JPH09105559A - 冷凍装置の制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 空調条件の変化に対して冷媒挙動が安定する
ようにすると共に、省冷媒化、省エネルギー化及び省コ
スト化を同時に実現できるようにする。 【解決手段】 室温及び室内熱交温度の検出データを出
力すると共に、室温及び室内熱交温度の設定データを入
力する。そして、室内ファンの速度変化量及び室内電動
膨張弁の開度変化量を軸とする２次元の平面領域に複数
個の人工生物が存在する仮想世界中で、室温及び室内熱
交温度の検出データと設定データとに基づき最も住みや
すい地点に移動している人工生物を探索し、人工生物の
地点より室内ファンの速度変化量及び室内電動膨張弁の
開度変化量を表す制御パラメータ値を導出する。更に、
導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファン速度及
び室内電動膨張弁開度を制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、冷凍装置の制御装
置に関し、特に、安全且つ無駄のない制御を可能にする
ものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より冷凍装置の１つである空気調和
装置には、１台の室外ユニットに１台の室内ユニットが
接続された冷暖房運転可能なペア型のものや、１台の室
外ユニットに複数台の室内ユニットが接続された冷暖房
運転可能なマルチ型のものがある。

【０００３】この空気調和装置は、空調する部屋の環境
を居住者に最適な状況とするために、種々の運転制御方
法が採用されている。例えば、特開平５−２３１６９３
号公報に開示されているように、個人差学習適応制御を
適用した空気調和装置の制御装置がある。この制御装置
は、室内温度などの室内の環境物理量と、４つのパラメ
ータとの関数である予測温冷感の温冷感指標を演算する
一方、居住者より真温冷感を申告してもらい、上記パラ
メータを学習させ、このパラメータと上記室内温度等よ
り温冷感指標を演算し、この温冷感指標に基づいて圧縮
機の周波数を制御して、居住者の快適感を満足させるよ
うにしている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の空気調和装置の制御装置においては、空調条件
の変化による制御要素間の協調が十分に達成されていな
いという問題があった。つまり、室内負荷が変化した場
合や、運転状況が変化した場合、圧縮機の運転周波数、
室外膨張弁及び室内膨張弁の開度、室外ファン及び室内
ファンの速度等の制御パラメータの協調が十分に達成さ
れていなかった。

【０００５】この結果、上記制御パラメータの影響によ
り、冷媒の挙動が不安定になるおそれがあった。具体的
に、液冷媒がレシーバに蓄積される場合や、液冷媒が室
内ユニットに偏在する場合などが生じていた。

【０００６】また、従来の空気調和装置においては、制
御を補完するために冷媒回路を複雑にしているという問
題があった。例えば、補助熱交換器や各種のバイパス回
路を設けて制御を補完していた。

【０００７】本発明は、斯かる点に鑑みてなされたもの
で、運転条件の変化に対して冷媒挙動が安定するように
すると共に、省冷媒化、省エネルギー化及び省コスト化
を同時に実現できるようにすることを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明が講じた手段は、人工生物を用いて冷凍運
転を制御するようにしたものである。つまり、人工生物
は、コンピュータなどによって生成又は構築される生命
挙動の特徴を示すシミュレーション又はモデリングシス
テムを指し、この生命挙動には、自己組織化、自己修
復、自己複製などの基本的な性質や、その性質を生むた
めに必要なカオス的ダイナミクス、更に、環境適応及び
それによる進化などがあり、この人工生物を適用して制
御するものである。

【０００９】具体的に、請求項１に係る発明が講じた手
段は、図１に示すように、先ず、圧縮機（21）と熱源側
ファン（2F）を有する熱源側熱交換器（23）と膨張機構
（31）と利用側ファン（3F）を有する利用側熱交換器
（32）とを少なくとも備えた冷凍装置を前提としてい
る。

【００１０】そして、空調運転状態を示す運転状態量を
検出して検出データを出力する検出手段（13）が設けら
れている。更に、所定の遺伝子型（GT）で表現された複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界を設定し、少
なくとも上記検出データに基づく仮想世界中における人
工生物（AL）の挙動から運転状態量の制御パラメータ値
を導出する演算手段（52）が設けられている。加えて、
該演算手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づい
て空調の運転状態を制御する運転制御手段（53）が設け
られている。

【００１１】また、請求項２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１記載の発明において、所定の遺伝子型
（GT）で表現された複数個の人工生物（AL）を予め格納
する格納手段（54）が設けられている。そして、演算手
段（52）は、格納手段（54）から複数個の人工生物（A
L）を読み出し、所定の遺伝子型（GT）で表現された複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界を設定するよ
うにしている。

【００１２】また、請求項３記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１記載の発明において、所定の遺伝子型
（GT）で表現された複数個の人工生物（AL）が所定位置
に存在する仮想世界を予めマップとして格納する格納手
段（54）が設けられている。そして、演算手段（52）
は、格納手段（54）から仮想世界を読み出し、所定の遺
伝子型（GT）で表現された複数個の人工生物（AL）が所
定位置に存在する仮想世界を設定するようにしている。

【００１３】また、請求項４記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１、２又は３記載の発明において、仮想
世界が、運転状態量に関する量を軸とするｎ次元領域
（VD）によって構成される一方、演算手段（52）は、仮
想世界中において人工生物（AL）を移動及び行動させ、
検出データに基づき最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
運転状態量に関する制御パラメータ値を導出するように
している。

