JP3821388B2 - Ｎ個の制御装置を制御するシステム、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数の要素の少なくとも１つを制御するシステム、方法およびプログラムに関する。

従来のコンピュータシステムにおけるプログラミングの基本は、「ｉｆ〜ｔｈｅｎ〜ｅｌｓｅ〜」形式で記述されるルールを用いる点にある。このようなルールは、予め予期することが可能なイベントに対処可能なように予め決定され得る。当業者であれば、どのようなイベントに対してどのように対処すべきかを示す仕様さえ与えられれば、その仕様を満たす１以上のルールを容易に設計することができる。ただし、予め予期することが不可能なイベントに対しては、このようなルール指向のプログラミングは無力である。予め予期することが不可能なイベントの発生条件をプログラムで記述することができないからである。

従来のコンピュータシステムは、予め予期することが不可能なイベントに対してあまりにも脆弱であり、そのようなイベントが発生してシステムが混乱した場合には、システム全体を停止させて復旧にあたる必要があった。しかし、現代のような高度情報化社会においてシステム全体を停止させることは社会への影響が甚大である。

本発明は、予め予期することが不可能なイベントに対してシステム全体を停止させることなく対処することが可能なシステム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明のシステムは、複数の要素と、前記複数の要素を含む系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した変数Ａｃｔの値を保持する保持部と、前記変数Ａｃｔの値に応じて、前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素の次の挙動を決定する決定部とを備え、前記決定部は、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれてノイズより所定のルールに支配された形式で前記次の挙動を決定し、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて前記所定のルールより前記ノイズに支配された形式で前記次の挙動を決定する。これにより、上記目的が達成される。

前記決定部は、ｂ’_ｉ＝ｂ_ｉ＋ｆ_ｉ（ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ）×Ｆ（Ａｃｔ）＋η_ｉ ｆｏｒ ｉ＝１，２，・・・Ｎ（Ｎは２以上の任意の整数）に従って前記次の挙動を決定し、ｂ’_ｉは要素ｉがとるべき次の挙動を示し、ｂ_ｉは要素ｉの現在の挙動を示し、ｆ_ｉは所定のルールを示し、Ｆは、Ｆ（０）＝０かつＦ（Ａｃｔ）≧０を満たす所定の単調増加関数を示し、η_ｉはノイズを示し、Ａｃｔが０に収束するとき｜ｆ_ｉ｜×Ｆが０に収束し、変数Ａｃｔの値は、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれて大きくなり、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて小さくなるように定義されていてもよい。

本発明の方法は、複数の要素と、前記複数の要素を含む系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した変数Ａｃｔの値を保持する保持部とを備えたシステムにおいて、前記複数の要素のうちの少なくとも１つを制御する方法であって、前記方法は、前記変数Ａｃｔの値に応じて、前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素の次の挙動を決定するステップを包含し、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれてノイズより所定のルールに支配された形式で前記次の挙動が決定され、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて前記所定のルールより前記ノイズに支配された形式で前記次の挙動が決定される。これにより、上記目的が達成される。

前記決定するステップにおいて、前記次の挙動は、ｂ’_ｉ＝ｂ_ｉ＋ｆ_ｉ（ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ）×Ｆ（Ａｃｔ）＋η_ｉ ｆｏｒ ｉ＝１，２，・・・Ｎ（Ｎは２以上の任意の整数）に従って決定され、ｂ’_ｉは要素ｉがとるべき次の挙動を示し、ｂ_ｉは要素ｉの現在の挙動を示し、ｆ_ｉは所定のルールを示し、Ｆは、Ｆ（０）＝０かつＦ（Ａｃｔ）≧０を満たす所定の単調増加関数を示し、η_ｉはノイズを示し、Ａｃｔが０に収束するとき｜ｆ_ｉ｜×Ｆが０に収束し、変数Ａｃｔの値は、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれて大きくなり、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて小さくなるように定義されていてもよい。

本発明のプログラムは、複数の要素と、前記複数の要素を含む系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した変数Ａｃｔの値を保持する保持部とを備えたシステムにおいて、前記複数の要素のうちの少なくとも１つを制御する制御処理を実現したプログラムであって、前記制御処理は、前記変数Ａｃｔの値に応じて、前記複数の要素のうち少なくとも１つの要素の次の挙動を決定するステップを包含し、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれてノイズより所定のルールに支配された形式で前記次の挙動が決定され、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて前記所定のルールより前記ノイズに支配された形式で前記次の挙動が決定される。これにより、上記目的が達成される。

前記決定するステップにおいて、前記次の挙動は、ｂ’_ｉ＝ｂ_ｉ＋ｆ_ｉ（ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ）×Ｆ（Ａｃｔ）＋η_ｉ ｆｏｒ ｉ＝１，２，・・・Ｎ（Ｎは２以上の任意の整数）に従って決定され、ｂ’_ｉは要素ｉがとるべき次の挙動を示し、ｂ_ｉは要素ｉの現在の挙動を示し、ｆ_ｉは所定のルールを示し、Ｆは、Ｆ（０）＝０かつＦ（Ａｃｔ）≧０を満たす所定の単調増加関数を示し、η_ｉはノイズを示し、Ａｃｔが０に収束するとき｜ｆ_ｉ｜×Ｆが０に収束し、変数Ａｃｔの値は、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれて大きくなり、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて小さくなるように定義されていてもよい。

本発明によれば、予め予期することが不可能なイベントに対してシステム全体を停止させることなく対処することが可能なシステム、方法およびプログラムを提供することができる。

本発明は、細胞における遺伝子の発現メカニズムに関する生物学的考察に基づいてなされたものである。細胞には、複数の遺伝子が含まれている。複数の遺伝子のそれぞれは、発現した状態と発現していない状態とのうちのいずれかの状態をとり得る。発現した状態は、複数の発現レベルに応じてさらに複数の状態に区分され得る。

細胞は、さまざまなレベルの活性度の状態をとり得る。各遺伝子が発現するかしないか、発現する場合にどの発現レベルで発現するかは、細胞内の活性度レベルの影響を受けて以下のように決定される。細胞内の活性度レベルが高い場合には、その細胞内の各遺伝子の挙動（各遺伝子が発現するかしないか、発現する場合にはどの発現レベルで発現するか）は、細胞内の所定のルールによって支配されている。ところが、細胞内の活性度レベルが低い場合には、その細胞内の各遺伝子の挙動（各遺伝子が発現するかしないか、発現する場合にはどの発現レベルで発現するか）が、その細胞内の所定のルールではなくノイズ（ゆらぎ）によって支配されている。このノイズ（ゆらぎ）は、各遺伝子に固有である（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ）と考えられている。生物学的考察により、予め予期することができないイベント（例えば、環境の変化）にさらされても細胞が死にいたらないのは、遺伝子に固有のノイズ（ゆらぎ）に由来していることが明らかになってきた。

細胞内の活性度レベルが低い状態が永久に続くわけではない。例えば、細胞内の活性度レベルが低い場合でも、ノイズ（ゆらぎ）によって細胞内の各遺伝子の挙動が活性度レベルの低い安定状態から活性度レベルの高い安定状態に遷移することにより、細胞内の活性度レベルが増大することがあり得る。細胞内の活性度レベルが増大するにつれて細胞内の各遺伝子の挙動はノイズ（ゆらぎ）よりもその細胞内の所定のルールに支配された形式で決定される。逆に、細胞内の活性度レベルが減少するにつれて細胞内の各遺伝子の挙動はその細胞内の所定のルールよりもノイズ（ゆらぎ）に支配された形式で決定される。

本発明は、上述したような生物学的考察に基づいて、新発想のコンピュータシステムを提供する。従来のコンピュータシステムにおいては、ノイズはむしろ除去されるべきものであった。本発明では、あえてそのノイズの考え方を導入することにより、予め予期することができないイベントに対して対処することが可能なコンピュータシステムを実現しようとするものである。

本明細書では、以下の（実施の形態１）〜（実施の形態３）において新発想のコンピュータシステムの実現例について説明し、（実施の形態４）において生物学的考察について説明する。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１の交通制御システム１の構成の一例を示す。

交通制御システム１は、複数の信号機制御装置１０_１、１０_２、・・・、１０_Ｎを含む。ここで、Ｎは２以上の任意の整数である。

交通制御システム１の目的は、交通渋滞の発生を防止しもしくは抑制し、または、発生した交通渋滞を緩和することである。その目的を達成するために、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれが自立分散的に制御される。

図２Ａは、信号機制御装置１０_ｉの構成の一例を示す。ここで、ｉ＝１，２，・・・，Ｎである。ここでは、説明を簡略化するために、信号機制御装置１０_ｉは、２つの道路（Ｘ方向に延びる道路とＹ方向に延びる道路）が交差する交差点における交通を制御するものとする。

信号機制御装置１０_ｉは、信号機１２ａ〜１２ｄと、信号機１２ａ〜１２ｄを制御する制御部１４とを含む。制御部１４は、任意のタイプのコンピュータを含み得る。信号機１２ａ〜１２ｄを制御する制御処理を実現したプログラムをそのコンピュータに実行させることにより、信号機１２ａ〜１２ｄを任意の態様で制御することが可能になる。

