ４１にロードされた親染色体９０の適応値９４を
現在の不適応値４８と比較し、小さい方の値を自動的に
保持するものである。不適応値レジスタ４９が不適応値
４８の値を更新する場合、不適応ポインタレジスタ４５
も同期して不適応ポインタ４４の値を更新する。集団メ
モリアドレスレジスタ４３は、第１の染色体レジスタ４
１に読み出された親染色体９０のアドレスを保持するレ
ジスタである。不適応値レジスタ４９が不適応値４８の
値を更新する際には、集団メモリアドレスレジスタ４３
に保持されたアドレスが不適応ポインタレジスタ４５に
自動的に保持される。不適応値レジスタ４９が不適応値
４８を更新する場合には、不適応ポインタ有効フリップ
フロップ５２がセットされる。不適応ポインタ有効フリ
ップフロップ５２がセットされているということは、不
適応値レジスタ４９と不適応ポインタレジスタ４５に保
持されている不適応値４８と不適応ポインタ４４が有効
であるということを示している。不適応ポインタ有効フ
リップフロップ５２は、集団メモリ３０に対して、サバ
イバルモードにより子染色体が新たに書き込まれた場合
には、リセットされる。図７の不適応ポインタ有効フリ
ップフロップ５２に示した「Ｒ！」の「！」は、不適応
ポインタ有効フリップフロップ５２をセットする信号と
リセットする信号との両方が同時に有効となった場合
に、リセットする信号が優先され、不適応ポインタ有効
フリップフロップ５２がリセットされることを意味して
いる。また、セレクションモードの動作を開始する場合
とサバイバルモードで集団メモリ３０に子染色体が書か
れた場合には、不適応値レジスタ４９の不適応値４８
は、最大値に設定される。例えば、不適応値レジスタ４
９が１０ビットのレジスタであれば、１０ビットの最大
値である１０２３の値が設定される。サバイバルモード
からセレクションモードに変更され、集団メモリ３０か
ら新たな親染色体が第１の染色体レジスタ４１にロード
された場合、かつ、第１の染色体レジスタ４１にロード
された親染色体９０の適応値９４が不適応値４８より小
さい場合には、不適応値レジスタ４９の不適応値４８が
第１の染色体レジスタ４１に読み込まれた適応値９４に
更新される。同時に、不適応ポインタレジスタ４５に第
１の染色体レジスタ４１にロードされた親染色体９０の
アドレスが設定される。また、不適応ポインタ有効フリ
ップフロップ５２がセットされる。

【００６１】４．第１の染色体レジスタ４１、第２の染
色体レジスタ４２ 図８は、選択部４０の一部である第１の染色体レジスタ
４１、第２の染色体レジスタ４２を示す図である。選択
部４０には、第１の染色体レジスタ４１と第２の染色体
レジスタ４２が設けられている。第１の染色体レジスタ
４１と第２の染色体レジスタ４２は、集団メモリ３０か
ら出力された親染色体をそれぞれ一時記憶するものであ
る。第１の染色体レジスタ４１と第２の染色体レジスタ
４２は、集団メモリ３０から見てシリアルに接続されて
いる。また、第１の染色体レジスタ４１と第２の染色体
レジスタ４２は、交叉器５０から見てパラレルに接続さ
れている。従って、集団メモリ３０から出力された親染
色体は、第１の染色体レジスタ４１を経て第２の染色体
レジスタ４２に順に転送される。一方、交叉器５０は、
第１の染色体レジスタ４１と第２の染色体レジスタ４２
から同時に２つの親染色体を読み出し、交叉処理を行
う。第１の染色体レジスタ４１の入力は、集団メモリ３
０の出力に接続されている。第１の染色体レジスタ４１
は、染色体３２と適応値３３を入力する。第２の染色体
レジスタ４２の入力は、第１の染色体レジスタ４１の染
色体３２の出力に接続されている。第２の染色体レジス
タ４２は、染色体３２のみを入力する。選択部４０をこ
のように構成することにより、１つの親染色体は、ある
サイクルで第１の親染色体として用いられ、次のサイク
ルで第２の親染色体として再び用いられることになる。
また、選択部４０をこのように構成することにより、交
叉器５０による交叉処理が全てのサイクルにおいて、実
行されることになる。即ち、集団メモリ３０から親染色
体が選択される各セレクションサイクル毎に、交叉器５
０の交叉処理が行われることになる。なお、集団メモリ
３０に対して、子染色体が書き込まれるサバイバルモー
ドにおいては、選択部４０は、選択処理を行わない。即
ち、第１の染色体レジスタ４１と第２の染色体レジスタ
４２への親染色体の転送は、停止させられる。従って、
サバイバルモードにおいては、第１の染色体レジスタ４
１と第２の染色体レジスタ４２の内容は変更されない。
但し、サバイバルモードにおいても、第１の染色体レジ
スタ４１と第２の染色体レジスタ４２に保持された同じ
親染色体から交叉器５０の交叉処理が行われる。同じ親
染色体から子染色体が生成される場合でも、後述するよ
うに、各サイクル毎に交叉位置と突然変位を起こすビッ
ト位置が異なるので、異なる子染色体が生成される。

【００６２】５．交叉器５０ 図９は、交叉器５０を示す図である。交叉器５０は、新
たな子染色体を生成するためのものである。交叉器５０
が１点交叉を用いる場合には、一方の親染色体の左側と
他方の親染色体の右側を合わせることにより、新たな子
染色体を生成する。また、他の形態として、２点交叉処
理、或いは、３点以上の交叉位置を持つ交叉処理も可能
である。２点以上の交叉位置を持つ場合には、複数の親
染色体のどの部分を選択するかを示すことが必要とな
る。例えば、２点交叉を行う場合には、第１の交叉位置
まで第１の親染色体を選択し、その後、第２の交叉位置
まで第２の親染色体を選択し、最後に、第２の交叉位置
以降では、第１の親染色体を選択する。図９に示す場合
には、１点交叉を行う場合を示している。図中、Ｐ１，
Ｐ２は、親染色体を示している。Ｃは子染色体を示して
いる。Ｐ１₁ 〜Ｐ１_n は、親染色体Ｐ１のビット１〜ｎ
を示している。Ｐ２₁ 〜Ｐ２_n は、親染色体Ｐ２のビッ
ト１〜ｎを示している。Ｃ₁ 〜Ｃ_n は、子染色体Ｃのビ
ット１〜ｎを示している。交叉器５０は、以下に説明す
る交叉テンプレート発生器５４、交叉テンプレートシフ
トレジスタ５５、ｎ個のマルチプレクサ５９を有してい
る。交叉テンプレート発生器５４は、交叉テンプレート
の元になるシリアルパターンを発生する。交叉テンプレ
ートシフトレジスタ５５は、そのシリアルパターンを入
力して、逐一シフトしてｎビットの交叉テンプレートを
出力する。マルチプレクサ５９は、交叉テンプレートに
基づいて親染色体に交叉処理を施す。

【００６３】交叉テンプレート発生器５４について説明
する。図１０は、交叉テンプレート発生器５４の内部構
成を示す図である。交叉テンプレート発生器５４は、交
叉テンプレートを発生させるものである。交叉テンプレ
ートは、２つの親染色体の選択を規則付ける交叉位置を
示すものである。２つの親染色体の選択は、０と１の２
進数からなるシリアルパターンを交叉テンプレートとし
て提供することにより決定される。交叉テンプレート発
生器５４から発生されるシリアルパターンは、交叉テン
プレートシフトレジスタ５５に入力される。交叉位置
は、「１０」又は「０１」のいずれかのデータパターン
により表現される。シリアルパターンの中に、前述した
データパターンのいずれかが存在するところが交叉位置
として認識される。交叉テンプレート発生器５４は、外
部から与えられる交叉位置の数を示すパラメータ（図
中、ＣＵＴＰＯＩＮＴＳとして示す）に基づいて、テン
プレートの中に所望の数の交叉位置を挿入することがで
きる。この交叉位置の生成は、以下の４つの要素に基づ
いて、確率的に行われる。 （１）外部から与えられる交叉位置の数を示すパラメー
タ（ＣＵＴＰＯＩＮＴＳ）。 （２）交叉テンプレートシフトレジスタ５５の中に存在
している現在の交叉位置の数。 （３）乱数発生器ＲＮ２により発生された乱数列。 （４）閾値カウンタ２６により保持されている現在の閾
値。