【００１４】また、請求項５記載の発明が講じた手段
は、上記請求項４記載の発明に設定手段（51）を追加し
たものであり、つまり、運転状態量の設定データを入力
するための設定手段（51）が設けられている。そして、
演算手段（52）は、検出データと共に設定データに基づ
き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
探索し、該人工生物（AL）の地点より運転状態量に関す
る制御パラメータ値を導出するようにしている。

【００１５】また、請求項６記載の発明が講じた手段
は、仮想世界の軸に制御パラメータをとったものであ
り、上記請求項１、２又は３記載の発明において、仮想
世界が、運転状態量の制御パラメータを軸とするｎ次元
領域（VD）によって構成されている。加えて、演算手段
（52）は、仮想世界中において人工生物（AL）を移動及
び行動させ、検出データに基づき最も住みやすい地点に
移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
L）の地点より運転状態量の制御パラメータ値を導出す
るようにしている。

【００１６】また、請求項７記載の発明が講じた手段
は、上記請求項６記載の発明に設定手段（51）を追加し
たものであり、つまり、運転状態量の設定データを入力
するための設定手段（51）が設けられている。そして、
演算手段（52）は、検出データと共に設定データに基づ
き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
探索し、該人工生物（AL）の地点より運転状態量の制御
パラメータ値を導出するようにしている。

【００１７】また、請求項８記載の発明が講じた手段
は、人工生物（AL）の遺伝子（GN-i）に制御パラメータ
を設定したものであり、上記請求項１、２又は３記載の
発明において、仮想世界が、ｎ次元領域（VD）によって
構成される一方、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）は、
運転状態量の制御パラメータの遺伝子（GN-i）を含んで
いる。加えて、演算手段（52）は、仮想世界中において
人工生物（AL）を移動及び行動させ、検出データに基づ
き最適な人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）よ
り運転状態量の制御パラメータ値を導出するようにして
いる。

【００１８】また、請求項９記載の発明が講じた手段
は、上記請求項８記載の発明に設定手段（51）を追加し
たものであり、つまり、運転状態量の設定データを入力
するための設定手段（51）が設けられている。そして、
演算手段（52）は、検出データと共に設定データに基づ
き最適な人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）よ
り運転状態量の制御パラメータ値を導出するようにして
いる。

【００１９】また、請求項１０記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度の設定データを入力するための
手段より成り、検出手段（13）が、対象空間の空気温度
を検出して検出データを出力する。そして、仮想世界
は、利用側ファン（3F）の速度に関する量を軸とする１
次元の直線領域（VD）によって構成されている。加え
て、演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度
の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい地
点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物
（AL）の地点より利用側ファン速度に関する制御パラメ
ータ値を導出する。更に、運転制御手段（53）は、演算
手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて利用
側ファン速度を制御する。

【００２０】また、請求項１１記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、利用側熱交換器（32）の冷媒温度の設定データを入
力するための手段より成り、検出手段（13）が、利用側
冷媒温度を検出して検出データを出力する。そして、仮
想世界は、膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度に関
する量を軸とする１次元の直線領域（VD）によって構成
されている。加えて、演算手段（52）は、仮想世界中に
おいて、利用側冷媒温度の検出データと設定データとに
基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より膨張弁開度
に関する制御パラメータ値を導出する。更に、運転制御
手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御パラメー
タ値に基づいて膨張弁開度を制御する。

【００２１】また、請求項１２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度及び利用側熱交換器（32）の冷
媒温度の設定データを入力するための手段より成り、検
出手段（13）が、対象空間の空気温度と利用側冷媒温度
とを検出して検出データを出力する。そして、仮想世界
は、利用側ファン（3F）の速度に関する量を軸とする１
次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構を構成する膨張
弁（31）の開度に関する量を軸とする１次元の第２直線
領域（VD）とによって構成されている。加えて、演算手
段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中におい
て、空気温度の検出データと設定データとに基づき最も
住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度に関
する制御パラメータ値を導出し、第２直線領域（VD）の
仮想世界中において、利用側冷媒温度の検出データと設
定データとに基づき最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
膨張弁開度に関する制御パラメータ値を導出する。更
に、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した
制御パラメータ値に基づいて利用側ファン速度及び膨張
弁開度を制御する。

【００２２】また、請求項１３記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の設定データを入
力するための手段より成り、検出手段（13）が、熱源側
冷媒温度を検出して検出データを出力する。そして、仮
想世界は、熱源側ファン（2F）の速度に関する量を軸と
する１次元の直線領域（VD）によって構成されている。
加えて、演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源
側冷媒温度の検出データと設定データとに基づき最も住
みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、
該人工生物（AL）の地点より熱源側ファン速度に関する
制御パラメータ値を導出する。更に、運転制御手段（5
3）は、演算手段（52）が導出した制御パラメータ値に
基づいて熱源側ファン速度を制御する。

【００２３】また、請求項１４記載の発明が講じた手段
は、上記請求項４記載の発明において、検出手段（13）
が、運転状態量の１つである状態特性値を検出して検出
データを出力する。そして、仮想世界は、圧縮機（21）
の容量に関する量を軸とする１次元の直線領域（VD）に
よって構成されている。加えて、演算手段（52）は、仮
想世界中において、状態特性値の検出データに基づき最
も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
し、該人工生物（AL）の地点より圧縮機容量に関する制
御パラメータ値を導出する。更に、運転制御手段（53）
は、演算手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づ
いて圧縮機容量を制御する。