制御部１４は、信号機１２ａ〜１２ｄのそれぞれが「青」信号、「黄」信号、「赤」信号をそれぞれ表示する時間を制御する。具体的には、制御部１４は、信号機１２ａ、１２ｂが「青」信号もしくは「黄」信号である場合には信号機１２ｃ、１２ｄが「赤」信号となるように信号機１２ａ〜１２ｄを制御し、信号機１２ｃ、１２ｄが「青」信号もしくは「黄」信号である場合には信号機１２ａ、１２ｂが「赤」信号となるように信号機１２ａ〜１２ｄを制御する。

図１を再び参照して、交通制御システム１は、変数Ａｃｔの値を保持する保持装置２０をさらに含む。

ここで、変数Ａｃｔの値は、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態の活性度（Ａｃｔｉｖｉｔｙ）を示す。系の状態の活性度とは、その系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値にどれぐらい近いかを反映した指標である。例えば、変数Ａｃｔの値＝１／｜（評価値）−（所望の値）｜である。ここで、評価値は計測可能な値である必要がある。所望の値は、その系の状態に基づいて決定される評価値の目標値として任意の設定される。

図１に示される例では、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態に基づいて決定される評価値とは、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが配置されている地域における交通の状態を示す値（例えば、一定期間内に各交差点を通過する車両の数の合計）である。所望の値は、その地域における交通の任意の所望の状態を示す値（目標値）であり得る。例えば、所望の状態は、「その地域内のすべての交差点において渋滞なし」という状態であってもよいし、「その地域における１以上の所定の場所において渋滞なし」という状態であってもよい。

保持装置２０に保持されている変数Ａｃｔの値は、時間の経過につれて変化する交通の状態を反映するように更新され得る。変数Ａｃｔの値を更新するタイミングは任意のタイミングであり得る。変数Ａｃｔの値を更新する態様は問わない。

例えば、所望の状態が「その地域内のすべての交差点において渋滞なし」という状態であると仮定する。この場合には、変数Ａｃｔの値の更新は、例えば、一定の期間（例えば、６０秒）ごとに保持装置２０が変数Ａｃｔの値をリセットし、各交差点に設置された計測装置がその一定の期間内に交差点を通過する車両の数をカウントし、各計測装置がその一定の期間内にカウントされた車両の数を保持装置２０に送信し、保持装置２０が各計測装置から送信された値を積算し、その積算された値を評価値とし、その評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した値（例えば、評価値と所望の値との差の絶対値の逆数）を算出し、その算出された値を変数Ａｃｔに書き込むことによって達成される。

例えば、所望の状態が「その地域内の１以上の所定の場所において渋滞なし」という状態であると仮定する。この場合には、変数Ａｃｔの値の更新は、例えば、一定の期間（例えば、６０秒）ごとに保持装置２０が変数Ａｃｔの値をリセットし、その１以上の所定の場所のそれぞれに設置された計測装置がその一定の期間内にその場所を通過する車両の数をカウントし、各計測装置がその一定の期間内にカウントされた車両の数を保持装置２０に送信し、保持装置２０が各計測装置から送信された値を積算し、その積算された値を評価値とし、その評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した値（例えば、評価値と所望の値との差の絶対値の逆数）を算出し、その算出された値を変数Ａｃｔに書き込むことによって達成される。

一定の期間内に交差点（または、所定の場所）を通過する車両の数をカウントする計測装置としては、公知の任意のタイプの計測装置を使用することができる。計測装置は、信号機制御装置１０_ｉとは別の装置であり得る。あるいは、計測装置の機能を複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれの内部に組み込むようにしてもよい。

図２Ｂは、計測装置の機能を組み込んだタイプの信号機制御装置１０_ｉの構成の一例を示す。図２Ｂに示される例では、信号機制御装置１０_ｉは、信号機１２ａ〜１２ｄと、信号機１２ａ〜１２ｄを制御する制御部１４とに加えて、計測部１６ａ〜１６ｄをさらに含む。

計測部１６ａ、１６ｂは、Ｙ方向に延びる道路に沿って一定の期間内に交差点を通過する車両の数をカウントする。制御部１４は、計測部１６ａ、１６ｂによってその一定の期間内にカウントされた車両の数を保持装置２０に送信する。

計測部１６ｃ、１６ｄは、Ｘ方向に延びる道路に沿って一定の期間内に交差点を通過する車両の数をカウントする。制御部１４は、計測部１６ｃ、１６ｄによってその一定の期間内にカウントされた車両の数を保持装置２０に送信する。

図３は、保持装置２０の構成の一例を示す。

保持装置２０は、変数Ａｃｔの値を格納する格納部２２と、格納部２２に格納された変数Ａｃｔを更新する更新部２４とを含む。更新部２４は、一定の期間ごとに変数Ａｃｔの値をリセットするリセット部２４ａと、計測装置（または、信号機制御装置１０_ｉに内臓された計測部１６ａ〜１６ｄ）から送信された値を受信する受信部２４ｂと、受信された値を積算し、その積算された値を評価値とし、その評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した値（例えば、評価値と所望の値との差の絶対値の逆数）を算出する算出部２４ｃと、算出された値を変数Ａｃｔに書き込む書き込み部２４ｄとを含む。

図１に示される例では、保持装置２０は、信号機制御装置１０_ｉとは別の装置である。しかし、本発明はこれに限定されない。例えば、保持装置２０の機能を有する保持部を複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのうちの１つ（例えば、信号機制御装置１０_１）の内部に組み込むようにしてもよい。この場合には、信号機制御装置１０_１と信号機制御装置１０_２〜１０_Ｎのそれぞれとの間でデータを通信可能なように信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを構成すればよい。データの通信の態様は問わない。データの通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。

図４は、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが配置されている地域３０の一例を示す。図４に示される例では、Ｎ＝７であるがこれに限定されない。地域３０は、都道府県、市町村などの行政区分であり得るが、これに限定されない。地域３０は、任意の手法に従って区分された任意の領域であり得る。複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれは、地域３０における各交差点を担当するように配置され得る。複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれは、地域３０における交通の状態が所望の状態に近づくように自立分散的に制御され得る。

なお、図４に示される例では、交差点は、２つの道路が十字状に交差する交差点であるとして説明したが、これに限定されない。例えば、交差点は、２つの道路がＴ字状に交差する交差点であってもよい。

上述した説明では、信号機制御装置１０_ｉは、２つの道路が交差する交差点における交通を制御するものとして説明したが、信号機制御装置１０_ｉを３以上の道路が交差する交差点における交通を制御するものとしてもよい。

信号機制御装置１０_ｉの制御部１４は、保持装置２０に保持されている変数Ａｃｔの値に応じて、信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を決定する。具体的には、信号機制御装置１０_ｉの制御部１４は、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態に基づいて決定される評価値（図１に示される例では、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが配置されている地域の交通の状態を示す値）が所望の値に近づくにつれて、ノイズη_ｉより所定のルールｆ_ｉに支配された形式で信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を決定し、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態に基づいて決定される評価値（図１に示される例では、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが配置されている地域の交通の状態を示す値）が所望の値から遠ざかるにつれて、所定のルールｆ_ｉよりノイズη_ｉに支配された形式で信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を決定する。

例えば、信号機制御装置１０_ｉの制御部１４は、式（１）に従って、信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を決定する。

ｂ’_ｉ＝ｂ_ｉ＋ｆ_ｉ（ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ）×Ｆ（Ａｃｔ）＋η_ｉ ｆｏｒ ｉ＝１，２，・・・Ｎ ・・・（式１）
ここで、ｂ’_ｉは信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を示し、ｂ_ｉは信号機制御装置１０_ｉの現在の挙動を示し、ｆ_ｉは所定のルールを示し、Ｆは、Ｆ（０）＝０かつＦ（Ａｃｔ）≧０を満たす所定の単調増加関数を示し、η_ｉはノイズ（ゆらぎ）を示す。Ａｃｔが０に収束するとき｜ｆ_ｉ｜×Ｆが０に収束する。変数Ａｃｔの値は、その系の状態に基づいて決定される評価値（図１に示される例では、その地域における交通の状態を示す値）が所望の値に近づくにつれて大きくなり、その系の状態に基づいて決定される評価値（図１に示される例では、その地域における交通の状態を示す値）が所望の値から遠ざかるにつれて小さくなるように定義されている。

図１に示される例では、ｂ’_ｉは、信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動として、信号機１２ａ、１２ｂが「青」信号を表示する時間と「黄」信号を表示する時間の合計に対する信号機１２ａ、１２ｂが「赤」信号を表示する時間の比を示す。例えば、信号機１２ａ、１２ｂが「青」信号を表示する時間をＴ_ｂ’、「黄」信号を表示する時間をＴ_ｙ’、「赤」信号を表示する時間をＴ_ｒ’とすると、ｂ’_ｉ＝Ｔ_ｒ’／Ｔ_ｂ’＋Ｔ_ｙ’である。あるいは、ｂ’_ｉ＝ｌｏｇ（Ｔ_ｒ’／Ｔ_ｂ’＋Ｔ_ｙ’）であってもよい。ここで、ｌｏｇは自然対数を示す。