【００６４】図１０を用いて、交叉テンプレート発生器
５４の動作について説明する。交叉テンプレートシフト
レジスタ５５に存在するシリアルパターンを入力し、ｎ
−１個のＸＯＲゲート２９により現在の交叉位置の数を
検出する。前述したように、交叉位置は、「０１」又は
「１０」のいずれかのパターンで定義されているもので
あるから、ＸＯＲゲート２９は、これらの２つのパター
ンの内のいずれかが入力された場合には、１を出力す
る。いずれのパターンも検出しない場合、ＸＯＲゲート
２９は、０を出力する。ＸＯＲゲート２９の出力は、キ
ャリーセーブ加算器２８により合計される。従って、キ
ャリーセーブ加算器２８の出力は、交叉テンプレートシ
フトレジスタ５５に存在している現在のシリアルパター
ンの中に存在している交叉位置の数を示していることに
なる。図１０に示す場合は、ＸＯＲゲート２９とキャリ
ーセーブ加算器２８により交叉位置の数をカウントする
カウント回路を構成しているが、図１１に示すようなカ
ウント回路を用いても構わない。図１１に示す場合は、
マシンが動作を開始する前に交叉テンプレートシフトレ
ジスタ５５を０クリアし、かつ、アップダウンカウンタ
２０の値を０に設定しておく。シリアルパターンが交叉
テンプレート発生器５４から交叉テンプレートシフトレ
ジスタ５５に入力されシフトされる場合、アップダウン
カウンタ２０は、交叉位置を示すパターンである「０
１」又は「１０」を検出し、検出した場合に、アップダ
ウンカウンタ２０の値を増加させる。また、シリアルパ
ターンが交叉テンプレートシフトレジスタ５５からシフ
トアウトされるときに、交叉位置を示すパターンである
「０１」又は「１０」を検出した場合に、アップダウン
カウンタ２０のカウント値を減少させる。このような方
式によって、アップダウンカウンタ２０により交叉テン
プレートシフトレジスタ５５にある現在の交叉位置の数
を検出することが可能である。カウント回路（キャリー
セーブ加算器２８、或いは、アップダウンカウンタ２
０）から出力された交叉位置の数は、交叉数比較器２７
に入力される。交叉数比較器２７には、外部から与えら
れた所望の交叉位置の数がパラメータ（ＣＵＴＰＯＩＮ
ＴＳ）として入力され、カウント回路から出力された現
在の交叉位置の数と比較される。もし、キャリーセーブ
加算器２８又はアップダウンカウンタ２０から出力され
た交叉位置の数が外部から与えられた交叉位置の数より
も大きい場合には、閾値カウンタ２６に対して閾値を減
少させる減少信号が送られる。逆に、キャリーセーブ加
算器２８又はアップダウンカウンタ２０から入力した現
在の交叉位置の数が外部から与えられた所望の交叉位置
の数より小さい場合には、閾値カウンタ２６に記憶され
る閾値を増加させる増加信号が出力される。交叉テンプ
レートに用いられるシリアルパターンは、トグルフリッ
プフロップ２１により生成される。トグルフリップフロ
ップ２１は、ＯＲゲート２２を経由して閾値比較器２５
に接続されている。閾値比較器２５の一方には、閾値カ
ウンタ２６からの閾値が入力される。また、閾値比較器
２５の他方には、乱数発生器ＲＮ２からの乱数が入力さ
れる。この乱数発生器ＲＮ２は、他の乱数発生器から独
立した個別の乱数を発生させる。閾値比較器２５の出力
は、閾値よりも乱数の値が小さければ１になる。その場
合には、トグルフリップフロップ２１の出力が変更され
る。即ち、交叉テンプレートシフトレジスタ５５に対し
て交叉位置を示すパターンを出力することになる。交叉
テンプレートシフトレジスタ５５に対して交叉テンプレ
ートを生成するプロセスは、以上のように確率的に制御
されたものであり、かつ、その確率は、自己抑制されて
いるものである。即ち、現在の交叉位置の数が多すぎる
場合には、交叉位置を生成するための閾値が減少させら
れる。即ち、交叉位置を生成する確率が減少させられ
る。逆に、現在の交叉位置の数が少ない場合には、閾値
が増加させられる。即ち、交叉位置を発生する確率が増
加させられる。このようにして、交叉テンプレート発生
器５４は、外部から与えられた交叉位置の数と現在の交
叉位置の数が一致するように、交叉テンプレートのパタ
ーンを自動的に生成する。

【００６５】次に、図１０に示した比較器２４とＡＮＤ
ゲート２３の動作について説明する。ＡＮＤゲート２３
と比較器２４は、交叉テンプレートに対して強制的に交
叉位置を示すパターンを発生させる回路である。もし、
交叉テンプレートの中に交叉位置が１つも存在しない場
合には、２つの子染色体の内、どちらか一方の親染色体
がそのまま複写されることになる。この複写動作は、集
団の進化を遅らせるものであり、かつ、遺伝的アルゴリ
ズムのパフォーマンスを低下させるものである。この実
施の形態では、少なくとも１つの交叉位置を必ず交叉テ
ンプレートの中に発生させる。ｎ−１ビット目とｎビッ
トに対して接続されたＸＯＲゲート２９の出力が、ＡＮ
Ｄゲート２３に入力される。また、キャリーセーブ加算
器２８から出力された現在の交叉位置の数が１であるか
どうかが比較器２４により判定される。比較器２４で判
定された結果が、真であるならば、かつ、ＸＯＲゲート
２９からの出力がオンである場合には、ＡＮＤゲート２
３の出力が１となる。即ち、ＡＮＤゲート２３の出力が
オンになる場合とは、交叉テンプレートシフトレジスタ
５５にあるｎビットの交叉テンプレートのｎ−１ビット
目とｎビットの間に、唯一の交叉位置が存在している場
合である。次のシフト動作が起きると、交叉テンプレー
トシフトレジスタ５５には、１つの交叉位置も存在しな
くなる状態を示している。このような状態が発生するこ
とを、ＡＮＤゲート２３及び比較器２４により検出して
いる。このような状態が検出された場合には、ＯＲゲー
ト２２を経由してトグルフリップフロップ２１に対し交
叉位置を示すパターンを強制的に発生させている。即
ち、次のシフト動作が起きた場合に、交叉テンプレート
シフトレジスタ５５の１ビット目と２ビット目の間に交
叉位置を示すパターンが強制的に生成されることにな
る。図１２は、ＡＮＤゲート２３と比較器２４により交
叉テンプレートシフトレジスタ５５が最後の交叉位置を
出力する場合を検出した様子を示している。この場合
に、トグルフリップフロップ２１は、次のサイクルで強
制的に新たな交叉位置を示すパターンを生成している。

【００６６】図９に戻り、交叉器５０について更に説明
する。交叉テンプレート発生器５４により生成された交
叉テンプレートは、交叉テンプレートシフトレジスタ５
５に順に入力されシフトされる。この１ビットずつのシ
フト動作により、交叉位置の変化を生成することができ
る。この交叉位置の変更は、遺伝的アルゴリズムのオペ
レーションには必要なものである。このように、交叉テ
ンプレートが交叉テンプレートシフトレジスタ５５内に
おいて右にシフトする度に、交叉テンプレートシフトレ
ジスタ５５の左端から、トグルフリップフロップ２１に
より生成された新たなシリアルパターンが順次入力され
る。交叉器５０は、ｎ個のマルチプレクサ５９を備えて
いる。各マルチプレクサ５９は、ｎビットの染色体の各
ビットに対応している。マルチプレクサ５９は、２つの
インプット（インプット０とインプット１）と１つのア
ドレスＡにより構成されている。マルチプレクサ５９
は、アドレスＡの値が０のとき、インプット０を選択す
る。また、アドレスＡの値が１のとき、インプット１を
選択する。各マルチプレクサ５９のアドレスＡは、交叉
テンプレートシフトレジスタ５５の対応するビットに接
続されている。従って、交叉テンプレートシフトレジス
タ５５から出力された信号が０である場合には、対応す
るビット位置のデータが第１の染色体レジスタ４１から
選択される。逆に、交叉テンプレートシフトレジスタ５
５から出力された信号が１である場合には、対応するビ
ットのデータが第２の染色体レジスタ４２から選択され
る。