【００２４】また、請求項１５記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の設定データを入
力するための手段より成り、検出手段（13）が、熱源側
冷媒温度を検出して検出データを出力する。そして、仮
想世界は、膨張機構を構成する膨張弁（24）の開度に関
する量を軸とする１次元の直線領域（VD）によって構成
されている。加えて、演算手段（52）は、仮想世界中に
おいて、熱源側冷媒温度の検出データと設定データとに
基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より膨張弁開度
に関する制御パラメータ値を導出する。更に、運転制御
手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御パラメー
タ値に基づいて膨張弁開度を制御する。

【００２５】また、請求項１６記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の設定データを入
力するための手段より成り、検出手段（13）が、熱源側
冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態特性値とを
検出して検出データを出力する。そして、仮想世界は、
熱源側ファン（2F）の速度に関する量を軸とする１次元
の第１直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量に関する
量を軸とする１次元の第２直線領域（VD）とによって構
成されている。加えて、演算手段（52）は、第１直線領
域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒温度の検出
データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移
動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
の地点より熱源側ファン速度に関する制御パラメータ値
を導出し、第２直線領域（VD）の仮想世界中において、
状態特性値の検出データに基づき最も住みやすい地点に
移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
L）の地点より圧縮機容量に関する制御パラメータ値を
導出する。更に、運転制御手段（53）は、演算手段（5
2）が導出した制御パラメータ値に基づいて熱源側ファ
ン速度及び圧縮機容量を制御する。

【００２６】また、請求項１７記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の設定データを入
力するための手段より成り、検出手段（13）が、熱源側
冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態特性値とを
検出して検出データを出力する。そして、仮想世界は、
熱源側ファン（2F）の速度に関する量を軸とする１次元
の第１直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量に関する
量を軸とする１次元の第２直線領域（VD）と、膨張機構
を構成する膨張弁（24）の開度に関する量を軸とする１
次元の第３直線領域（VD）とによって構成されている。
加えて、演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想
世界中において、熱源側冷媒温度の検出データと設定デ
ータとに基づき最も住みやすい地点に移動している人工
生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源
側ファン速度に関する制御パラメータ値を導出し、第２
直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値の検
出データに基づき最も住みやすい地点に移動している人
工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より圧
縮機容量に関する制御パラメータ値を導出し、第３直線
領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒温度の検
出データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に
移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
L）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメータ値を
導出する。更に、運転制御手段（53）は、演算手段（5
2）が導出した制御パラメータ値に基づいて熱源側ファ
ン速度、圧縮機容量及び膨張弁開度を制御する。

【００２７】また、請求項１８記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度と利用側熱交換器（32）の冷媒
温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度との設定データ
を入力するための手段より成り、検出手段（13）が、対
象空間の空気温度と利用側冷媒温度と熱源側冷媒温度と
他の運転状態量の１つである状態特性値を検出して検出
データを出力する。そして、仮想世界は、利用側ファン
（3F）の速度に関する量を軸とする１次元の第１直線領
域（VD）と、膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度に
関する量を軸とする１次元の第２直線領域（VD）と、熱
源側ファン（2F）の速度に関する量を軸とする１次元の
第３直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量に関する量
を軸とする１次元の第４直線領域（VD）とによって構成
されている。加えて、演算手段（52）は、第１直線領域
（VD）の仮想世界中において、空気温度の検出データと
設定データとに基づき最も住みやすい地点に移動してい
る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
り利用側ファン速度に関する制御パラメータ値を導出
し、第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側
冷媒温度の検出データと設定データとに基づき最も住み
やすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該
人工生物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラ
メータ値を導出し、第３直線領域（VD）の仮想世界中に
おいて、熱源側冷媒温度の検出データと設定データとに
基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファ
ン速度に関する制御パラメータ値を導出し、第４直線領
域（VD）の仮想世界中において、状態特性値の検出デー
タに基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より圧縮機容
量に関する制御パラメータ値を導出する。更に、運転制
御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御パラメ
ータ値に基づいて利用側ファン速度と膨張弁開度と熱源
側ファン速度と圧縮機容量とを制御する。

【００２８】また、請求項１９記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度と利用側熱交換器（32）の冷媒
温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度との設定データ
を入力するための手段より成り、検出手段（13）が、対
象空間の空気温度と利用側冷媒温度と熱源側冷媒温度と
他の運転状態量の１つである状態特性値を検出して検出
データを出力する。そして、仮想世界は、利用側ファン
（3F）の速度に関する量を軸とする１次元の第１直線領
域（VD）と、膨張機構を構成する利用側膨張弁（31）の
開度に関する量を軸とする１次元の第２直線領域（VD）
と、熱源側ファン（2F）の速度に関する量を軸とする１
次元の第３直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量に関
する量を軸とする１次元の第４直線領域（VD）と、膨張
機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度に関する量を
軸とする１次元の第５直線領域（VD）とによって構成さ
れている。加えて、演算手段（52）は、第１直線領域
（VD）の仮想世界中において、空気温度の検出データと
設定データとに基づき最も住みやすい地点に移動してい
る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
り利用側ファン速度に関する制御パラメータ値を導出
し、第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側
冷媒温度の検出データと設定データとに基づき最も住み
やすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該
人工生物（AL）の地点より利用側膨張弁開度に関する制
御パラメータ値を導出し、第３直線領域（VD）の仮想世
界中において、熱源側冷媒温度の検出データと設定デー
タとに基づき最も住みやすい地点に移動している人工生
物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側
ファン速度に関する制御パラメータ値を導出し、第４直
線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値の検出
データに基づき最も住みやすい地点に移動している人工
生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より圧縮
機容量に関する制御パラメータ値を導出し、第５直線領
域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒温度の検出
データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移
動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
の地点より熱源側膨張弁開度に関する制御パラメータ値
を導出する。更に、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて利用側フ
ァン速度と利用側膨張弁開度と熱源側ファン速度と圧縮
機容量と熱源側膨張弁開度とを制御する。