同様にして、図１に示される例では、ｂ_ｉは、 信号機制御装置１０_ｉの現在の挙動として、信号機１２ａ、１２ｂが「青」信号を表示する時間と「黄」信号を表示する時間の合計に対する信号機１２ａ、１２ｂが「赤」信号を表示する時間の比を示す。例えば、信号機１２ａ、１２ｂが「青」信号を表示する時間をＴ_ｂ、「黄」信号を表示する時間をＴ_ｙ、「赤」信号を表示する時間をＴ_ｒとすると、ｂ_ｉ＝Ｔ_ｒ／Ｔ_ｂ＋Ｔ_ｙである。あるいは、ｂ_ｉ＝ｌｏｇ（Ｔ_ｒ／Ｔ_ｂ＋Ｔ_ｙ）であってもよい。ここで、ｌｏｇは自然対数を示す。

所定のルールｆ_ｉは、例えば、公知の「ｉｆ〜ｔｈｅｎ〜ｅｌｓｅ〜」形式で記述されたルールであり得る。このようなルールは、予め予期することが可能なイベントに対処可能なように予め決定され得る。当業者であれば、どのようなイベントに対してどのように対処すべきかを示す仕様さえ与えられれば、その仕様を満たす１以上のルールを容易に設計することができる。ただし、予め予期することが不可能なイベントに対しては、このようなルール指向のプログラミングは無力である。予め予期することが不可能なイベントの発生条件をプログラムで記述することができないからである。本発明は、このような予め予期することが不可能なイベントにも対処可能とする点で画期的なものである。

なお、所定のルールｆ_ｉが必ずしも最適なルールである必要はない。本発明は、与えられた所定のルールｆ_ｉの範囲内で最適化を図ろうとするものだからである。

また、所定のルールｆ_ｉが、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎの現在の挙動ｂ_１〜ｂ_Ｎのすべてに依存していることは必須ではない。所定のルールｆ_ｉは、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎの現在の挙動ｂ_１〜ｂ_Ｎの少なくとも１つに依存していればよい。あるいは、所定のルールｆ_ｉは、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎの現在の挙動ｂ_１〜ｂ_Ｎの少なくとも１つに加えて、系の状態に基づいて決定される少なくとも１つの変数に依存するようにしてもよい。図１に示される例では、ｆ_ｉの値は、スカラー値で表現され得る。

所定の単調増加関数Ｆは、「任意のＡｃｔ_１、Ａｃｔ_２に対して、もしＡｃｔ_１＜Ａｃｔ_２ならばＦ（Ａｃｔ_１）≦Ｆ（Ａｃｔ_２）」という条件を満たす任意の関数であり得る。すなわち、所定の単調増加関数Ｆは、変数Ａｃｔの値が増加するにつれてＦ（Ａｃｔ）の値が減少することがない（増加するもしくは等しい）任意の関数である。図１に示される例では、Ａｃｔの値、Ｆ（Ａｃｔ）の値は、いずれも、スカラー値 で表現され得る。

ノイズη_ｉは、ルールとして表現することのできない任意のものであり得る。ノイズη_ｉは、例えば、ランダムノイズであり得る。図１に示される例では、ノイズη_ｉは、平均０、標準偏差１の正規分布（ガウシアン分布）によって表現され得る。このようなノイズη_ｉは、例えば、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれの内部にノイズ生成器を設けることにより生成され得る。あるいは、ノイズ生成器によって生成されたノイズを複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれに供給するようにしてもよい。この場合、単一のノイズ生成器によって生成された単一のノイズηを複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれに供給するようにしてもよいし、複数のノイズ生成器によって生成された複数のノイズη_１〜η_Ｎを複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎにそれぞれ供給するようにしてもよい。

なお、図１に示される例では、式（１）における「×」は、スカラーとスカラーとの乗算を示し、式（１）における「＋」は、スカラーとスカラーとの加算を示す。しかし、「×」、「＋」の意味は、これに限定されない。「×」、「＋」は、演算の対象となる量がベクトル量であるかスカラー量であるかに応じて、数学における通常の意味で用いられ得る。

｜ｆ_ｉ｜×Ｆ（Ａｃｔ）の値がη_ｉの絶対値に比べて十分大きい場合には、次の挙動ｂ’_ｉを決定するに際してノイズη_ｉは無視され得る。この場合には、次の挙動ｂ’_ｉは、所定のルールｆ_ｉに実質的に支配された形式で決定される。その結果、信号機制御装置１０_ｉの挙動は安定な状態（複数の安定な状態が存在する場合にはその複数の安定な状態のうちの１つ）に次第に収束する。ここで、安定な状態にある挙動は、ｆ_ｉ＝０の解として求められ得る。

これに対し、｜ｆ_ｉ｜×Ｆ（Ａｃｔ）の値が０に十分近い場合には、次の挙動ｂ’_ｉを決定するに際して｜ｆ_ｉ｜×Ｆ（Ａｃｔ）の値は無視され得る。この場合には、次の挙動ｂ’_ｉは、ノイズη_ｉに実質的に支配された形式で決定される。その結果、信号機制御装置１０_ｉの挙動は一時的に不安定となる。しかし、ノイズη_ｉの挙動（例えば、ランダムな挙動）をきっかけにして、信号機制御装置１０_ｉの挙動が安定な状態に少しでも近づくとＦ（Ａｃｔ）の値が増加することになるから、次の挙動ｂ’_ｉは、ノイズη_ｉに所定のルールｆ_ｉを少しだけ加味した形式で決定されることになる。このように、変数Ａｃｔの値に応じてノイズη_ｉと所定のルールｆ_ｉとをバランスさせた形式で次の挙動ｂ’_ｉが決定される。

図５は、信号機制御装置１０_ｉの制御部１４の構成の一例を示す。

制御部１４は、ＣＰＵ１４ａと、メモリ１４ｂと、信号機インタフェース１４ｃと、通信インタフェース１４ｄとを含む。これらの構成要素は、内部バス１４ｅを介して相互に接続されている。

メモリ１４ｂには、信号機１２ａ〜１２ｄを制御する制御処理を実現したプログラムが格納されている。さらに、所定のルールｆ_ｉ、所定の単調増加関数Ｆもメモリ１４ｂに格納されている。ＣＰＵ１４ａは、そのプログラムを実行する。

制御部１４は、信号機インタフェース１４ｃを介して信号機１２ａ〜１２ｄを制御することが可能なように構成されている。例えば、信号機インタフェース１４ｃには、信号機１２ａ、１２ｂの「青」信号を表示する時間の長さを示す変数Ｂ_１を格納するための領域ＲＢ_１と、信号機１２ａ、１２ｂの「黄」信号を表示する時間の長さを示す変数Ｙ_１を格納するための領域ＲＹ_１と、信号機１２ａ、１２ｂの「赤」信号を表示する時間の長さを示す変数Ｒ_１を格納するための領域ＲＲ_１とが設けられている。例えば、変数Ｂ_１の値を領域ＲＢ_１に書き込み、変数Ｙ_１の値を領域ＲＹ_１に書き込み、変数Ｒ_１の値を領域ＲＲ_１に書き込んだ後に、トリガ信号を信号機インタフェース１４ｃに与えることによって、信号機１２ａ、１２ｂにおいて、「青」信号を変数Ｂ_１の値（秒）だけ表示した後に「青」信号を「黄」信号に遷移させ、「黄」信号を変数Ｙ_１の値（秒）だけ表示した後に「黄」信号を「赤」信号に遷移させ、「赤」信号を変数Ｒ_１の値（秒）だけ表示した後に「赤」信号を「青」信号に遷移させることができる。このように、変数Ｂ_１と変数Ｙ_１と変数Ｒ_１とを用いて、信号機１２ａ、１２ｂの「青」信号→「黄」信号→「赤」信号の遷移を制御することができる。同様にして、変数Ｂ_２と変数Ｙ_２と変数Ｒ_２とを用いて、信号機１２ｃ、１２ｄの「青」信号→「黄」信号→「赤」信号の遷移を制御することができる。

制御部１４は、通信インタフェース１４ｄを介して信号機制御装置１０_ｉの外部にある装置と通信することが可能なように構成されている。例えば、通信インタフェース１４ｄは、データを保持装置２０に送信する送信部として機能し得、保持装置２０からデータを受信する受信部として機能し得る。

図６は、信号機制御装置１０_ｉにおける信号機１２ａ〜１２ｄを制御する制御処理を実現したプログラムの手順の一例を示す。このプログラムは、例えば、ＣＰＵ１４ａによって実行される。

ステップ６１：保持装置２０に保持されている変数Ａｃｔの値が参照される。

変数Ａｃｔの値を参照する態様は問わない。変数Ａｃｔの値の参照は、例えば、信号機制御装置１０_ｉから保持装置２０にリクエストを送信し、そのリクエストに応答して保持装置２０から送信された変数Ａｃｔの値を示すデータを信号機制御装置１０_ｉにおいて受信することによって達成されるが、これに限定されない。例えば、一定の時間が経過するたびに保持装置２０から送信される変数Ａｃｔの値を示すデータを信号機制御装置１０_ｉにおいて受信するようにしてもよい。

ステップ６２：変数Ａｃｔの値に応じて、信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動が決定される。