【００６７】６．突然変異器６０ 図１３は、突然変異器６０の構成を示す図である。図
中、Ｃ₁ 〜Ｃ_n は、子染色体Ｃのビット１〜ｎを示す。
Ｃ’は、突然変異の処理後の子染色体を示す。Ｃ’₁ 〜
Ｃ’_n は、突然変異の処理後の子染色体Ｃ’のビット１
〜ｎを示す。前述した交叉器５０を主たる遺伝的操作器
とするならば、この突然変異器６０は、２次的な遺伝的
操作器である。突然変異器６０は、あるビットポジショ
ンの遺伝的変化を与えるために行う操作である。この実
施の形態においては、突然変異の処理は、子染色体の全
てのビットに対して、確率的に同時に、かつ、独立に行
われる。突然変異の動作は、ビットの値を反転すること
により行われる。即ち、１を０にすること、或いは、０
を１にすることにより、突然変異が施される。突然変異
の確率は、例えば、１％、或いは、それ以下の非常に低
い確率である。遺伝的アルゴリズムをハードウェアで実
現するに当たって、突然変異の処理を高速に行うことが
望ましい。従来の方式においては、突然変異の処理は、
染色体の全てのビットを考慮した上で、或いは、他のビ
ットの突然変異を考慮した上で行われている。従って、
高速な処理を行うことができない。この実施の形態にお
いては、以下に述べるように、全てのビットが並列処理
される。従って、突然変異の処理が１つのマシンサイク
ルで完了する。

【００６８】突然変異器６０は、突然変異モジュール６
８と突然変異済染色体レジスタ６９から構成されてい
る。突然変異モジュール６８は、第１のパルス列発生器
８４と第２のパルス列発生器８５とｎ個のＡＮＤゲート
６３とｎ個のＸＯＲゲート６２により構成されている。
第１のパルス列発生器８４は、乱数発生器ＲＮ３と第１
のシフトレジスタ６４と絶対値比較器６６から構成され
ている。第２のパルス列発生器８５は、乱数発生器ＲＮ
４と第２のシフトレジスタ６５と絶対値比較器６７から
構成されている。この実施の形態においては、２つの相
関関係のない乱数に基づき、ランダムなパルス列が、第
１のパルス列発生器８４と第２のパルス列発生器８５に
よりそれぞれ生成される。絶対値比較器６６は、乱数発
生器ＲＮ３から乱数列を入力し、外部から与えられた所
定のパルス密度ｐを示す値と比較する。以下、この外部
から与えられるパルス密度ｐを示す値をＰＤＦ（ＰＵＬ
ＳＥＤＥＮＳＩＴＹ ＦＵＮＣＴＩＯＮ）パラメータと
呼ぶ。パルス密度ｐは、０と１のビット列の中で１が発
生する確率を示すものである。例えば、乱数発生器ＲＮ
３が１から１００の乱数を発生させる場合、かつ、パル
ス密度ｐ＝１０％である場合、ＰＤＦパラメータの値
は、１０となる。絶対値比較器６６において、乱数の値
がＰＤＦパラメータの値より小さい場合には、その出力
が１になる。その他の場合には、絶対値比較器６６の出
力が０になる。絶対値比較器６６から出力される０と１
のビット列は、１の発生確率が１０％であるビット列と
なる。即ち、パルス密度ｐは、ＰＤＦパラメータの値と
乱数発生器ＲＮ３が発生する最大値との比である。絶対
値比較器６６からの出力は、第１のシフトレジスタ６４
に順次入力される。第１のシフトレジスタ６４は、絶対
値比較器６６からの出力を左から右にシフトする。同様
の動作が、乱数発生器ＲＮ４及び絶対値比較器６７及び
第２のシフトレジスタ６５についても行われる。ここ
で、絶対値比較器６６に入力される乱数と絶対値比較器
６７に入力される乱数は、全く相関関係がない。従っ
て、第１のシフトレジスタ６４と第２のシフトレジスタ
６５で保持しているビットストリームのパターンは、全
く相関関係はない。

【００６９】図１４は、突然変異モジュール６８の具体
的動作を示す図である。第１のシフトレジスタ６４と第
２のシフトレジスタ６５の各ビットは、それぞれｎ個の
ＡＮＤゲート６３に接続されており、各ビットの値がそ
れぞれ積算される。ＡＮＤゲート６３は、第１のシフト
レジスタ６４と第２のシフトレジスタ６５の対応するビ
ットが両方とも１の場合にだけ（図１４において、２ビ
ット目だけ）、１を出力する。このＡＮＤゲート６３の
積算処理により、ＡＮＤゲート６３から出力されるデー
タのパルス密度は、絶対値比較器６６と絶対値比較器６
７により生成された２つのパルス列のパルス密度の積ｐ
² となる。例えば、パルス密度ｐが１０％であると、Ａ
ＮＤゲート６３から出力されるパルス列のパルス密度ｐ
² は、１０％×１０％＝１％となる。ＡＮＤゲート６３
からの出力と交叉器５０からの出力は、ｎ個のＸＯＲゲ
ート６２に入力される。ＸＯＲゲート６２により子染色
体の特定のビットに対して突然変異の処理が施される。
ＸＯＲゲート６２が突然変異の処理を施すのは、ＡＮＤ
ゲート６３からの出力が１の場合である。図１４におい
ては、２ビット目だけ突然変異の処理が施される。ＸＯ
Ｒゲート６２は、ＡＮＤゲート６３から１を入力した場
合に、子染色体の対応するビットを反転させ、ＡＮＤゲ
ート６３から０を入力した場合には、子染色体の対応す
るビットをそのまま出力する。ＸＯＲゲート６２から出
力された突然変異の処理を施された子染色体は、突然変
異済染色体レジスタ６９に保持される。突然変異済染色
体レジスタ６９は、ゲートＧ１のオンオフによりパラレ
ル入力とシリアル入力の２つの入力モードを持ってい
る。通常のセレクションモードでは、パラレル入力を用
いる。また、初期化モードでは、絶対比較器９８からの
シリアル入力を用い、入力したデータを１ビットずつシ
フトする。シリアル入力については、後述する。

【００７０】このようにして、ＸＯＲゲート６２は、子
染色体の各ビットに対して並列に、かつ、独立に、か
つ、各ビット間で相関関係を持たずに、突然変異の処理
を行うことができる。

【００７１】７．適応評価器７０ 図１５は、適応評価器７０の一例を示す図である。図１
５においては、一例として、いわゆるナップサック問題
に適応する適応評価器７０を示している。ナップサック
問題というのは、ｎ個の品物がそれぞれ異なる重さと異
なる価値を持っており、その品物を限られた重さしか詰
めることができないナップサックに対して、できるだけ
合計した価値が大きくなるように詰め込むという問題で
ある。このナップサック問題を一例にして、適応評価器
７０を説明する。染色体のデータ構造として、ｎ個の品
物の各品物に対して染色体の１ビットを割り当てる。染
色体の対応するビットが１の場合には、その品物をナッ
プサックに詰め込むことを意味する。もし、染色体の対
応するビットが０の場合には、その品物をナップサック
に詰め込まないことを意味する。この例で用いる適応度
は、ナップサックに詰められた品物の合計の価値であ
る。但し、前述したように、ナップサックに詰められる
品物の合計の重さには制限がある。もし、ナップサック
に詰められた品物の合計の重さが最大値を上回っている
場合には、ナップサックに詰められた品物の合計価値を
０に設定するものとする。図１５に示した適応評価器７
０は、選択された品物の合計の重さを計算し、その値を
その染色体の適応値として出力するものである。図１５
に示すように、適応評価器７０は、ｎ個のマルチプレク
サ７１を備えている。各マルチプレクサ７１のアドレス
Ａは、ｎビットの染色体の各対応するビットに接続され
ている。もし、染色体のあるビットの値が０の場合に
は、マルチプレクサ７１は、０を出力する。即ち、染色
体のビットの値が０の場合には、その品物を選択しない
ことを意味しているから、重さが０であることを出力す
る。もし、ビットの値が１の場合には、マルチプレクサ
７１は、その品物の重さを出力する。全てのマルチプレ
クサ７１からの出力がキャリーセーブ加算器７２に入力
され、合計の重さが計算される。重量比較器７３は、キ
ャリーセーブ加算器７２から出力される合計の重さがナ
ップサックの許す最大の重さ（図中、ＷＥＩＧＨＴ Ｌ
ＩＭＩＴとして示す）以内であるかどうかを比較する。
計算された合計の重さがナップサックの最大の重さ以下
である場合には、重量比較器７３は、１を出力する。前
述したマルチプレクサ７１及びキャリーセーブ加算器７
２と同様な構成で、マルチプレクサ７４及びキャリーセ
ーブ加算器７５が配置されている。マルチプレクサ７４
は、選択された品物の価値を出力する。従って、キャリ
ーセーブ加算器７５は、ナップサックに詰められた品物
の合計の価値を出力する。マルチプレクサ７６は、合計
の重さが最大値を超えた場合に、適応値７８として０を
出力し、そうでない場合に、キャリーセーブ加算器７５
から出力された合計の価値を適応値７８として出力す
る。