【００２９】また、請求項２０記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度と利用側熱交換器（32）の冷媒
温度との設定データを入力するための手段より成り、検
出手段（13）が、対象空間の空気温度と利用側冷媒温度
とを検出して検出データを出力する。そして、仮想世界
は、利用側ファン（3F）の速度に関する量と膨張機構を
構成する膨張弁（31）の開度に関する量とを軸とする２
次元の平面領域（VD）によって構成されている。加え
て、演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度
及び利用側冷媒温度の検出データと設定データとに基づ
き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
探索し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度
及び膨張弁開度に関する制御パラメータ値を導出する。
更に、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出し
た制御パラメータ値に基づいて利用側ファン速度及び膨
張弁開度を制御する。

【００３０】また、請求項２１記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の設定データを入
力するための手段より成り、検出手段（13）が、熱源側
冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態特性値とを
検出して検出データを出力する。そして、仮想世界は、
熱源側ファン（2F）の速度に関する量と圧縮機（21）の
容量に関する量とを軸とする２次元の平面領域（VD）に
よって構成されている。加えて、演算手段（52）は、仮
想世界中において、熱源側冷媒温度及び状態特性値の検
出データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に
移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
L）の地点より熱源側ファン速度及び圧縮機容量に関す
る制御パラメータ値を導出する。更に、運転制御手段
（53）は、演算手段（52）が導出した制御パラメータ値
に基づいて熱源側ファン速度及び圧縮機容量を制御す
る。

【００３１】また、請求項２２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の設定データを入
力するための手段より成り、検出手段（13）が、熱源側
冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態特性値とを
検出して検出データを出力する。そして、仮想世界は、
熱源側ファン（2F）の速度に関する量と圧縮機（21）の
容量に関する量と膨張機構を構成する膨張弁（24）の開
度に関する量とを軸とする３次元の空間領域（VD）によ
って構成されている。加えて、演算手段（52）は、仮想
世界中において、熱源側冷媒温度及び状態特性値の検出
データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移
動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
の地点より熱源側ファン速度と圧縮機容量と膨張弁開度
とに関する制御パラメータ値を導出する。更に、運転制
御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御パラメ
ータ値に基づいて熱源側ファン速度と圧縮機容量と膨張
弁開度とを制御する。

【００３２】また、請求項２３記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度と利用側熱交換器（32）の冷媒
温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度との設定データ
を入力するための手段より成り、検出手段（13）が、対
象空間の空気温度と利用側冷媒温度と熱源側冷媒温度と
他の運転状態量の１つである状態特性値とを検出して検
出データを出力する。そして、仮想世界は、利用側ファ
ン（3F）の速度に関する量と膨張機構を構成する膨張弁
（31）の開度に関する量とを軸とする２次元の第１平面
領域（VD）と、熱源側ファン（2F）の速度に関する量と
圧縮機（21）の容量に関する量とを軸とする２次元の第
２平面領域（VD）とによって構成されている。加えて、
演算手段（52）は、第１平面領域（VD）の仮想世界中に
おいて、空気温度及び利用側冷媒温度の検出データと設
定データとに基づき最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
利用側ファン速度及び膨張弁開度に関する制御パラメー
タ値を導出し、第２平面領域（VD）の仮想世界中におい
て、熱源側冷媒温度及び状態特性値の検出データと設定
データとに基づき最も住みやすい地点に移動している人
工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱
源側ファン速度及び圧縮機容量に関する制御パラメータ
値を導出する。更に、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて利用側フ
ァン速度と膨張弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量
とを制御する。

【００３３】また、請求項２４記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度と利用側熱交換器（32）の冷媒
温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度との設定データ
を入力するための手段より成り、検出手段（13）が、対
象空間の空気温度と利用側冷媒温度と熱源側冷媒温度と
他の運転状態量の１つである状態特性値とを検出して検
出データを出力する。そして、仮想世界は、利用側ファ
ン（3F）の速度に関する量と膨張機構を構成する利用側
膨張弁（31）の開度に関する量とを軸とする２次元の平
面領域（VD）と、熱源側ファン（2F）の速度に関する量
と圧縮機（21）の容量に関する量と膨張機構を構成する
熱源側膨張弁（24）の開度に関する量とを軸とする３次
元の空間領域（VD）とによって構成されている。加え
て、演算手段（52）は、２次元の平面領域（VD）の仮想
世界中において、空気温度及び利用側冷媒温度の検出デ
ータと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移動
している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の
地点より利用側ファン速度及び利用側膨張弁開度に関す
る制御パラメータ値を導出し、３次元の空間領域（VD）
の仮想世界中において、熱源側冷媒温度及び状態特性値
の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい地
点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物
（AL）の地点より熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源
側膨張弁開度とに関する制御パラメータ値を導出する。
更に、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出し
た制御パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用
側膨張弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側
膨張弁開度とを制御する。