このような決定は、例えば、上述したように（式１）に従って行われる。信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎの現在の挙動ｂ_１〜ｂ_Ｎを示すデータを入手する態様は問わない。現在の挙動ｂ_ｉを示すデータの入手は、例えば、メモリ１４ｂに格納されているデータを参照することによって達成される。現在の挙動ｂ_１、ｂ_２、・・・、ｂ_ｉ−１、ｂ_ｉ＋１、・・・、ｂ_Ｎを示すデータの入手は、例えば、信号機制御装置１０_ｉから信号機制御装置１０_１、１０_２、・・・、１０_ｉ−１、１０_ｉ＋１、・・・、１０_Ｎのそれぞれにリクエストを送信し、そのリクエストに応答して信号機制御装置１０_１、１０_２、・・・１０_ｉ−１、１０_ｉ＋１、・・・、１０_Ｎからそれぞれ送信された現在の挙動ｂ_１、ｂ_２、・・・、ｂ_ｉ−１、ｂ_ｉ＋１、・・・、ｂ_Ｎを示すデータを信号機制御装置１０_ｉにおいて受信することによって達成されるが、これに限定されない。これらのデータは、例えば、メモリ１４ｂに格納され得る。

ステップ６３：ステップ６２において決定された次の挙動が実行されるように信号機１２ａ〜１２ｄが制御される。

このような制御は、例えば、上述したように信号機インタフェース１４ｃの所定の領域に値を書き込むことによって達成される。

このように、信号機制御装置１０_ｉの制御部１４内のＣＰＵ１４ａが図６に示されるプログラムを実行することにより、制御部１４は、信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を決定する決定部として機能することができる。

信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎの少なくとも１つのそれぞれにおいて、制御部１４内のＣＰＵ１４ａが図６に示されるプログラムを実行することにより、信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎの少なくとも１つのそれぞれがとるべき次の挙動を決定することができる。

このように、信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を変数Ａｃｔの値に依存して決定することにより、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態に基づいて決定される評価値（例えば、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが配置されている地域における交通の状態を示す値）が所望の値に近い状態（活性状態）にある場合には所定のルールｆ_ｉに従って信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を決定し、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態に基づいて決定される評価値（例えば、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが配置されている地域における交通の状態を示す値）が所望の値から遠い状態（不活性状態）にある場合にはノイズη_ｉに従って信号機制御装置１０_ｉがとるべき次の挙動を決定することが可能になる。その結果、予め予期することが不可能なイベントの発生により、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態が所望の状態から遠い状態（不活性状態）に陥った場合でも、システム全体を停止させることなく、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態を回復させることが可能になる。

ここで、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含む系の状態の回復は、ノイズη_ｉに依存するため、その系の状態が最適な状態にまで回復するとは限らないし、その回復には時間がかかる。しかし、本発明のシステムによれば、「予め予期することが不可能なイベントに対してシステム全体を停止させることなく対処することが可能である」という従来のシステムでは得ることができない効果を得ることができる。このことは、特筆すべきことである。なぜなら、従来のシステムでは、「予め予期することが不可能なイベントが発生してシステムが混乱した場合には、システム全体を停止させて復旧にあたる」ということが技術常識だったからである。

本発明のシステムは、細胞における遺伝子の発現メカニズムについての深い洞察に基づいて従来の発想を転換することによってはじめて得られたものである。本発明のシステムは、従来の技術常識を覆すという点で、きわめて画期的であるといえる。さらに、本発明のシステムは、拡張性に優れたシステムであるといえる。なぜなら、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが自立分散的に制御されるため、システムに新たな信号機制御装置を追加することが容易だからである。

このように、本発明によれば、予め予期することが不可能なイベントに対してシステム全体を停止させることなく対処することが可能であるという対障害性や持続性に優れた”柔軟な”システムを構築することが可能になる。また、本発明によれば、拡張性に優れた”柔軟な”システムを構築することが可能になる。

（実施の形態２）
上述した実施の形態１では、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを含むシステムを例にとり説明したが、本発明はこれに限定されない。複数の要素１００_１〜１００_Ｎが下記の条件を満たすように構成されている限り、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎに代えて、その複数の要素１００_１〜１００_Ｎを使用することができる。

条件：複数の要素１００_１〜１００_Ｎのそれぞれが、系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値に近づくにつれてノイズより所定のルールに支配された形式で次の挙動を決定し、系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値から遠ざかるにつれて所定のルールよりノイズに支配された形式で次の挙動を決定する決定部を有していること。

このように、複数の要素１００_１〜１００_Ｎを上記条件を満たすように構成することにより、予め予期することが不可能なイベントに対してシステム全体を停止させることなく対処することが可能であるという対障害性や持続性に優れた”柔軟な”システムを構築することが可能になる。また、本発明によれば、拡張性に優れた”柔軟な”システムを構築することが可能になる。

本発明による”柔軟な”システムを実現する考え方は、様々なタイプのコンピュータシステム（例えば、インターネットシステム、携帯電話システムなど）に適用することができる。

インターネットシステムは、複数のコンピュータノードを有している。複数のコンピュータノードのそれぞれは、入力ポートと出力ポートとを有している。各コンピュータノードは、入力ポートに接続される複数のコンピュータノードのいずれかから受け取った情報を出力ポートに接続される複数のコンピュータノードのうちどのコンピュータノードに出力するかを決定し、その決定されたコンピュータノードに情報を出力するスイッチングノードとして機能する。各コンピュータノードにおけるスイッチングは排他的であり、当該コンピュータノードを通る複数のフローのうち１つのフローを選択すれば他のフローを選択することができない。

あるコンピュータノードを通るｍ個のフローが存在するとし、このコンピュータノードはｍ個のフローのうちの１つを選択するように動作するとする。ここで、ｍは２以上の任意の整数である。この場合、このコンピュータノードの挙動は、例えば、ｍ個のフローのそれぞれを選択する確率の組（Ｐ_１，Ｐ_２，・・・，Ｐ_ｍ）によって表現され得る。ここで、Ｐ_ｉはｍ個のフローのうちｉ番目の特定のフローを選択する確率を示す（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）。

各コンピュータノードを上記条件を満たすように構成することにより、”柔軟な”インターネットシステムを構築することが可能になる。そのようなコンピュータノードの構成は、実施の形態１において説明した信号機制御装置１０_ｉの構成と同様であるから、ここではその説明を省略する。

携帯電話システムもまた、スイッチングノードとして機能する複数のコンピュータノードを有している。従って、各コンピュータノードを上記条件を満たすように構成することにより、”柔軟な”携帯電話システムを構築することが可能になる。そのようなコンピュータノードの構成は、実施の形態１において説明した信号機制御装置１０_ｉの構成と同様であるから、ここではその説明を省略する。

同様にして、本発明による”柔軟な”システムを実現する考え方は、スイッチングノードとして機能する複数のコンピュータノードを有する任意のシステムに適用することができる。各コンピュータノードを上記条件を満たすように構成することにより、”柔軟な”システムを構築することが可能になる。そのようなコンピュータノードの構成は、実施の形態１において説明した信号機制御装置１０_ｉの構成と同様であるから、ここではその説明を省略する。

（実施の形態３）
上述した実施の形態１では、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが自立分散的に制御される例を説明したが、本発明はこれに限定されない。複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを制御する制御装置を交通制御システム１内に設け、その制御装置が複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを集中的に制御するようにしてもよい。この場合には、その制御装置が複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれの次の挙動を決定し、複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれについて決定された次の挙動を複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎのそれぞれに伝達するようにすればよい。このような決定は、例えば、その制御装置内のメモリに式（１）を格納しておき、その制御装置内のＣＰＵに複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎを制御する制御処理を実現したプログラムを実行させることによって達成され得る。また、そのような伝達は、有線通信を利用してなされてもよいし、無線通信を利用してなされてもよい。このような制御装置は、保持装置２０と別の装置であってもよいし、保持装置２０の機能を組み込んだタイプのものであってもよい。このような”集中制御型”の交通制御システムによっても、図１に示される”自立分散制御型”の交通制御システム１と同様の効果が得られることはいうまでもない。

また、実施の形態２で説明した”柔軟な”システムを”集中制御型”のシステムとして実現することも、”自立分散型”のシステムとして実現することも本発明の範囲内であるというべきである。

（実施の形態４）
細胞性生物は、不規則に変化する環境に対して、生存のためにそれらの遺伝子ネットワークを柔軟に調整する。いくつかの環境変化は、シグナル伝達機構により認識され、これが次にその情報を、ＤＮＡ上の特定のプロモーター領域に伝達して、指定された環境に対して適応性の機能的分子を発現する。その一方で、生物は、予め予測することが不可能なイベントに対しても、適切に反応することにより、環境変化に対応することができる。

本発明者らは、特定のシグナル伝達機構が存在しない環境変化に対する生物の未知の適応性応答機構を実証するために、相互抑制性オペロンのみから構成される遺伝子ネットワークをＥ．ｃｏｌｉ細胞に組み込んだ。この遺伝子ネットワークを用いた実験は、細胞が所定の栄養素についてのシグナル伝達機構が存在しない場合であっても、その栄養素の利用可能性の変化に対して応答し、その結果、複数存在する遺伝子発現状態の中で、適切な酵素を産生する状態をもたらすことを示した。従って、生物が特定のシグナル伝達経路なしに環境変化に適応するように変化できることが示された。

さらに、そのオペロンからの遺伝子発現について鋭意研究した結果、本発明者らは、遺伝子ネットワーク内の遺伝子発現の複数の状態（複数のアトラクター）が細胞活性または活力と協働し、ノイズによる誘導を行い、そして、適応性のアトラクターが選択されることにより、細胞がシグナル伝達機構の対象ではない環境変化に対して適応性応答を生じることを見出した。このアトラクター選択は、シグナル伝達機構のように特定の閾値を有し、入力を出力にプロセシングする分子デバイスの連続的反応としてではなく、非線形ネットワークに固有のノイズにより誘導される制御系として作用する。