【００７２】図１５に示した適応評価器７０は、一例で
あり、他の特定の問題に適合させる場合には、図１５に
示した構成のものとは全く異なる適応評価器７０が用い
られる。適応評価器７０は、ＶＬＳＩやＦＰＧＡ等のＩ
Ｃ合成装置により作成できる再構成可能なもので構成さ
れている。また、適応評価器７０は、適応評価器搭載部
９５により着脱可能に取り付けられている。或いは、適
応評価器搭載部９５にハンダ付けされて固定されていて
もよい。適応評価器７０の評価方法を変えることによ
り、この発明における遺伝的アルゴリズムマシンを、容
易に色々な特定問題向きのマシンとすることができる。

【００７３】８．生存判定器８０ 生存判定器８０は、新たに生成された子染色体を集団メ
モリ３０に登録させるものである。新たに生成された子
染色体が、集団メモリ３０に登録されているいずれかの
染色体よりも適応度が高いことを生存判定器８０により
判定する。この実施の形態においては、前述したよう
に、第１の染色体レジスタ４１に読み込まれた親染色体
の中で適応度の低い染色体を子染色体で置き換える。図
１６は、生存判定器８０の周辺回路を示す図である。生
存判定器８０は、評価済染色体レジスタ７９の適応値７
８を記録した部分に接続されている。また、生存判定器
８０は、不適応値レジスタ４９に接続されている。不適
応値レジスタ４９は、前回のサバイバルモードにおい
て、集団メモリ３０が子染色体により更新されてから第
１の染色体レジスタ４１に読み出された親染色体９０の
中で、最も適応度の低い親染色体の適応値９４を不適応
値４８として記憶しているものである。もし、評価済染
色体７７の適応値７８が不適応値レジスタ４９の不適応
値４８より大きい場合には、生存判定器８０の出力が１
になる。この出力がサバイバル信号であり、サバイバル
モードを発生させるものである。もし、不適応ポインタ
レジスタ４５に保持されている不適応ポインタ４４が有
効であるならば、評価済染色体レジスタ７９に保持され
ている評価済染色体７７と適応値７８は、集団メモリ３
０に転送される。その転送されるアドレスは、不適応ポ
インタ４４によって示されたアドレスである。もし、適
応値７８の値が不適応値レジスタ４９の適応値の値より
も小さい場合には、評価済染色体７７及び適応値７８
は、無視され捨てられる。また、もし、ＡＮＤゲート５
３によって示される不適応ポインタ４４の値が有効でな
い場合には、同じく評価済染色体７７と適応値７８の値
は無視され捨てられる。

【００７４】９．全体構成 図１７は、前述した各部の構成を接続した全体構成を示
す図である。この実施の形態の動作は、前述したよう
に、以下の動作から構成される。 （１）集団メモリ３０の初期化。 （２）親染色体の選択。 （３）交叉処理。 （４）突然変異の処理。 （５）適応評価処理。 （６）サバイバル判定処理。 これらの各処理は、新たな解が、或いは、改良された解
が生成されなくなるまで、或いは、予め定められた時間
まで、或いは、予め定められた回数になるまで繰り返し
実行される。同一の１つの問題に対しても、以下に述べ
る条件によって色々な解が生成される。 （１）集団メモリ３０の初期化の際、染色体として生成
される０と１のランダムパターン中の１の値の密度。 （２）交叉位置の数。 （３）１つの同一の問題に対して複数回の試行が行われ
た場合に、各試行毎に突然変異の確率を変更した場合、
その各試行毎に変化する突然変異の確率。或いは、ま
た、ある１回の試行の中で動的に変更される突然変異の
確率。 これらのパラメータは、外部からオペレータにより、或
いは、他のコンピュータ等から与えることが可能なもの
である。この実施の形態では、特に外部がどのようなも
であるかはこの発明にとっては重要ではないため、特定
はしていない。また、この実施の形態では、各乱数発生
器が互いに相関関係のない乱数を発生するということ以
外、各乱数発生器の詳細については述べていない。パラ
メータの外部から与え方、或いは、乱数の発生の仕方
は、当業者が知っている公知の技術により行われるもの
であれば、どのようなものでも構わない。

【００７５】１０．初期化回路 前述したように、集団メモリ３０は、この装置が動作を
開始する前に、初期化されなければならない。即ち、集
団メモリ３０は、ランダムに生成された染色体の集団で
満たされていなければならない。また、集団メモリ３０
は、染色体とともに、対応する適応度で満たされていな
ければならない。

【００７６】この実施の形態の初期化回路は、既に述べ
た突然変異済染色体レジスタ６９、適応評価器７０、評
価済染色体レジスタ７９等を利用している。図１３に示
すように、突然変異済染色体レジスタ６９は、データを
入力する場合、パラレル入力とシリアル入力の２つのモ
ードを持っている。初期化モード信号がオフの場合に
は、ｎ個のＸＯＲゲート６２からの出力を並列に入力す
る。一方、初期化モード信号がオンの場合に、突然変異
済染色体レジスタ６９は、絶対値比較器９８から出力さ
れたシリアルパターンを順に入力し、左から右に１ビッ
トずつシフトする。初期化モードの場合、絶対値比較器
９８には、ランダムに生成される染色体の０と１から構
成されるビットパターン中の１の密度を示す閾値（Ｔ
Ｈ）パラメータが特別に入力されるものとする。絶対値
比較器９８の動作は、絶対値比較器６６と同じである。
このパルス密度を示す閾値（ＴＨ）パラメータの値を変
えることにより、異なるタイプのランダムなビット列を
発生することができる。

【００７７】このようにして、突然変異済染色体レジス
タ６９にランダムなビット列がシリアルに入力される
と、各マシンサイクル毎に適応評価器７０は、突然変異
済染色体レジスタ６９に保持されたランダムパターンに
対する評価値を算出して出力する。評価済染色体レジス
タ７９は、前述した動作と同様に、評価済染色体７７と
適応値７８を保持する。生存判定器８０には、不適応値
４８が入力されているが、初期化モードの場合は、初期
化モード信号がＯＲゲート８６を経由して不適応値レジ
スタ４９に入力されているため、不適応値４８の値は０
クリアされている。従って、生存判定器８０の比較結果
は、常にサバイバルモードを生成することになる。従っ
て、評価済染色体レジスタ７９に保持された評価済染色
体７７と適応値７８は、集団メモリ３０に書き込まれ
る。

【００７８】初期化モードにおいては、図４に示したよ
うに、装置が初期化モードに設定された場合、シーケン
シャルカウンタ３６は、０に設定される。突然変異済染
色体レジスタ６９がランダムなデータで満たされてか
ら、初期書き込み信号が生成される。この初期書き込み
信号が生成されるタイミングは、生存判定器８０により
評価済染色体レジスタ７９に保持された評価済染色体７
７と適応値７８が集団メモリ３０に書き込み可能になっ
た時点である。集団メモリ３０への書き込みは、シーケ
ンシャルカウンタ３６により発生されたアドレスを用い
て行われる。シーケンシャルカウンタ３６は、集団メモ
リ３０への書き込みがある度に、その値を１ずつ増加さ
せ、集団メモリ３０の連続した領域に新たな染色体を書
き込む。この実施の形態では、突然変異済染色体レジス
タ６９が１ビットずつ右にデータをシフトする度に、新
たな染色体を集団メモリ３０に書き込むようにしてい
る。このように、１ビットずつシフトする度に、新たな
染色体を生成しているので、集団メモリ３０の初期化処
理が高速に行われる。初期化処理を高速に行うことも、
遺伝的アルゴリズムにとっては非常に重要なことであ
る。この実施の形態においては、初期化処理に必要な時
間は、集団メモリ３０のビット幅には依存していない。
この実施の形態の初期化処理に必要な時間は、集団メモ
リ３０のワード数に比例している。突然変異済染色体レ
ジスタ６９に生成されるｎビットのビット列が完全に新
たになるまで、新たな染色体を集団メモリ３０に書き込
まないという方式もとることが可能であるが、その場合
には、１ビットずつシフトして、染色体を集団メモリ３
０に書き込む場合に比べて、初期化処理がｎ倍だけ遅く
なってしまう。この実施の形態によれば、１マシンサイ
クル毎に、１染色体を生成しており、非常に高速に初期
化処理を行える。初期化処理は、集団メモリ３０が一杯
になるまで行われる。集団メモリ３０が子染色体により
満たされた時点で、このマシンのセレクションモードの
動作開始が可能となる。