【００３４】また、請求項２５記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度と利用側熱交換器（32）の冷媒
温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度との設定データ
を入力するための手段より成り、検出手段（13）が、対
象空間の空気温度と利用側冷媒温度と熱源側冷媒温度と
他の運転状態量の１つである状態特性値とを検出して検
出データを出力する。そして、仮想世界は、利用側ファ
ン（3F）の速度に関する量と膨張機構を構成する膨張弁
（31）の開度に関する量と熱源側ファン（2F）の速度に
関する量と圧縮機（21）の容量に関する量とを軸とする
多次元の空間領域（VD）によって構成されている。加え
て、演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温
度、利用側冷媒温度、熱源側冷媒温度及び、状態特性値
の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい地
点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物
（AL）の地点より利用側ファン速度と膨張弁開度と熱源
側ファン速度と圧縮機容量とに関する制御パラメータ値
を導出する。更に、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて利用側フ
ァン速度と膨張弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量
とを制御する。

【００３５】また、請求項２６記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度と利用側熱交換器（32）の冷媒
温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度との設定データ
を入力するための手段より成り、検出手段（13）が、対
象空間の空気温度と利用側冷媒温度と熱源側冷媒温度と
他の運転状態量の１つである状態特性値とを検出して検
出データを出力する。そして、仮想世界は、利用側ファ
ン（3F）の速度に関する量と膨張機構を構成する利用側
膨張弁（31）の開度に関する量と熱源側ファン（2F）の
速度に関する量と圧縮機（21）の容量に関する量と膨張
機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度に関する量と
を軸とする多次元の空間領域（VD）によって構成されて
いる。加えて、演算手段（52）は、仮想世界中におい
て、空気温度、利用側冷媒温度、熱源側冷媒温度及び、
状態特性値の検出データと設定データとに基づき最も住
みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、
該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度と利用側
膨張弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨
張弁開度とに関する制御パラメータ値を導出する。更
に、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した
制御パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用側
膨張弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨
張弁開度とを制御する。

【００３６】また、請求項２７記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度の設定データを入力するための
手段より成り、該空気温度の設定データを１／ｆゆらぎ
で変化させるものである。

【００３７】また、請求項２８記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２７記載の発明において、１／ｆゆらぎ
が、カオス理論に基づくゆらぎに構成されたものであ
る。

【００３８】また、請求項２９記載の発明が講じた手段
は、上記請求項５記載の発明において、設定手段（51）
が、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆゆらぎで変化さ
せるものである。

【００３９】また、請求項３０記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２９記載の発明において、１／ｆゆらぎ
が、カオス理論に基づくゆらぎに構成されたものであ
る。

【００４０】また、請求項３１記載の発明から請求項５
１記載の発明までは、上記請求項１０記載の発明から請
求項３０記載の各発明に対応しており、仮想世界の軸に
制御パラメータをとったものである。つまり、請求項３
１記載の発明における仮想世界は、利用側ファン（3F）
の速度の制御パラメータを軸とする１次元の直線領域
（VD）によって構成されている。

【００４１】また、請求項３２記載の発明における仮想
世界は、膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の制御
パラメータを軸とする１次元の直線領域（VD）によって
構成されている。

【００４２】また、請求項３３記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータを
軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構を構
成する膨張弁（31）の開度の制御パラメータを軸とする
１次元の第２直線領域（VD）とによって構成されてい
る。

【００４３】また、請求項３４記載の発明における仮想
世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータを
軸とする１次元の直線領域（VD）によって構成されてい
る。

【００４４】また、請求項３５記載の発明における仮想
世界は、圧縮機（21）の容量の制御パラメータを軸とす
る１次元の直線領域（VD）によって構成されている。

【００４５】また、請求項３６記載の発明における仮想
世界は、膨張機構を構成する膨張弁（24）の開度の制御
パラメータを軸とする１次元の直線領域（VD）によって
構成されている。

【００４６】また、請求項３７記載の発明における仮想
世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータを
軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、圧縮機（21）
の容量の制御パラメータを軸とする１次元の第２直線領
域（VD）とによって構成されている。

【００４７】また、請求項３８記載の発明における仮想
世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータを
軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、圧縮機（21）
の容量の制御パラメータを軸とする１次元の第２直線領
域（VD）と、膨張機構を構成する膨張弁（24）の開度の
制御パラメータを軸とする１次元の第３直線領域（VD）
とによって構成されている。

【００４８】また、請求項３９記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータを
軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構を構
成する膨張弁（31）の開度の制御パラメータを軸とする
１次元の第２直線領域（VD）と、熱源側ファン（2F）の
速度の制御パラメータを軸とする１次元の第３直線領域
（VD）と、圧縮機（21）の容量の制御パラメータを軸と
する１次元の第４直線領域（VD）とによって構成されて
いる。

【００４９】また、請求項４０記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータを
軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構を構
成する利用側膨張弁（31）の開度の制御パラメータを軸
とする１次元の第２直線領域（VD）と、熱源側ファン
（2F）の速度の制御パラメータを軸とする１次元の第３
直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量の制御パラメー
タを軸とする１次元の第４直線領域（VD）と、膨張機構
を構成する熱源側膨張弁（24）の開度の制御パラメータ
を軸とする１次元の第５直線領域（VD）とによって構成
されている。

【００５０】また、請求項４１記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータと
膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラメー
タとを軸とする２次元の平面領域（VD）によって構成さ
れている。