１．材料および方法
（プラスミド構築）
プラスミドｐＡＬＬ７を、標準的なクローニングマニュアル（J. Sambrook, E. F. Fritsch, T. Maniatis, Molecular Cloning Alaboratory manual、(Cold Spring Harbor Laboratory Press, New York, ed. 2, 1989)）に記載されるような基本的な分子クローニング技術を使用して構築した。遺伝子およびプロモーターを、以下のようにして得た：ｐＴｒｃ９９Ａ（Ａｍｅｒｓｈａｍ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）よりＰｔｒｃ；ｐＡＳＫ−ＩＢＡ３（Ｓｉｇｍａ−Ｇｅｎｏｓｙｓ）よりＰｔｅｔＡ；ｐＴｒｃ９９ＡよりｌａｃＩ；ｐｃＤＮＡ６／ＴＲ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）よりｔｅｔＲ；ｐＥＧＦＰ（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｃｌｏｎｔｅｃｈ）よりｅｇｆｐ；ｄｓＲｅｄ．Ｔ４（B.J. Bevis, B. S. Glick, Nat Biotechnol 20, 83 (2002)）（Ｂ．Ｓ．Ｇｌｉｃｋ博士（Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｃａｇｏ）から寄贈）；ｐＱＥ１６（Ｑｉａｇｅｎ）よりｍｄｈｆｒ；ｐＫＧＮ−Ｈ １７よりｇｌｓ−ｈ。このプラスミドは、ＣｏｌＥ１複製起点およびアンピシリン耐性遺伝子を含んでいた。Ｔ１ターミネーターおよびｔ０ターミネーターは、それぞれ、オペロン１およびオペロン２からの転写を終結させる。

（株、培地、および増殖条件）
ＯＳＵ００１株（ＤＨ１（D. Hanahan, J Mol Biol 166, 557 (1983)）の誘導体）を、相同組換えによりｃａｔ遺伝子でｇｌｎＡ遺伝子を置き換えることにより構築した（K.A. Datsenko, B. L. Wanner, Proc Natl Acad Sci U S A 97, 6640 (2000)）。培地Ｍは、１００ｍｇ／ｌのアンピシリンおよび０．５μｇ／ｌのアンヒドロテトラサイクリン（ａＴｃ）を添加することにより培地Ｃの最少培地（A.Kashiwagi et al., J Mol Evol 52, 502 (2001)）から作製した。ＰｔｅｔＡの実質的な強度をＰｔｒｃの強度と同様に調整するために、ａＴｃ（Ｔｅｔリプレッサを阻害する）もまた、培地ＮおよびＴに等濃度で添加した。培地Ｎは、培地Ｍおよび０．１ｍＭのグルタミンから構成される。培地Ｔは、培地Ｎおよび６５０μｇ／ｍｌのトリメトプリムラクテートから構成される培地である。トリメトプリムラクテートは、Ｅ．ｃｏｌｉゲノムにおいてコードされるＤＨＦＲを阻害するが、オペロン２にコードされるｍＤＨＦＲに対してほとんど影響を有さない。全ての培養物を、３７℃にてエアレーションしながら増殖させた。細胞数を、ＳＤ−２０００粒子分析機（Ｓｙｓｍｅｘ）を使用して測定した。各集団からの細胞を、フローサイトメトリー分析を行うまで−８０℃で貯蔵した。

（フローサイトメトリー）
−８０℃で貯蔵されたサンプルを、２５℃にて水浴中で解凍し、そして分析まで氷上に維持した。単一細胞蛍光測定を、４８８ｎｍアルゴン励起レーザーならびにＧＦＰの蛍光について５２５ｎｍ±２５ｎｍの帯域フィルターおよびＲＦＰの蛍光について６００ｎｍの二色性フィルターを用いて、Ｃｏｕｌｔｅｒ(登録商標)Ｅｐｉｃｓ(登録商標)ＥＬＩＴＥ Ｆｌｏｗ Ｃｙｔｏｍｅｔｅｒ（Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ）で実行した。各培養物について、１０，０００の事象を収集した。全てのフローデータを、ＷｉｎＭＤＩ バージョン２．８を使用してテキストフォーマットに変換し、そしてＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ(登録商標)（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐ．）を使用して分析した。

（ｍＲＮＡ測定）
全細菌性ＲＮＡを、ＲＮｅａｓｙミニキット（Ｑｉａｇｅｎ）を用いて調製した。ノーザンブロットおよびハイブリダイゼーションを、標準的方法に従って実行し、そしてＡｌｋＰｈｏｓ Ｄｉｒｅｃｔ^ＴＭ Ｌａｂｅｌｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ（Ａｍｅｒｓｈａｍ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）を用いて可視化した。オペロン１およびオペロン２からのｍＲＮＡのハイブリダイゼーションシグナルを、ＩｍａｇｅＪ １．２９を用いて定量した。

（顕微鏡分析）
細胞の顕微鏡試験を、Ｏｌｙｍｐｕｓ ＩＸ７０顕微鏡およびＫＥＹＥＮＣＥ ＶＢ−６０１０ ＣＣＤカメラを使用して実行した。ＧＦＰ−ＲＦＰチャネルについて、ＢＡ４６０−４９０励起フィルター、ＤＭ５０５二色性ビームスプリッター、およびＢＡ５１５ＩＦ発光フィルターを使用した。ＧＦＰチャネルについて、ＢＡ４７０−４９０励起フィルター、ＤＭ５０５二色性ビームスプリッター、およびＢＡ５１５−５５０発光フィルターを使用した。ＲＦＰチャネルについて、ＢＡ２５０−５５０励起フィルター、ＤＭ５６５二色性ビームスプリッター、およびＢＡ５８０ＩＦ発光フィルターを使用した。

（モデル解析）
数値シミュレーションを、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋で開発したプログラムを使用するＲｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａ法により実行した。線形安定性分析を、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ３．０（Ｗｏｌｆｒａｍ Ｒｅｓｅａｒｃｈ）を用いて実行した。

２．結果
（プラスミドの構築）
本実施の形態において使用される遺伝子ネットワークを構築するためのプラスミド構造（ｐＡＬＬ７、図７）は、遺伝子発現における複数のアトラクターの存在を実証するために、Ｃｏｌｌｉｎｓらにより研究された遺伝子ネットワークの誘導体である（T. S. Gardner, C. R. Cantor, J. J. Collins, Nature 403, 339 (2000)）。このプラスミドのオペロン１を、ｔｅｔＡプロモーター（A.Skerra, Gene 151, 131 (1994)）（Ｔｅｔリプレッサにより抑制される）、Ｌａｃリプレッサ（ｌａｃＩ）遺伝子、緑色蛍光タンパク質（ＧＦＰ）遺伝子（ｅｇｆｐ（B.P. Cormack, R. H. Valdivia, S. Falkow, Gene 173, 33 (1996)）、Ｅ．ｃｏｌｉにおいて高度に発現される）、および変異体グルタミンシンテターゼ（ＧＬＳ−Ｈ）（W.-Z.Xu, J. Fukuhara, K. Yamamoto, T. Yomo, I. Urabe, J. Ferment. Bioeng. 77, 252(1994)）遺伝子（ｇｌｓ−ｈ；元々の翻訳後調節を排除した）を用いて構築した。このプラスミドのオペロン２を、ｔｒｃプロモーター（E. Amann, B.Ochs, K. J. Abel, Gene 69, 301 (1988)）（Ｌａｃリプレッサにより抑制される）、Ｔｅｔリプレッサ（A. Skerra、前出）（ｔｅｔＲ）遺伝子、赤色蛍光タンパク質（ＲＦＰ）（B.J. Bevis, B. S. Glick, Nat Biotechnol 20, 83 (2002)）遺伝子（ｄｓｒｅｄ．Ｔ４）、およびマウスジヒドロ葉酸レダクターゼ（ｍＤＨＦＲ）（J.R. Appleman, N. Prendergast, T. J. Delcamp, J. H. Freisheim, R. L. Blakley, JBiol Chem 263, 10304 (1988).）遺伝子（ｍｄｈｆｒ）を用いて構築した。

このネットワークは、２つのオペロンから構成され、これらのオペロンは、互いに相互に抑制し、そして遺伝子発現の３つの状態を有する：両方のオペロンの弱い発現および抑制（アトラクターＷ）、オペロン１の強い発現およびオペロン２の強い抑制（アトラクター１）、およびその反対（アトラクター２）。緑色蛍光タンパク質（ＧＦＰ）および赤色蛍光タンパク質（ＲＦＰ）の蛍光の分析により、どの状態をネットワークがとったのかを観察することが可能となる。複数のアトラクターが、非線形遺伝子ネットワーク内に存在しており、そして細胞分化および同所的種形成に重要であることは、理論的に示されている（S. A. Kauffman, The origin of order (Oxford University Press, NewYork, 1993)、K. Kaneko, T. Yomo, Bull Math Biol 59, 139 (1997)、K. Kaneko, T.Yomo, Proc R Soc Lond B Biol Sci 267, 2367 (2000)）。しかし、これらの細胞が、環境変化に適応するために、２つのコードされた酵素（変異型グルタミンシンターゼ（ＧＬＳ−Ｈ）またはマウスジヒドロ葉酸還元酵素（ｍＤＨＲＦ））のうちの１つを発現するように１つのアトラクターから別のアトラクターに切り替えることができるか否かについては、教示も示唆もされていない。