【００７９】図１８は、この実施の形態の全体動作を示
す図である。縦軸に、図１７に示した各部を示してい
る。横軸に、セレクションモードの開始時点からのマシ
ンサイクルを示している。即ち、図１８の場合は、マシ
ンサイクルが初期化モードが終了した時点から図示して
いる。図１８において、Ｐ１からＰ１０は、親染色体を
示している。Ｃ１からＣ９は、子染色体を示している。
Ｃ’１からＣ’７は、突然変異処理を受けた子染色体を
示している。Ｐ１ＡからＰ１０Ａは、親染色体Ｐ１から
Ｐ１０のアドレスを示している。数字は、染色体の適応
値を示している。まず、最初のサイクル＃１では、乱数
発生器３１がアドレスソースとして選択され、集団メモ
リ３０にアドレスを供給する。供給されたアドレスに記
憶されている染色体Ｐ１が、第１の染色体レジスタ４１
に読み出される。そして、そのアドレスＰ１Ａは、集団
メモリアドレスレジスタ４３に転送されて保持される。

【００８０】次のサイクル＃２においては、第１の染色
体レジスタ４１に保持された親染色体Ｐ１が第２の染色
体レジスタ４２に転送される。また、第１の染色体レジ
スタ４１に保持された適応値９４（値１００）は、不適
応値レジスタ４９に保持された不適応値４８と比較され
る。不適応値レジスタ４９の値は、初期化モードの終了
時に、オール１に初期化されているものとする。図１８
においては、最大値１０２３に設定されている。従っ
て、第１の染色体レジスタ４１に保持されていた染色体
の適応値９４（値１００）は、この時点で不適応値レジ
スタ４９に転送される。不適応値レジスタ４９に新たな
値が設定される度に、不適応値レジスタ４９は、パルス
を発生する。このパルスは、不適応ポインタレジスタ４
５に出力される。不適応ポインタレジスタ４５は、この
パルスの発生に基づき、不適応ポインタ４４を設定す
る。不適応ポインタ４４には、集団メモリアドレスレジ
スタ４３に保持されているアドレスが転送されて設定さ
れるものである。集団メモリアドレスレジスタ４３は、
第１の染色体レジスタ４１に読み出されていた親染色体
のアドレスを保持しているものである。また、このサイ
クル＃２で、不適応ポインタ有効フリップフロップ５２
がリセットされる。また、このサイクル＃２で、新たな
親染色体Ｐ２が第１の染色体レジスタ４１に読み出され
る。また、このサイクル＃２において、親染色体Ｐ１と
Ｐ２の交叉処理が行われる。生成された子染色体Ｃ１
は、突然変異器６０に送られ、突然変異器６０におい
て、突然変異の処理を施される。

【００８１】更に、次のサイクル＃３においては、突然
変異器６０において突然変異の処理を施された子染色体
Ｃ’１が、突然変異済染色体レジスタ６９にロードされ
る。突然変異済染色体レジスタ６９にロードされた子染
色体は、適応評価器７０により評価される。また、この
サイクル＃３で不適応値レジスタ４９の値が値１００か
ら値９９に置き変わる。

【００８２】更に、次のサイクル＃４においては、適応
値７８（値１０）を伴った評価済染色体７７が評価済染
色体レジスタ７９にロードされる。評価済染色体レジス
タ７９にロードされた適応値７８（値１０）は、生存判
定器８０により不適応値レジスタ４９に記憶された不適
応染色体３５の適応値（値９９）と比較される。もし、
子染色体の適応度が高い場合には、集団メモリ３０に書
き込まれる。この書き込みアドレスは、不適応ポインタ
レジスタ４５に保持された不適応ポインタ４４により提
供される。

【００８３】図１８においては、サイクル＃４から＃７
まで、子染色体Ｃ’１からＣ’４の適応値（値１０，２
０，３０，４０）は、不適応値レジスタ４９に保持され
た不適応値（値９９，９８，７０）の値よりも小さいた
め、サバイバルモードにはならず、子染色体Ｃ’１から
Ｃ’４は、捨てられている。しかし、サイクル＃８にお
いて、子染色体Ｃ’５の適応値が不適応値（値７０）よ
りも大きな値（値１５０）を示すことにより、生存判定
器８０から出力されるサバイバル信号が１となる。

【００８４】サイクル＃９において、サバイバル信号が
１となったため、サバイバルモードとなる。子染色体
Ｃ’５が集団メモリ３０に書き込まれる場合には、第１
と第２の染色体レジスタ４１と４２への読み込み動作を
停止する。また、不適応ポインタ有効フリップフロップ
５２は、セットからリセットに変更される。従って、不
適応値レジスタ４９も最大値１０２３へリセットされ
る。また、不適応ポインタ有効フリップフロップ５２の
リセットにより不適応ポインタレジスタ４５に保持され
た不適応ポインタ４４も内容は変更されないが、無効と
される。サイクル＃９では、第１と第２の染色体レジス
タ４１と４２への読み込み動作を停止するので、第１と
第２の染色体レジスタ４１と４２の内容は変更されない
まま、交叉処理と突然変異処理が実行される。交叉位置
が異なること及び突然変異処理をするビット位置が変化
することから、同一の親染色体Ｐ７とＰ８から生成され
る子染色体は異なる子染色体となる。図中、サイクル＃
８で親染色体Ｐ７とＰ８から生成される子染色体をＣａ
７とし、サイクル＃９で親染色体Ｐ７とＰ８から生成さ
れる子染色体をＣｂ７としている。また、それらの突然
変異処理の子染色体とＣａ’７，Ｃｂ’７としている。
このように、第１と第２の染色体レジスタ４１と４２へ
の読み込み動作を停止する場合でも、各サイクルで子染
色体が生成されるようになっている。

【００８５】以下に、前述した実施の形態の変更例につ
いて説明する。前述した例においては、集団メモリが１
つの連続した領域で構成されている場合を説明したが、
集団メモリ３０は、複数の領域に存在していても構わな
い。集団メモリ３０が複数の領域に分割されて存在する
場合には、集団メモリに対するアドレッシングの回路が
多少複雑になるが、メモリを分割することにより、柔軟
な記憶ができるとともに、メモリの増設等が容易に行え
る。

【００８６】次に、選択部４０の変更例について説明す
る。前述した選択部４０では、不適応染色体保持回路９
１が、第１の染色体レジスタ４１に読み出された親染色
体の中で最も適応値が低いものを不適応値４８として、
不適応値レジスタ４９に記憶する場合を示した。従っ
て、不適応値レジスタ４９に保持されている適応値は、
いわば相対的な適応値であり、集団メモリ３０に記憶さ
れている全ての染色体の中で最も低い値を示す適応値で
はなかった。即ち、絶対的な最低適応値を検出している
ものではなかった。しかし、特別なハードウェア回路、
或いは、特別なソートアルゴリズム等を適応することに
より、集団メモリ３０内に記憶された染色体の中で最低
の適応値を検出して記憶するようにしても構わない。

【００８７】また、上記選択部４０が、ランダムに親染
色体を選択する場合を説明したが、選択部４０が染色体
の適応値に応じてプライオリテイをつけて親染色体の選
択確率を変更するようにしても構わない。

【００８８】次に、交叉器５０の変更例について説明す
る。図１９は、親染色体を４つ選択して交叉処理を行う
場合を示す構成図である。第１の染色体レジスタ４１
は、マルチプレクサ５９ａのインプット０に接続されて
いる。第２の染色体レジスタ４２は、マルチプレクサ５
９ａのインプット１に接続されている。第３の染色体レ
ジスタ８８は、マルチプレクサ５９ａのインプット２に
接続されている。第４の染色体レジスタ８９は、マルチ
プレクサ５９ａのインプット３に接続されている。ｎ個
のマルチプレクサ５９ａは、ｎビットの２つの交叉テン
プレートをアドレスＡ１，Ａ２に入力し、図２０に示す
規則に従って、インプットポート０〜３のいずれかを選
択する。このようにして、４つの染色体レジスタ４１，
４２，８８，８９からいずれか１つを選択して、子染色
体を生成することができる。図１９に示すような構成に
することにより、４つの親染色体を用いた交叉処理が可
能である。