【００５１】また、請求項４２記載の発明における仮想
世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータと
圧縮機（21）の容量の制御パラメータとを軸とする２次
元の平面領域（VD）によって構成されている。

【００５２】また、請求項４３記載の発明における仮想
世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータと
圧縮機（21）の容量の制御パラメータと膨張機構を構成
する膨張弁（24）の開度の制御パラメータとを軸とする
３次元の空間領域（VD）によって構成されている。

【００５３】また、請求項４４記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータと
膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラメー
タとを軸とする２次元の第１平面領域（VD）と、熱源側
ファン（2F）の速度の制御パラメータと圧縮機（21）の
容量の制御パラメータとを軸とする２次元の第２平面領
域（VD）とによって構成されている。

【００５４】また、請求項４５記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータと
膨張機構を構成する利用側膨張弁（31）の開度の制御パ
ラメータとを軸とする２次元の平面領域（VD）と、熱源
側ファン（2F）の速度の制御パラメータと圧縮機（21）
の容量の制御パラメータと膨張機構を構成する熱源側膨
張弁（24）の開度の制御パラメータとを軸とする３次元
の空間領域（VD）とによって構成されている。

【００５５】また、請求項４６記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータと
膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラメー
タと熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータと圧縮
機（21）の容量の制御パラメータとを軸とする多次元の
空間領域（VD）によって構成されている。

【００５６】また、請求項４７記載の発明における仮想
世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメータと
膨張機構を構成する利用側膨張弁（31）の開度の制御パ
ラメータと熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータ
と圧縮機（21）の容量の制御パラメータと膨張機構を構
成する熱源側膨張弁（24）の開度の制御パラメータとを
軸とする多次元の空間領域（VD）によって構成されてい
る。

【００５７】また、請求項５２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項８記載の発明において、運転状態量が、
圧縮機（21）の容量であり、演算手段（52）が、圧縮機
容量の制御パラメータ値を導出する一方、運転制御手段
（53）は、演算手段（52）の制御パラメータ値に基づい
て圧縮機容量を制御するようにしている。

【００５８】また、請求項５３記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
熱源側ファン（2F）の速度であり、演算手段（52）が、
熱源側ファン速度の制御パラメータ値を導出する一方、
運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
タ値に基づいて熱源側ファン速度を制御するようにして
いる。

【００５９】また、請求項５４記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
膨張機構を構成する膨張弁（24又は31）の開度であり、
演算手段（52）が、膨張弁開度の制御パラメータ値を導
出する一方、運転制御手段（53）は、演算手段（52）の
制御パラメータ値に基づいて膨張弁開度を制御するよう
にしている。

【００６０】また、請求項５５記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
利用側ファン（3F）の速度であり、演算手段（52）が、
利用側ファン速度の制御パラメータ値を導出する一方、
運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
タ値に基づいて利用側ファン速度を制御するようにして
いる。

【００６１】また、請求項５６記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速度であ
り、演算手段（52）は、圧縮機容量と熱源側ファン速度
との制御パラメータ値を導出する一方、運転制御手段
（53）は、演算手段（52）の制御パラメータ値に基づい
て圧縮機容量と熱源側ファン速度とを制御するようにし
ている。

【００６２】また、請求項５７記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
熱源側ファン（2F）の速度と膨張機構を構成する熱源側
膨張弁（24）の開度であり、演算手段（52）が、熱源側
ファン速度と熱源側膨張弁開度との制御パラメータ値を
導出する一方、運転制御手段（53）は、演算手段（52）
の制御パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度と熱源
側膨張弁開度とを制御するようにしている。

【００６３】また、請求項５８記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速度と膨張
機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度であり、演算
手段（52）が、圧縮機容量と熱源側ファン速度と熱源側
膨張弁開度との制御パラメータ値を導出する一方、運転
制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメータ値
に基づいて圧縮機容量と熱源側ファン速度と熱源側膨張
弁開度とを制御するようにしている。

【００６４】また、請求項５９記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を構成する利用側
膨張弁（31）の開度であり、演算手段（52）が、利用側
ファン速度と利用側膨張弁開度との制御パラメータ値を
導出する一方、運転制御手段（53）は、演算手段（52）
の制御パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用
側膨張弁開度とを制御するようにしている。

【００６５】また、請求項６０記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速度と利用
側ファン（3F）の速度と膨張機構を構成する利用側膨張
弁（31）の開度であり、演算手段（52）が、圧縮機容量
と熱源側ファン速度と利用側ファン速度と利用側膨張弁
開度との制御パラメータ値を導出する一方、運転制御手
段（53）は、演算手段（52）の制御パラメータ値に基づ
いて圧縮機容量と熱源側ファン速度と利用側ファン速度
と利用側膨張弁開度とを制御するようにしている。

【００６６】また、請求項６１記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、運転状態量が、
圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速度と膨張
機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度と利用側ファ
ン（3F）の速度と膨張機構を構成する利用側膨張弁（3
1）の開度であり、演算手段（52）が、圧縮機容量と熱
源側ファン速度と熱源側膨張弁開度と利用側ファン速度
と利用側膨張弁開度との制御パラメータ値を導出する一
方、運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラ
メータ値に基づいて圧縮機容量と熱源側ファン速度と熱
源側膨張弁開度と利用側ファン速度と利用側膨張弁開度
とを制御するようにしている。