（Ｅ．ｃｏｌｉ株の形質転換および培養）
本発明者らは、Ｅ．ｃｏｌｉ株ＯＳＵ００１（ゲノムにおいてグルタミンシンテターゼ遺伝子を欠く）を、ｐＡＬＬ７で形質転換し、そして培養条件を段階的に変化させながら一晩づつの継体培養をした（図８）。より詳細には、ＯＳＵ００１（ｐＡＬＬ７）を、環境を変えながら、毎日１ｍｌあたり６．７×１０^４個の細胞の接種サイズで継体培養に供した。環境の変え方は以下のとおりである： １日目から５日目 培地Ｎ、６日目〜７日目 培地Ｔ、８日目〜１０日目 培地Ｎ、１１日目〜１３日目 培地Ｍ、１４日目〜１５日目培地Ｎ、および１６日目 培地Ｔ。各日における最終細胞濃度は、２．８×１０^７〜２．６×１０^８細胞／ｍｌであった。図中に示された日に、細胞を、フローサイトメトリー分析にかけた。図中の色は、ＧＦＰおよびＲＦＰを示されたレベルまで発現する細胞の密度を示す。培地Ｔにおいて観察された弱い正の相関は、緑色蛍光ゲートへのＲＦＰ蛍光の漏出に起因し、これは、ＧＦＰ発現には関係なかった。

酵素ＧＬＳ−ＨまたはｍＤＨＲＦをコードする遺伝子を含むオペロンの発現が、培地Ｎ（最少培地（培地Ｍ）および０．１ｍＭグルタミン）中での生存のために必要ではないので、３日目まで、大部分の細胞は、ＧＦＰおよびＲＦＰの弱い蛍光を示した（アトラクターＷに対応する）。これらの細胞を、培地Ｎから、テトラヒドロ葉酸（ｍＤＨＦＲの産物）枯渇を生じる培地Ｔ（培地Ｎおよび６５０μｇ／ｍｌトリメトプリムラクテート）に移した場合、これらの細胞は、強いＲＦＰ発現を示した。

次に、顕微鏡分析を行った（図９）。培地Ｍ、Ｎ、およびＴにおける細胞のＧＦＰおよびＲＦＰの蛍光を、各チャネルについて異なるフィルターセットを用いた。露光時間およびＩＳＯ値で表される感度を、図中に示す。目盛りは、５μｍである。この顕微鏡分析は、培地Ｔ中のＧＦＰ蛍光が、培地Ｎ中よりも弱いことを示した。このことは、ＧＦＰの強い抑制を実証している（図９におけるＧＦＰチャネル）。強いＲＦＰ発現および強いＧＦＰ抑制を示す状態は、アトラクター２に対応する。このアトラクターは、これらの細胞がテトラデヒドロ葉酸の枯渇を補うｍＤＨＦＲを発現することを可能にし、そして培地Ｔにおける生存には必要でないＧＬＳ−Ｈを抑制するので、培地Ｔに対して適応性である。

培地Ｎに戻すと、これらの細胞は、再びアトラクターＷを示し、必要性の緩和に応じて強いｍＤＨＦＲ発現が止まる。さらに、培地Ｎから培地Ｍ（グルタミン枯渇を引き起こした）へ変更すると、細胞は、アトラクター１の状態になり、この場合、これらの細胞は、グルタミン枯渇を補うために必要なＧＬＳ−Ｈを強く発現し、そして不必要な酵素であるｍＤＨＦＲをコードするオペロン２の強い抑制を示した（図９におけるＲＦＰチャネル）。これらの細胞を培地Ｎに戻した場合、ＧＬＳ−Ｈを強く発現する必要性がなくなり、そしてこれらの細胞は、アトラクターＷの状態に戻り、２つの必要ではない酵素ＧＦＰとＲＦＰを最小限レベルで発現した。各培地におけるこれら３つのアトラクターの交互の出現を、ｍＲＮＡの定量によっても確認した；細胞あたりのオペロン１およびオペロン２由来のｍＲＮＡコピー数は、それぞれ、培地Ｍにおいて１０．０および検出不能であり、培地Ｔにおいて検出不能および６．０であり、そして培地Ｎにおいて検出不能および０．３であった。

同じ適応性応答は、継体培養に対して、異なる順序で培地変化を適用した場合にも観察された（図１０）。この実験では、ＯＳＵ００１（ｐＡＬＬ７）を、環境を変えながら、１ｍｌたり６．７×１０^４個の細胞の接種サイズで一晩ずつの継体培養に供した。環境の変え方は、以下のとおりである：１日目から５日目 培地Ｎ、６日目〜７日目 培地Ｍ、８日目〜９日目 培地Ｔ、１０日目〜１１日目 培地Ｎ、１２日目〜１３日目 培地Ｍ、および１４日目 培地Ｔ。毎日の最終細胞濃度は、２．８×１０^７〜２．６×１０^８細胞／ｍｌであった。図中に示された日に、増殖した細胞を、フローサイトメトリー分析に供した。図中の色は、示された領域におけるＧＦＰおよびＲＦＰを発現する細胞の密度を示す。培地Ｍから培地Ｔへの変化が、細胞をアトラクター１からアトラクター２へとシフトさせたことに注目すべきである。培地Ｔから培地Ｍへの変化は、反対方向の移行を生じず、そして細胞を増殖させなかった（データは示さず）。

これらの結果は、環境変化が必須の栄養素（グルタミンまたはテトラヒドロ葉酸）の枯渇を引き起こす場合、相互に抑制性のオペロンのネットワークを有する細胞は、その栄養素に対応するシグナル伝達機構を有さなくても、その枯渇を補うアトラクターを選択するということを明らかに示した。

なお、上記の適応性応答は、単に、培地Ｎにおいて偶然他のオペロンよりも強く１つのオペロンを発現する少数の細胞が培地ＴまたはＭにおいて増殖したこと に起因するものではない。なぜなら、培地ＭまたはＴ中の全ての細胞ではないとしても、大部分の細胞が、培地Ｎ中の遺伝子発現における変動の範囲を超えて高度に偏った遺伝子発現を示したからである。むしろ大部分の細胞が、栄養素利用可能性における変化に対して適応性のアトラクターを選択するようにそれらの遺伝子発現を変えたのであろう。

（個々の細胞の遺伝子発現における適応）
その個々の細胞による遺伝子発現の適応的変化は、適応性応答の初期段階の試験によっても確認された。

大部分の細胞における遺伝子発現が栄養素利用可能性に対して適応性のアトラクターを選択するように変化したことに起因して、適応性応答が生じたことを示すために、この適応性応答の初期段階を、以下に記載のように試験した。 本明細書に示された遺伝子発現結果の解釈としての制御機構とは異なる、代替的な遺伝子発現結果の解釈としては、期せずして、培地ＴまたはＭの栄養素利用可能性に対して適応性のアトラクターに近い培地Ｎ中の少数の細胞のみが増殖し、そして培地ＴまたはＭのそれぞれに対して明らかに適応する集団を構成したとする解釈が可能である。この代替的な解釈に従うと、培地ＴまたはＭに接種された細胞の大部分は増殖しないが、しばらくの間栄養素なしに生存するという結果を示すことになる（N. Banning, S. Toze, B.J. Mee, Journal of Applied Microbiology 93,69 (2002)）。どの解釈が現実により近いかを調べるために、本発明者らは、培地Ｎで増殖した細胞を、培地ＴまたはＭに接種した後の遺伝子発現における初期変化を調べた。その結果を図１１に示す。図１１において、黒色および灰色の曲線は、培地Ｎから培地ＴおよびＭへの接種後０．５時間におけるそれぞれの細胞分布を示す。赤および緑は、培地ＴおよびＭにおける１１時間の培養後のそれぞれの細胞分布を示す。

ＧＦＰ対ＲＦＰの蛍光比は、これらの細胞（培地Ｔにおける１１時間の培養の間に６．３倍に増殖し、そして培地Ｍにおいて３．２倍に増殖した）が既に、他方のオペロンよりも一方のオペロンを強く発現し始めていたことを示した。接種直後の細胞平均位置の周囲には、１１時間の培養後の細胞分布において明確なショルダーが存在しなかったことに注目すべきである。このことは、培地ＴまたはＭにおける１１時間の培養後に、ほとんどの細胞は、元の遺伝子発現パターンを残していなかったことを示している。従って、この適応性応答は、単に、培地ＴまたはＭの接種前に期せずして適応性アトラクターの近くにある少数の細胞の増殖に起因するのではいことを示す。むしろ、大部分の細胞が、おそらく、栄養素利用可能性の変化に応じてそれらの遺伝子発現を変更する。