【００８９】図２１は、３つの親染色体の交叉処理を示
している。ｎ個のデコーダ８７は、ｎビットの２つの交
叉テンプレートをアドレスＡ１，Ａ２に入力し、図２２
に示す規則に従って、アウトプットポート０〜３のいず
れかを選択する。ｎ個のＯＲゲート９９は、ｎ個のデコ
ーダ８７のアウトプットポート２と３をｎ個のマルチプ
レクサ５９ｂのゲートＧ２に接続する。各マルチプレク
サ５９ｂは、図２２に示す規則に従って、ゲートＧ０〜
Ｇ３に対応して、インプットポート０〜２のいずれかを
選択する。このようにして、３つの親染色体の交叉処理
が可能となる。また、図示しないが、５つ以上の親染色
体を選択して交叉処理を行うようにすることも可能であ
る。ｑ（ｑ≧２）個の親染色体の交叉処理を行う場合、
ｌｏｇ₂ ｑ（小数点以下切り上げ）個の数だけの交叉テ
ンプレートシフトレジスタ５５を準備し、各交叉テンプ
レートシフトレジスタ５５から出力された値によりｑ個
の親染色体の内、いずれの親染色体を選択して子染色体
とするかを判断する。

【００９０】次に、交叉器５０の変更例について説明す
る。上記交叉器５０においては、交叉器が１点交叉処理
を行う場合を図示して説明したが、２点以上の交叉処理
を行う場合でも構わない。また、上記交叉器５０におい
ては、強制的に交叉位置を発生させて交叉処理を行う場
合を説明したが、強制的に交叉位置を発生させずに、親
染色体のいずれか一方を子染色体として複写する場合が
あっても構わない。

【００９１】次に、突然変異器６０の変更例について説
明する。上記突然変異器６０においては、最低１ビット
の突然変異を起こす場合について説明したが、突然変異
を必ず起こさない場合があっても構わない。その場合に
は、交叉器５０により生成された子染色体が、そのまま
突然変異済染色体レジスタ７９に出力される。

【００９２】次に、初期化回路の変更例を説明する。図
２３は、初期化回路の変更例を示す図である。図２４
は、その全体構成図である。図１３及び図１７において
は、初期化回路の一部として専用の絶対値比較器９８と
乱数発生器ＲＮ５を設け、ランダムなシリアルパターン
を発生させて、突然変異済染色体レジスタ６９にランダ
ムな染色体を生成したが、図２４に示すように、突然変
異モジュール６８の絶対値比較器６６を兼用してランダ
ムなシリアルパターンを発生させて、突然変異済染色体
レジスタ６９にランダムな染色体を生成するようにして
もよい。ランダムなパターン中の１の値の密度は、ＰＤ
Ｆパラメータにより調整することができる。ＰＤＦパラ
メータは、外部から入力されるものであり、初期化モー
ドの場合に、このＰＤＦパラメータを初期化用の値に設
定すればよい。

【００９３】次に、遺伝的アルゴリズムマシンとフレー
ムワークの変更例を説明する。上記遺伝的アルゴリズム
マシンにおいては、集団メモリと、選択部と、交叉器
と、突然変異器と、生存判定器と、及び、適応評価器と
を、個別に説明したが、これは、これらが物理的に個別
に存在することを意味していない。この発明は、これら
集団メモリと、選択部と、交叉器と、突然変異器と、生
存判定器と、及び、適応評価器の機能が、遺伝的アルゴ
リズム専用のハードウエアで構成されていることが特徴
であり、物理的な構成や、物理的なパッケージイング
は、どのようなものでもよい。また、上記フレームワー
クにおいては、集団メモリと、選択部と、交叉器と、突
然変異器と、生存判定器とが、不特定多数の問題に対し
て共通に用いられる場合について説明したが、これらの
全てを、不特定多数の問題に対して共通に用いられるフ
レームワークとして製造する場合に限らず、集団メモリ
と、選択部と、交叉器と、突然変異器と、生存判定器の
内、ひとつ以上のものを、適応評価器と同様に、特定の
問題向きのものとして製造しても構わない。更に、集団
メモリと、選択部と、交叉器と、突然変異器と、生存判
定器の全てを、適応評価器と同様に、特定の問題向きに
製造しても構わない。この発明の特徴は、集団メモリ
と、選択部と、交叉器と、突然変異器と、生存判定器と
（及び、適応評価器と）を、遺伝的アルゴリズムが高速
に実行できるように遺伝的アルゴリズム専用のハードウ
エアで構成した点にある。従来は、汎用の計算機や最構
築可能な計算機を用いて遺伝的アルゴリズムを実行して
いたのに対して、この発明は、遺伝的アルゴリズムが高
速に実行できるように、集団メモリと、選択部と、交叉
器と、突然変異器と、生存判定器と（及び、適応評価器
と）を、マシンサイクルに同期して動作する専門のハー
ドウエアで構成したものである。このため、この発明の
遺伝的アルゴリズムマシンは、従来の遺伝的アルゴリズ
ムを実行するマシンに比べて、１００倍或いは１０００
倍の速さで遺伝的アルゴリズムを実行することができ
る。

【００９４】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、ハー
ドウェアによる集団メモリ３０と選択部４０と交叉器５
０と突然変異器６０と適応評価器７０の適応評価器搭載
部９５と生存判定器８０により構成したので、遺伝的ア
ルゴリズムを高速に実行する遺伝的アルゴリズムマシン
を得ることができる。

【００９５】また、この発明によれば、集団メモリ３０
と選択部４０と交叉器５０と突然変異器６０と生存判定
器８０とを不特定多数の問題に対して共通に用いられる
ハードウェアで構成したので、遺伝的アルゴリズムのフ
レームワークとすることができる。

【００９６】また、この発明によれば、適応評価器７０
を特定の問題向きに変更することにより、遺伝的アルゴ
リズムマシンを容易に特定の問題向き遺伝的アルゴリズ
ムマシンとすることができる。

【００９７】また、この発明によれば、適応評価器７０
を再構築可能なハードウェアで構成することにより、遺
伝的アルゴリズムマシンを容易に特定の問題向きの遺伝
的アルゴリズムマシンとすることができる。

【００９８】また、この発明によれば、適応評価器７０
をフィールドプログラマブルゲートアレイにより作成す
ることができる。

【００９９】また、この発明によれば、集団メモリ３
０、選択部４０、交叉器５０、突然変異器６０、適応評
価器７０、生存判定器８０は、共通のマシンサイクルに
同期して並列動作するので、遺伝的アルゴリズムをパイ
プライン処理することができ、高速な処理を実現するこ
とができる。

【０１００】また、この発明によれば、集団メモリ３０
が１つのメモリで構成されているので、メモリ容量の少
ない装置を実現することができる。

【０１０１】また、この発明によれば、適応度の低い染
色体を適応度の高い染色体で置き換えるので、適応度の
高い染色体がより長期間集団メモリに存在することにな
り、適応度に比例した選択を行うための特別な回路が存
在しないにも関わらず、結果として、適応度の高い染色
体を選択する確率を増加させることができる。

【０１０２】また、この発明によれば、集団メモリの染
色体の置き換えをポインタ操作により行うので、高速な
置き換え処理が可能となる。

【０１０３】また、この発明によれば、集団メモリ３０
から染色体をランダムに選択するので、選択部の構成が
簡単になる。

【０１０４】また、この発明によれば、２以上の染色体
を選択することができる。

【０１０５】また、この発明によれば、選択部を複数の
染色体レジスタにより構成しているので、選択部が簡単
な構成となる。

【０１０６】また、この発明によれば、交叉器５０がｎ
ビットの親染色体の交叉処理を並列に行うので、交叉処
理が高速に行われる。

【０１０７】また、この発明によれば、ｎビットの交叉
処理がｎ個のマルチプレクサにより行われるので、交叉
器５０を簡単に構成することができる。

【０１０８】また、この発明によれば、２以上の親染色
体の交叉処理を行う場合でも、２個の親染色体の交叉処
理を行う場合と同様の回路を用いることができる。

【０１０９】また、この発明によれば、交叉位置を確率
的に発生させることができる。

【０１１０】また、この発明によれば、簡単な回路を用
いて交叉器５０が交叉位置を示すパターンの発生を確率
的に自己制御することができる。

【０１１１】また、この発明によれば、強制的に交叉位
置を示すパターンを発生させるので、交叉器５０が必ず
交叉処理を実行することになり、交叉器５０が常に親染
色体と異なる子染色体を生成することができる。

【０１１２】また、この発明によれば、突然変異器６０
の突然変異の処理を各ビット並列、かつ、独立に実行す
るので、高速処理が可能な装置を得ることができる。

【０１１３】また、この発明によれば、突然変異を起こ
させるビットを簡単な回路により構成することができ
る。

【０１１４】また、この発明によれば、生存判定器が、
評価済染色体レジスタと不適応値レジスタとに記憶され
た適応値を比較し、その比較結果に基づいて上記評価済
染色体レジスタに記憶された染色体とその適応値を、集
団メモリに記憶させるので、世代毎に集団メモリを持つ
必要がない。