【００６７】また、上記請求項８記載の発明において、
請求項６２記載の発明が講じた手段は、仮想世界が、１
次元の直線領域（VD）によって構成され、また、請求項
６３記載の発明が講じた手段は、仮想世界が、２次元の
平面領域（VD）によって構成され、また、請求項６４記
載の発明が講じた手段は、仮想世界が、３次元の空間領
域（VD）によって構成され、また、請求項６５記載の発
明が講じた手段は、仮想世界が、４次元以上の空間領域
（VD）によって構成されたものである。

【００６８】また、上記請求項８記載の発明において、
請求項６６記載の発明が講じた手段は、制御パラメータ
が運転状態量自体を対象とし、また、請求項６７記載の
発明が講じた手段は、制御パラメータが運転状態量の変
化量を対象としている。

【００６９】また、請求項６８記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、設定手段（51）
が、対象空間の空気温度の設定データを入力するための
手段より成り、該空気温度の設定データを１／ｆゆらぎ
で変化させるものである。

【００７０】また、請求項６９記載の発明が講じた手段
は、上記請求項６８記載の発明において、１／ｆゆらぎ
が、カオス理論に基づくゆらぎに構成されたものであ
る。

【００７１】また、請求項７０記載の発明が講じた手段
は、上記請求項９記載の発明において、設定手段（51）
が、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆゆらぎで変化さ
せるものである。

【００７２】また、請求項７１記載の発明が講じた手段
は、上記請求項７０記載の発明において、１／ｆゆらぎ
が、カオス理論に基づくゆらぎに構成されたものであ
る。

【００７３】また、請求項７２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２又は３記載の発明において、演算手段
（52）は、運転開始時に格納手段（54）に格納されてい
る情報を読み出すように構成されたものである。

【００７４】また、請求項７３記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２又は３記載の発明において、格納手段
（54）は、運転停止時の所定の情報を格納するように構
成されたものである。

【００７５】また、上記請求項１記載の発明において、
請求項７４記載の発明が講じた手段は、演算手段（52）
が、高速アルゴリズムを用いて制御パラメータ値を決定
するものであり、また、請求項７５記載の発明が講じた
手段は、演算手段（52）が、超高速演算によって制御パ
ラメータ値を決定するものである。

【００７６】また、上記請求項１記載の発明において、
請求項７６記載の発明が講じた手段は、制御パラメータ
が、比例制御における比例ゲインである構成とし、ま
た、請求項７７記載の発明が講じた手段は、制御パラメ
ータが、比例積分制御における比例ゲイン及び積分時間
である構成とし、また、請求項７８記載の発明が講じた
手段は、制御パラメータが、比例微分制御における比例
ゲイン及び微分時間である構成とし、また、請求項７９
記載の発明が講じた手段は、制御パラメータが、比例積
分微分制御における比例ゲイン、積分時間及び微分時間
である構成としている。

【００７７】−作用− 上記の構成により、請求項１、請求項５及び請求項１０
記載の発明では、空調運転を開始すると、先ず、利用側
ファン（3F）の速度に関する量、例えば、速度変化量を
軸とする１次元の直線領域（VD）の仮想世界中に人工生
物（AL）を配置する。また、請求項７及び請求項３１記
載の発明では、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメ
ータを軸とする領域（VD）の仮想世界中に人工生物（A
L）を配置する。そして、遺伝子型（GT）を持った人工
生物（AL）の個体（ID）を生成し、つまり、各個体（I
D）に遺伝子型（GT）を設定する。そして、検出手段（1
3）が空気温度である室温を検出して検出データを出力
する一方、設定手段（51）より室温の設定データを入力
する。

【００７８】その後、人工生物（AL）の個々の個体（I
D）の世代交代のシミュレーションを実行し、個体（I
D）の移動又は交配を行うと共に、行動及び環境による
各個体（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。つ
まり、１の時間ステップを進めた時の予想値を導出し、
該予想値と室温の設定データとの偏差がどれだけ零に近
付くかを示す“住みやすさαi ”を導出する。そして、
この“住みやすさαi ”の評価に基づき、エネルギーの
摂取及び消耗が行われ、個体（ID）の内部エネルギーが
変化する。

【００７９】その後、上記内部エネルギーが零になった
人工生物（AL）の個体（ID）を消滅させた後、生存して
いる人工生物（AL）の各個体（ID）の年齢を１つ増加さ
せる。更に、人工生物（AL）の個々の個体（ID）に対し
て、決められた寿命を越えた個体（ID）を消滅させた
後、仮想世界の世代数を１つ増加させる。

【００８０】引き続いて、生き残った人工生物（AL）の
個体（ID）の内、最も住みやすい地点に移動している人
工生物（AL）を探索し、つまり、“住みやすさαi ”の
評価が１番高い個体（ID）を探索し、この個体（ID）の
位置から利用側ファン（3F）の速度に関する量等の制御
パラメータ値を決定する。この制御パラメータ値が決定
されると、制御パラメータ値が運転制御手段（53）に出
力され、該運転制御手段が利用側ファン（3F）の速度を
制御することになる。

【００８１】上述した動作を繰返すことにより、世代の
増加と共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、
エネルギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地
域（VD-P）に集まるようになる。そして、上述したよう
に最も“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物
（AL）の地点に基づいて上記利用側ファン（3F）を制御
することになる。

【００８２】また、請求項１１及び請求項３２記載の発
明では、請求項１０及び請求項３１の室温に代えて利用
側冷媒温度を検出データ及び設定データとし、“住みや
すさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の個体（I
D）の位置から膨張弁（31）の開度に関する制御パラメ
ータ値を決定する。そして、膨張弁開度を制御する。