この適応性応答が、大部分の細胞によるアトラクターの選択に起因し、かつ予め高度に偏った遺伝子発現を有する少数の細胞集団の選択に起因しないことをさらに確認するために、本発明者らは、アトラクターＷの周囲の細胞集団からの培地ＭまたはＴにおける増殖を、アトラクター１またはアトラクター２の周囲の細胞集団からの増殖と比較した。培地Ｎ中で一晩増殖された細胞（アトラクターＷの周囲にあった）を、培地ＴおよびＭに接種し（６．７×１０^４細胞／ｍｌ）、そして２１時間の培養によりそれぞれ２．９×１０^７細胞／ｍｌおよび７．５×１０^７細胞／ｍｌまで増殖させた。増殖した集団（これらは、培地Ｔにおいてアトラクター２の周囲にあり、そして培地Ｍにおいてアトラクター１の周囲であった）を、同じ培地中に再び接種し（６．７×１０^４細胞／ｍｌ）、そして２２．５時間の培養により２．８×１０^７細胞／ｍｌおよび１３×１０^７細胞／ｍｌまで増殖させた。その結果、培地Ｎから培地Ｍまたは培地Ｔへの最初の接種の直後にアトラクターＷの周囲にあった細胞集団が、第２の接種直後にアトラクター１およびアトラクター２の周囲にあった集団と同じオーダーの増殖を示したことを示していた。例えば、最初の接種直後の細胞の１％のみ（全集団がアトラクターＷの周囲にある）が遺伝子発現の変動によりたまたまアトラクター１またはアトラクター２の周囲にあり、そして培地ＭまたはＴにおける増殖に寄与していた場合、それらの比増殖速度は、第２の接種の直後のアトラクター１またはアトラクター２の周囲の細胞の比増殖速度よりも大きく、それぞれ１．７倍または１．９倍と計算される。変動に起因してアトラクター１またはアトラクター２の周囲に存在した小数の細胞、および適応性応答に起因して同じアトラクターの周囲に存在した細胞は、同じ培地中では同じ遺伝子発現を示すはずであるので、それらの増殖速度に大きな差異はないと考えられる。従って、上記の結果は、第１の接種の直後にアトラクターＷにあった周囲の大部分の細胞が、栄養素利用可能性に対して適応性のアトラクターを選択するようにそれらの遺伝子発現を変更し、これによりアトラクター選択による適応性応答が生じたことを示す。

（別の相互抑制性ネットワークをコードするプラスミドによる確認）
（ｇｌｓ−ｈおよびｍｄｈｆｒが互いに置き換えられている別の相互抑制性ネットワークをコードするプラスミド（ｐＡＬＬ８）を用いた実験）
栄養素利用可能性の変化に対する単細胞生物の適応性応答は、その変化を認識し、そしてその情報を特定のプロモーターへ伝達し、そして指定された栄養素の利用に適応性のタンパク質をコードする遺伝子の発現をもたらす分子機構により説明されている（F. Jacob, J. Monod, Journal of Molecular Biology 1961, 318 (1961)）。本明細書において上記で示された適応性応答が、栄養素利用可能性の変化を相互抑制性ネットワーク内のプロモーターへとつなぐ特定の分子機構に起因するという可能性を排除するために、本発明者らは、ｇｌｓ−ｈおよびｍｄｈｆｒ以外の遺伝子はｐＡｌｌ７と同じ位置に残されるが、ｇｌｓ−ｈおよびｍｄｈｆｒが互いに置き換えられている別の相互抑制性ネットワークをコードするプラスミド（ｐＡＬＬ８）を設計した。具体的には、ｍｄｈｆｒとｇｌｓ−ｈとを交換して、ｐＡＬＬ８（図１２ａ）を、ｐＡＬＬ７から作製した。ＯＳＵ００１（ｐＡＬＬ８）細胞を、培地Ｎ’で一晩増殖させ、そして６．７×１０^４細胞／ｍｌの接種サイズで、以下の一連の一晩の継体培養に供した：培地Ｍ’（（図１２ｂ）赤）および培地Ｎ’（（図１２ｂ）灰色）中で４日間、および培地Ｔ’（（図１２ｃ）緑）および培地Ｎ’（（図１２ｃ）灰色）において７日間。インキュベーションの終点において、これらの細胞をフローサイトメトリー分析に供した（合計１００００ドット）。図１２のｘ軸は、ＧＦＰ発現対ＲＦＰ発現の比を示し、ｙ軸は、示された発現比での細胞の頻度を示す。培地Ｍ’は、アンヒドロテトラサイクリン濃度が０．５μｇ／ｌの代わりに０．８μｇ／ｌであることを除いて、培地Ｍと同じ組成を有していた。培地Ｎ’は、培地Ｍ’および０．１ｍＭ Ｌ−グルタミンであり、そして培地Ｔ’は、培地Ｎ’および３．２５ｍｇ／ｍｌトリメトプリムラクテートであった。グルタミンの枯渇を引き起こす培地Ｍ’において、これらの細胞は、培地Ｎ’（グルタミンまたはテトラヒドロ葉酸のいずれの枯渇も生じない）と比較した場合、ＧＬＳ−Ｈ（グルタミンの枯渇を補う）をコードするオペロン２の増加した発現を示した。テトラヒドロ葉酸の枯渇を引き起こす培地Ｔ’において、これらの細胞は、培地Ｎ’と比較した場合、ｍＤＨＦＲ（これは、この枯渇を補う）をコードするオペロン１の増加した発現を示した（図１２）。従って、同じ栄養素枯渇に直面した場合、ＯＳＵ００１（ｐＡＬＬ８）細胞は、ＯＳＵ００１（ｐＡＬＬ７）において強く発現されるオペロンと反対のオペロンの強い発現を伴う適応性の応答を示した。これらの知見は、どのオペロンが強く発現されるかは、栄養素利用可能性における変化に対するそのプロモーターの特異性に起因しないことを示した。このことは、この適応性応答が、環境からプロモーターへのシグナル伝達の特定の分子機構に関与しないことを示す。この結果は、細胞が栄養素利用可能性の変化を感知し、そしてシグナル伝達についての特殊化した分子機構なしで必要な酵素の強い発現および不必要な酵素の強い抑制のためのアトラクターを選択し得る機能を有するという、従来、教示も示唆もされていなかったメカニズムの存在を示す。

（無次元モデルの分析）
アトラクター選択による適応性応答の基本的な機構を理解するために、本発明者らは、無次元モデルを分析した。このモデルは、相互抑制性オペロンのネットワークを有する細胞における遺伝子発現の本質的な動力学を示す：

ここで、ｍ１およびｍ２は、オペロン１およびオペロン２から転写されたｍＲＮＡ（またはそのタンパク質産物）の濃度である。ｓｙｎ（ａｃｔ）およびｄｅｇ（ａｃｔ）は、ｍＲＮＡ合成およびｍＲＮＡ分解のそれぞれの速度係数であり、そして、これらは、細胞活性または活力を示すａｃｔに対して依存性である。一方のｍＲＮＡの、そこにコードされたリプレッサタンパク質（その結合形態で二量体構造を有する）を介する他方のｍＲＮＡの合成速度に対する抑制性効果は、２次の効果であると考えられる（より一般的な形態についてはT. S. Gardner, C. R. Cantor, J. J. Collins, Nature 403, 339 (2000)を参照のこと）。η_１およびη_２は、遺伝子発現に固有の独立したホワイトノイズである（M.B. Elowitz, A. J. Levine, E. D. Siggia, P. S. Swain, Science 297, 1183 (2002)）（E.M. Ozbudak, M. Thattai, I. Kurtser, A. D. Grossman, A. van Oudenaarden, NatGenet 31, 69 (2002).）。これらの２つの等式の線形安定性分析は、ｓｙｎ（ａｃｔ）／ｄｅｇ（ａｃｔ）≦２の場合、アトラクターＷが出現し、一方、アトラクター１およびアトラクター２は、ｓｙｎ（ａｃｔ）／ｄｅｇ（ａｃｔ）＞２の場合に、ｍ１＝ｍ２のセパラトリクスを持つ対称吸引域と共に出現する。ａｃｔの動力学は、複数の基質に対する細胞増殖についての一般的なマルチパラメーターのモデル（J.Nielsen, J. Villadsen, Bioreaction Engineering Principles (Plenum Press, NewYork, 1994).）

に従うように規定され、ここでｐｒｏおよびｃｏｎｓは、ａｃｔの産生および消費の速度係数である。Ｎｕｔｒｉｅｎｔ１およびＮｕｔｒｉｅｎｔ２は、２つの栄養素の外部補充を示し、これらはまた、それぞれオペロン１およびオペロン２にコードされる酵素の発現によっても供給される。Ｎｕｔ＿ｔｈｒｅａｄ_１およびＮｕｔ＿ｔｈｒｅａｄ_２は、ａｃｔの産生に対する２つの栄養素の閾値を示し、そしてｎ_１およびｎ_２は、２つの栄養素の感度である。本発明者らは、単純化のために、下付き文字のついたパラメーターについては同じ値を使用した。本発明者らは、ｍＲＮＡ合成および分解の速度係数が、以下の単純な関数であると仮定した：

このことは、ａｃｔが１から減少するにつれて、ｓｙｎ（ａｃｔ）／ｄｅｇ（ａｃｔ）は、２を超えて増加し、オペロン１およびオペロン２由来の２つのｍＲＮＡの合計における増加をもたらすということを示唆する。この仮定が満足される限り、ｓｙｎ（ａｃｔ）およびｄｅｇ（ａｃｔ）について［数３］以外の関数形を用いても、基本的に同じ結果を与える。実験において、ｍＲＮＡの定量は、培地Ｎ（栄養素枯渇を生じない）から培地ＴまたはＭ（グルタミンまたはテトラヒドロ葉酸の枯渇を引き起こす）へと環境が変化する場合に、オペロン１およびオペロン２由来の２つのｍＲＮＡの合計が増加するということを示した。