【０１１５】また、この発明によれば、前述した遺伝的
アルゴリズムに用いる回路を装置の初期化に兼用して用
いるので、特別な初期化回路を設ける必要がない。

【０１１６】また、この発明によれば、初期化に利用す
る各部を並列実行させるので、初期化が高速に行われ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明に係る遺伝的アルゴリズムマシンの
一例を示す概念的ブロック図である。

【図２】 この発明の遺伝的アルゴリズムの流れを示す
フローチャート図である。

【図３】 この発明の集団メモリ３０の周辺回路を示す
図である。

【図４】 この発明の初期化モードにおいてシーケンシ
ャルカウンタ３６が集団メモリ３０にアドレスを提供す
る場合を示す図である。

【図５】 この発明のセレクションモードにおいて、乱
数発生器３１が集団メモリ３０にアドレスを提供する場
合を示す図である。

【図６】 この発明のサバイバルモードにおいて、不適
応ポインタ４４から集団メモリ３０にアドレスを供給す
る場合を示す図である。

【図７】 この発明の選択部４０の一部である不適応染
色体保持回路９１の内部回路を示す図である。

【図８】 この発明の選択部４０の一部である第１と第
２の染色体レジスタを示す図である。

【図９】 この発明の交叉器５０の内部回路を示す図で
ある。

【図１０】 この発明の交叉テンプレート発生器５４の
内部回路を示す図である。

【図１１】 この発明のカウント回路の他の例を示す図
である。

【図１２】 この発明の強制的に交叉位置を示すパター
ンを発生させる回路を示す図である。

【図１３】 この発明の突然変異モジュール６８の内部
回路を示す図である。

【図１４】 この発明の突然変異モジュール６８の具体
的動作を示す図である。

【図１５】 この発明の適応評価器７０の一例を示す図
である。

【図１６】 この発明の生存判定器８０の周辺回路を示
す図である。

【図１７】 この発明の全体詳細構成図である。

【図１８】 この発明の全体動作を説明する図である。

【図１９】 この発明の４つの染色体の交叉処理を示す
図である。

【図２０】 この発明の４つの染色体の交叉処理に用い
るマルチプレクサの動作を示す図である。

【図２１】 この発明の３つの染色体の交叉処理を示す
図である。

【図２２】 この発明の３つの染色体の交叉処理に用い
るデコーダとマルチプレクサの動作を示す図である。

【図２３】 この発明の初期化回路の他の例を示す図で
ある。

【図２４】 この発明の初期化回路の他の例を用いた全
体詳細構成図である。

【図２５】 従来の遺伝的アルゴリズムを示す図であ
る。

【符号の説明】

２０ アップダウンカウンタ、２１ トグルフリップフ
ロップ、２２ ＯＲゲート、２３ ＡＮＤゲート、２４
比較器、２５ 閾値比較器、２６ 閾値カウンタ、２
７ 交叉数比較器、２８ キャリーセーブ加算器、２９
ＸＯＲゲート、３０ 集団メモリ、３１ 乱数発生
器、３２ 染色体、３３ 適応値、３５不適応染色体、
３６ シーケンシャルカウンタ、３７ 第１のマルチプ
レクサ、３８ 第２のマルチプレクサ、３９ 第３のマ
ルチプレクサ、４０ 選択部、４１ 第１の染色体レジ
スタ、４２ 第２の染色体レジスタ、４３ 集団メモリ
アドレスレジスタ、４４ 不適応ポインタ、４５ 不適
応ポインタレジスタ、４８不適応値、４９ 不適応値レ
ジスタ、５０ 交叉器、５１ 乱数発生器、５２不適応
ポインタ有効フリップフロップ、５３ ＡＮＤゲート、
５４ 交叉テンプレート発生器、５５ 交叉テンプレー
トシフトレジスタ、５６ ＡＮＤゲート、５７ ＡＮＤ
ゲート、５８ ＯＲゲート、５９ マルチプレクサ、６
０ 突然変異器、６１ 乱数発生器、６２ ＸＯＲゲー
ト、６３ ＡＮＤゲート、６４第１のシフトレジスタ、
６５ 第２のシフトレジスタ、６６ 絶対値比較器、６
７ 絶対値比較器、６８ 突然変異モジュール、６９
突然変異済染色体レジスタ、７０ 適応評価器、７１
マルチプレクサ、７２ キャリーセーブ加算器、７３
重量比較器、７７ 評価済染色体、７８ 適応値、７９
評価済染色体レジスタ、８０ 生存判定器、８４ 第
１のパルス列発生器、８５ 第２のパルス列発生器、８
６ ＯＲゲート、９１ 不適応染色体保持回路、９５
適応評価器搭載部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岩本 貴司 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三菱電機株式会社内 (56)参考文献 特開 平６−161980（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−225223（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−200516（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−105180（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−194675（ＪＰ，Ａ) 坂和正敏、田中雅博，ソフトコンピュ ーティングシリーズ１ 遺伝的アルゴリ ズム，株式会社朝倉書店 Ｓｔｅｐｈｅｎ Ｄ．Ｓｃｏｔｔ ｅ ｔ．ａｌ，ＨＧＡ：Ａ Ｈａｒｄｗａｒ ｅ−Ｂａｓｅｄ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌ ｇｏｒｉｔｈｍ，1995 ＡＣＭ Ｔｈｉ ｒｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓ ｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｆｉｅｌｄ− Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙｓ（ＦＰＧＡ’95) 山田武士、中野良平，遺伝的アルゴリ ズムにおける探索空間水準の影響，電子 情報通信学会技術研究報告、，Ｖｏｌ. 93，Ｎｏ．424（ＡＩ93−72），ｐ．１ −ｐ．８ Ｂ．Ｃ．Ｈ．Ｔｕｒｔｏｎ，Ｔ．Ａｒ ｓｌａｎ，Ａ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｇｅ ｎｅｔｉｃ ＶＬＳＩ Ａｒｃｈｉｔｅ ｃｔｕｒｅ ｆｏｒ Ｃｏｍｂｉｎａｔ ｏｒｉａｌ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ａｐ ｐｌｉｖａｔｉｏｎｓ − Ｄｉｓｃ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ，Ｆｉｒｓｔ Ｉ ｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅ ｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａ ｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ Ｅｎｇｉｎ ｅｅｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ：Ｉｎｎ ｏｖａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ａｐｐ ｌ．，ｐ．493−ｐ．498 米澤保雄，遺伝的アルゴリズム 進化 理論の情報科学，森北出版株式会社 Ｌ．デービス編：嘉数他訳，遺伝アル ゴリズムハンドブック，森北出版株式会 社 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06N 3/12 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ｎビットで表現される染色体を用いて遺
   伝的アルゴリズムを実行する遺伝的アルゴリズムマシン
   において、 適応度を伴った染色体の集団を記憶する集団メモリと、 集団メモリに記憶された染色体の集団の中から親染色体
   を選択する選択部と、 選択部により選択された親染色体に交叉処理を行い、子
   染色体を生成する交叉器と、 交叉器により生成された子染色体に突然変異の処理を行
   う突然変異器と、 突然変異器により突然変異の処理が行われた子染色体の
   特定の問題に対する適応度を評価する適応評価器を着脱
   可能に搭載する適応評価器搭載部と、 上記適応評価器により評価される適応度に基づいて子染
   色体の生存の可否を判定する生存判定器とを備え、 上記集団メモリは、親染色体と子染色体とをともに記憶
   する１つの連続したメモリ領域であり、 上記遺伝的アルゴリズムマシンは、上記集団メモリに記
   憶されている適応度の低い染色体を、より適応度の高い
   子染色体で置き換えることにより、上記集団メモリ内に
   適応度の高い染色体を適応度の低い染色体より長く生存