シミュレーションの結果を図１３に示す。図１３ａにおいて、黒、緑、および赤は、それぞれａｃｔ、ｍ１およびｍ２を示す。本発明者らは、以下の環境変化を採用した：（Ｎｕｔｒｉｅｎｔ１，Ｎｕｔｒｉｅｎｔ２）＝（１０，１０）(ステップ０〜２，０００）、（０，１０）（〜ステップ８，０００）、（１０，１０）（〜ステップ１０，０００）、（１０，０）（〜ステップ１６，０００）、（１０，１０）（〜ステップ２０，０００）。本発明者らは、以下のパラメーターを採用した。η_１およびη_２の標準偏差は０．０５であった。Ｎｕｔ＿ｔｈｒｅａｄ＝２；ｐｒｏ＝ｃｏｎ＝０．０１；ｎ＝５。図１３ｂでは、ｘ軸に示される標準偏差のノイズを使用して、本発明者らは、１０，０００回のシミュレーションを行い、この場合、環境を、２０００回のステップで（１０，１０）から（０，１０）まで変化させた。Ｙ軸は、ステップ２００００においてｍ２より大きなｍ１で終了するシミュレーションの頻度を示す。

２つの栄養素のうちの一方の外部補充を停止した場合、モデルでは、（ｍ１およびｍ２の合計が増加している）、アトラクターＷからアトラクター１またはアトラクター２のいずれかにシフトした。アトラクター１およびアトラクター２は、対称性吸引域を有するので、同じ頻度で出現するかもしれない。しかし、大部分の場合、栄養素の枯渇を補うアトラクターのみが出現した。すなわち、これが、アトラクター選択による適応性応答（ＡＲＡＳ；adaptive response by attractor selection）であった。栄養素枯渇の出現の直後に、ａｃｔは減少し、そしてｍＲＮＡ動力学についての２つの等式の決定性項は、ｓｙｎ（ａｃｔ）およびｄｅｇ（ａｃｔ）の小さな値に起因して小さくなった。代わりに、これらの動力学は、ノイズη_１およびη_２により引き起こされる確率変動により支配された。この変動により、栄養素枯渇をある程度まで補い得る遺伝子発現状態にこのモデルが達した場合、ａｃｔが増加し、そして決定性項は、最終的にこのモデルを適応性アトラクターの状態にするように再び作用し始めた。従って、これは、モデルが、対称的吸引域を有する非適応性アトラクターよりも適応性アトラクターを選択することを可能にする、ノイズとａｃｔとの協働である。小さすぎるノイズがシミュレーションに適用された場合、２つのアトラクターは、その栄養素が枯渇しているにもかかわらず、同じ頻度で出現した。

本明細書において提案されるアトラクター選択による適応性応答（ＡＲＡＳ）は、ネットワーク全体の非線形性を模倣する単純な抑制性ネットワーク（D. Thieffry, A. M. Huerta, E. Perez-Rueda, J. Collado-Vides,Bioessays 20, 433 (1998)）において実証されたので、本発明者らは、ＡＲＡＳが、ゲノムネットワークにおいても機能しており、生物を実際に制御し得ると考える。

分子認識および酵素反応に基づく普通のシグナル伝達は、一般的に、閾値を用いる一連のイフ−ゼン−エルス−プロトコルとして記述され、その効率は、ノイズレベルが増加するに従って減少する。対照的に、ＡＲＡＳは、所定の強度のノイズと共に出現する。細胞は、頻繁にかつ規則的に出現する環境変化に対する効率的適応のためのシグナル伝達機構を発展させたようであるが、これらの細胞は、まれで不規則な環境変化に対する丈夫な適応のために、非線形ネットワークに固有の能力であるＡＲＡＳを使用し得る。

以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。

本発明は、予め予期することが不可能なイベントに対してシステム全体を停止させることなく対処することが可能なシステム、方法およびプログラム等を提供するものとして有用である。

本発明の実施の形態１の交通制御システム１の構成の一例を示す図 信号機制御装置１０_ｉの構成の一例を示す図 計測装置の機能を組み込んだタイプの信号機制御装置１０_ｉの構成の一例を示す図 保持装置２０の構成の一例を示す図 複数の信号機制御装置１０_１〜１０_Ｎが配置されている地域３０の一例を示す図 信号機制御装置１０_ｉの制御部１４の構成の一例を示す図 信号機制御装置１０_ｉにおける信号機１２ａ〜１２ｄを制御する制御処理を実現したプログラムの手順の一例を示すフローチャート 相互抑制性オペロンから構成されるネットワークのプラスミド構造（ｐＡＬＬ７）を示す図 遺伝子発現における適応性変化の結果を示す図 相互抑制性オペロンから構成されるネットワークを有する細胞の顕微鏡検査の結果を示す図 図８に結果を示す実験とは、別の順序で培地を変化させた、連続的な一晩の培養の結果を示す図 アトラクター選択による適応性応答における遺伝子発現の初期シフトの結果を示す図 相互抑制性オペロンから構成される別のネットワークをコードするｐＡＬＬ８を有する細胞の適応性応答を示す結果を示す図 相互抑制性オペロンから構成されるネットワークにおける遺伝子発現のシミュレーションの結果を示す図

符号の説明

１ 交通制御システム
１０_１、１０_２、・・・、１０_Ｎ 信号機制御装置
２０ 保持装置
３０ 地域

Claims (3)

1. Ｎ個の制御装置を制御するシステムであって、
   前記システムは、
   前記Ｎ個の制御装置を含む系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した変数Ａｃｔの値を保持する保持部と、
   前記変数Ａｃｔの値と前記Ｎ個の制御装置のうちの１つである制御装置ｉの現在の挙動とに応じて、前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を決定する決定部と
   を備え、
   前記決定部は、
   ｂ’_ｉ＝ｂ_ｉ＋ｆ_ｉ（ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ）×Ｆ（Ａｃｔ）＋η_ｉ ｆｏｒ ｉ＝１，２，・・・Ｎ
   に従って前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を決定し、
   Ｎは２以上の任意の整数であり、ｂ’_ｉは、前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を示し、ｂ_ｉは、前記制御装置ｉの現在の挙動を示し、ｆ_ｉは任意のルールを示し、Ｆは、Ｆ（０）＝０かつＦ（Ａｃｔ）≧０を満たす任意の単調増加関数を示し、η_ｉはノイズを示し、Ａｃｔが０に収束するとき｜ｆ_ｉ｜×Ｆが０に収束し、変数Ａｃｔの値は、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれて大きくなり、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて小さくなるように定義されている、システム。
2. システムを用いてＮ個の制御装置を制御する方法であって、
   前記システムは、前記Ｎ個の制御装置を含む系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した変数Ａｃｔの値を保持する保持部と、前記変数Ａｃｔの値と前記Ｎ個の制御装置のうちの１つである制御装置ｉの現在の挙動とに応じて、前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を決定する決定部とを備え、
   前記方法は、
   前記決定部が、ｂ’_ｉ＝ｂ_ｉ＋ｆ_ｉ（ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ）×Ｆ（Ａｃｔ）＋η_ｉ ｆｏｒ ｉ＝１，２，・・・Ｎに従って前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を決定するステップを包含し、
   Ｎは２以上の任意の整数であり、ｂ’_ｉは、前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を示し、ｂ_ｉは、前記制御装置ｉの現在の挙動を示し、ｆ_ｉは任意のルールを示し、Ｆは、Ｆ（０）＝０かつＦ（Ａｃｔ）≧０を満たす任意の単調増加関数を示し、η_ｉはノイズを示し、Ａｃｔが０に収束するとき｜ｆ_ｉ｜×Ｆが０に収束し、変数Ａｃｔの値は、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれて大きくなり、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて小さくなるように定義されている、方法。
3. Ｎ個の制御装置を制御する制御処理をシステムに実行させるためのプログラムであって、
   前記システムは、前記Ｎ個の制御装置を含む系の状態に基づいて決定される評価値が所望の値にどれくらい近いかを反映した変数Ａｃｔの値を保持する保持部と、前記変数Ａｃｔの値と前記Ｎ個の制御装置のうちの１つである制御装置ｉの現在の挙動とに応じて、前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を決定する決定部とを備え、
   前記制御処理は、
   前記決定部が、ｂ’_ｉ＝ｂ_ｉ＋ｆ_ｉ（ｂ_１，ｂ_２，・・・，ｂ_Ｎ）×Ｆ（Ａｃｔ）＋η_ｉ ｆｏｒ ｉ＝１，２，・・・Ｎに従って前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を決定するステップを包含し、
   Ｎは２以上の任意の整数であり、ｂ’_ｉは、前記制御装置ｉがとるべき次の挙動を示し、ｂ_ｉは、前記制御装置ｉの現在の挙動を示し、ｆ_ｉは任意のルールを示し、Ｆは、Ｆ（０）＝０かつＦ（Ａｃｔ）≧０を満たす任意の単調増加関数を示し、η_ｉはノイズを示し、Ａｃｔが０に収束するとき｜ｆ_ｉ｜×Ｆが０に収束し、変数Ａｃｔの値は、前記評価値が前記所望の値に近づくにつれて大きくなり、前記評価値が前記所望の値から遠ざかるにつれて小さくなるようにシステムに実行させるプログラム。