   させ、 上記遺伝的アルゴリズムマシンは、上記集団メモリに記
   憶されている染色体の前回の置き換え以後に選択された
   親染色体の中で最も適応度の低い染色体のアドレスを記
   憶するアドレスポインタレジスタを備え、上記集団メモ
   リは、アドレスポインタレジスタに記憶されたアドレス
   にある染色体を子染色体で置き換えることを特徴とする
   遺伝的アルゴリズムマシン。
2. 【請求項２】 ｎビットで表現される染色体を用いて遺
   伝的アルゴリズムを実行する遺伝的アルゴリズムマシン
   において、 適応度を伴った染色体の集団を記憶する集団メモリと、 集団メモリに記憶された染色体の集団の中から親染色体
   を選択する選択部と、 選択部により選択された親染色体に交叉処理を行い、子
   染色体を生成する交叉器と、 交叉器により生成された子染色体に突然変異の処理を行
   う突然変異器と、 突然変異器により突然変異の処理が行われた子染色体の
   特定の問題に対する適応度を評価する適応評価器を着脱
   可能に搭載する適応評価器搭載部と、 上記適応評価器により評価される適応度に基づいて子染
   色体の生存の可否を判定する生存判定器とを備え、 上記集団メモリは、親染色体と子染色体とをともに記憶
   する１つの連続したメモリ領域であり、 上記遺伝的アルゴリズムマシンは、上記集団メモリに記
   憶されている適応度の低い染色体を、より適応度の高い
   子染色体で置き換えることにより、上記集団メモリ内に
   適応度の高い染色体を適応度の低い染色体より長く生存
   させ、 上記選択部は、上記集団メモリに記憶された染色体の中
   から染色体の適応度に関わらず、親染色体をランダムに
   選択し、 上記選択部は、２以上の染色体を親染色体として選択
   し、 上記選択部は、上記集団メモリから選択した染色体をシ
   リアルに転送するとともに、上記交叉器へ染色体を並列
   に出力する２以上の染色体レジスタを備えたことを特徴
   とする遺伝的アルゴリズムマシン。
3. 【請求項３】 ｎビットで表現される染色体を用いて遺
   伝的アルゴリズムを実行する遺伝的アルゴリズムマシン
   において、 適応度を伴った染色体の集団を記憶する集団メモリと、 集団メモリに記憶された染色体の集団の中から親染色体
   を選択する選択部と、 選択部により選択された親染色体に交叉処理を行い、子
   染色体を生成する交叉器と、 交叉器により生成された子染色体に突然変異の処理を行
   う突然変異器と、 突然変異器により突然変異の処理が行われた子染色体の
   特定の問題に対する適応度を評価する適応評価器を着脱
   可能に搭載する適応評価器搭載部と、 上記適応評価器により評価される適応度に基づいて子染
   色体の生存の可否を判定する生存判定器とを備え、 上記集団メモリは、親染色体と子染色体とをともに記憶
   する１つの連続したメモリ領域であり、 上記遺伝的アルゴリズムマシンは、上記集団メモリに記
   憶されている適応度の低い染色体を、より適応度の高い
   子染色体で置き換えることにより、上記集団メモリ内に
   適応度の高い染色体を適応度の低い染色体より長く生存
   させ、 上記遺伝的アルゴリズムマシンは、更に、上記適応評価
   器により適応度が評価された染色体とその適応度を示す
   適応値を記憶する評価済染色体レジスタと、 上記選択部により選択された親染色体の中で適応度の低
   い親染色体の適応値を記憶する不適応値レジスタとを備
   え、 上記生存判定器は、上記評価済染色体レジスタと不適応
   値レジスタとに記憶された適応値を比較し、その比較結
   果に基づいて上記評価済染色体レジスタに記憶された染
   色体とその適応値を、上記集団メモリに記憶させること
   を特徴とする遺伝的アルゴリズムマシン。
4. 【請求項４】 ｎビットで表現される染色体を用いて遺
   伝的アルゴリズムを実行する遺伝的アルゴリズムマシン
   において、 適応度を伴った染色体の集団を記憶する集団メモリと、 集団メモリに記憶された染色体の集団の中から親染色体
   を選択する選択部と、 選択部により選択された親染色体に交叉処理を行い、子
   染色体を生成する交叉器と、 交叉器により生成された子染色体に突然変異の処理を行
   う突然変異器と、 突然変異器により突然変異の処理が行われた子染色体の
   特定の問題に対する適応度を評価する適応評価器を着脱
   可能に搭載する適応評価器搭載部と、 上記適応評価器により評価される適応度に基づいて子染
   色体の生存の可否を判定する生存判定器とを備え、 上記交叉器は、 交叉位置を示すパターンを含む交叉テンプレートを発生
   する交叉テンプレート発生器と、 交叉テンプレート発生器により発生された交叉テンプレ
   ートを入力して、交叉テンプレートをシフトするｎビッ
   トの交叉テンプレートシフトレジスタと、 上記交叉テンプレートシフトレジスタから出力されるｎ
   ビットの各ビットの値に基づいてｎビットの親染色体の
   交叉処理を各ビット並列に行うマルチプレクサとを備
   え、 上記交叉テンプレート発生器は、外部から指定された交
   叉位置の数と現在の交叉位置の数とが一致するように交
   叉テンプレートのパターンを変更することを特徴とする
   遺伝的アルゴリズムマシン。
5. 【請求項５】 上記交叉テンプレート発生器は、 上記交叉テンプレートシフトレジスタ内の交叉位置を示
   すパターンの数をカウントするカウント回路と、 上記カウント回路がカウントした交叉位置を示すパター
   ンの数と外部から指定された交叉位置の数とを比較する
   交叉数比較器と、 上記交叉数比較器の比較結果に基づいて、交叉位置を示
   すパターンを発生するための閾値を設定する閾値カウン
   タと、 上記閾値カウンタの閾値と乱数とを比較する閾値比較器
   と、 上記閾値比較器の比較結果に基づいて、交叉位置を示す
   パターンを発生させるトグルフリップフロップとを備え
   たことを特徴とする請求項４記載の遺伝的アルゴリズム
   マシン。
6. 【請求項６】 上記交叉テンプレート発生器は、上記カ
   ウント回路がカウントした交叉位置を示すパターンの数
   に基づいて強制的に交叉位置を示すパターンを発生させ
   る回路を備えたことを特徴とする請求項５記載の遺伝的
   アルゴリズムマシン。
7. 【請求項７】 ｎビットで表現される染色体を用いて遺
   伝的アルゴリズムを実行する遺伝的アルゴリズムマシン
   において、 適応度を伴った染色体の集団を記憶する集団メモリと、 集団メモリに記憶された染色体の集団の中から親染色体
   を選択する選択部と、 選択部により選択された親染色体に交叉処理を行い、子
   染色体を生成する交叉 器と、 交叉器により生成された子染色体に突然変異の処理を行
   う突然変異器と、 突然変異器により突然変異の処理が行われた子染色体の
   特定の問題に対する適応度を評価する適応評価器を着脱
   可能に搭載する適応評価器搭載部と、 上記適応評価器により評価される適応度に基づいて子染
   色体の生存の可否を判定する生存判定器とを備え、 上記突然変異器は、 ｎビットの子染色体の突然変異の処理を各ビット並列
   に、かつ、独立に実行する突然変異モジュールと、 突然変異の処理が行われた子染色体の各ビットを並列に
   ロードする突然変異済染色体レジスタとを備え、 上記突然変異器は、 乱数に基づいて所定のパルス密度ｐを持つ第１と第２の
   パルス列を発生させる第１と第２のパルス列発生器と、 上記第１と第２のパルス列発生器により発生された第１
   と第２のパルス列を積算してパルス密度ｐ ² を持つ第３
   のパルス列を発生するＡＮＤゲートと、 上記ＡＮＤゲートで発生された第３のパルス列と上記子
   染色体の各ビットの排他的論理和を求めるＸＯＲゲート
   とを備えたことを特徴とする遺伝的アルゴリズムマシ
   ン。
8. 【請求項８】 適応度を伴った染色体の集団を記憶する
   集団メモリを備えた遺伝的アルゴリズムマシンの遺伝的
   アルゴリズムの実行方法において、 上記集団メモリに記憶されている適応度の低い染色体
   を、遺伝的アルゴリズムの実行により生成されたより適
   応度の高い子染色体で置き換えることにより、上記集団
   メモリ内に適応度の高い染色体を適応度の低い染色体よ
   り長く生存させる工程を備え、 上記遺伝的アルゴリズムの実行方法は、 上記集団メモリに記憶されている染色体の前回の置き換
   え以後に選択された親 染色体の中で最も適応度の低い染
   色体のアドレスを記憶する工程と、 記憶されたアドレスにある染色体を子染色体で置き換え
   る工程とを備えたことを特徴とする遺伝的アルゴリズム
   の実行方法。
9. 【請求項９】 上記遺伝的アルゴリズムの実行方法は、
   上記集団メモリに記憶された染色体の中から染色体の適
   応度に関わらず、親染色体をランダムに選択する工程を
   備えたことを特徴とする請求項８記載の遺伝的アルゴリ
   ズムの実行方法。