【００８３】また、請求項１２及び請求項３３記載の発
明では、室温と利用側冷媒温度とを検出データ及び設定
データとし、“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工
生物（AL）の個体（ID）の位置から利用側ファン（3F）
の速度と膨張弁（31）の開度に関する制御パラメータ値
を決定する。そして、利用側ファン速度及び膨張弁開度
を制御する。

【００８４】また、請求項１３及び請求項３４記載の発
明では、請求項１０及び請求項３１の室温に代えて熱源
側冷媒温度を検出データ及び設定データとし、“住みや
すさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の個体（I
D）の位置から熱源側ファン（2F）の速度に関する制御
パラメータ値を決定する。そして、熱源側ファン速度を
制御する。

【００８５】また、請求項４及び請求項１４記載の発明
と請求項６及び請求項３５記載の発明とでは、請求項１
０及び請求項３１の室温に代えて状態特性値を検出デー
タとし、“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物
（AL）の個体（ID）の位置から圧縮機（21）の容量に関
する制御パラメータ値を決定する。そして、圧縮機容量
を制御する。

【００８６】また、請求項１５及び請求項３６記載の発
明では、請求項１０及び請求項３１の室温に代えて熱源
側冷媒温度を検出データ及び設定データとし、“住みや
すさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の個体（I
D）の位置から膨張弁（24）の開度に関する制御パラメ
ータ値を決定する。そして、膨張弁開度を制御する。

【００８７】また、請求項１６及び請求項３７記載の発
明では、熱源側冷媒温度と状態特性値とを検出データと
し、熱源側冷媒温度を設定データとし、“住みやすさα
i”の評価が１番高い人工生物（AL）の個体（ID）の位
置から熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（21）の容量
に関する制御パラメータ値を決定する。そして、熱源側
ファン速度及び圧縮機容量を制御する。

【００８８】また、請求項１７及び請求項３８記載の発
明では、熱源側冷媒温度と状態特性値とを検出データと
し、熱源側冷媒温度を設定データとし、“住みやすさα
i”の評価が１番高い人工生物（AL）の個体（ID）の位
置から熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（21）の容量
と膨張弁（24）の開度に関する制御パラメータ値を決定
する。そして、熱源側ファン速度と圧縮機容量と膨張弁
開度とを制御する。

【００８９】また、請求項１８及び請求項３９記載の発
明では、請求項１２又は３３と請求項１６又は３７とを
組合わせ、“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生
物（AL）の個体（ID）の位置から利用側ファン（3F）の
速度と膨張弁（31）の開度と熱源側ファン（2F）の速度
と圧縮機（21）の容量に関する制御パラメータ値を決定
する。そして、利用側ファン速度と膨張弁開度と熱源側
ファン速度と圧縮機容量とを制御する。

【００９０】また、請求項１９及び請求項４０記載の発
明では、請求項１２又は３３と請求項１７又は３８とを
組合わせ、“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生
物（AL）の個体（ID）の位置から利用側ファン（3F）の
速度と利用側膨張弁（31）の開度と熱源側ファン（2F）
の速度と圧縮機（21）の容量と熱源側膨張弁（24）の開
度とに関する制御パラメータ値を決定する。そして、利
用側ファン速度と利用側膨張弁開度と熱源側ファン速度
と圧縮機容量と熱源側膨張弁開度とを制御する。

【００９１】また、請求項２０及び請求項４１記載の発
明では、利用側ファン（3F）の速度と膨張弁（31）の開
度とに関する二次元の平面領域（VD）の仮想世界で、
“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の
個体（ID）の位置から利用側ファン（3F）の速度と膨張
弁（31）の開度に関する制御パラメータ値を決定する。
そして、利用側ファン速度と膨張弁開度とを制御する。

【００９２】また、請求項２１及び請求項４２記載の発
明では、熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（21）の容
量とに関する二次元の平面領域（VD）の仮想世界で、
“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の
個体（ID）の位置から熱源側ファン（2F）の速度と圧縮
機（21）の容量とに関する制御パラメータ値を決定す
る。そして、熱源側ファン速度と圧縮機容量とを制御す
る。

【００９３】また、請求項２２及び請求項４３記載の発
明では、熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（21）の容
量と膨張弁（24）の開度とに関する三次元の空間領域
（VD）の仮想世界で、“住みやすさαi ”の評価が１番
高い人工生物（AL）の個体（ID）の位置から熱源側ファ
ン（2F）の速度と圧縮機（21）の容量と膨張弁（24）の
開度とに関する制御パラメータ値を決定する。そして、
熱源側ファン速度と圧縮機容量と膨張弁開度とを制御す
る。

【００９４】また、請求項２３及び請求項４４記載の発
明では、請求項２０又は４１と請求項２１又は４２とを
組合わせ、“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生
物（AL）の個体（ID）の位置から利用側ファン（3F）の
速度と膨張弁（31）の開度と熱源側ファン（2F）の速度
と圧縮機（21）の容量とに関する制御パラメータ値を決
定する。そして、利用側ファン速度と膨張弁開度と熱源
側ファン速度と圧縮機容量とを制御する。

【００９５】また、請求項２４及び請求項４５記載の発
明では、請求項２０又は４１と請求項２２又は４３とを
組合わせ、“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生
物（AL）の個体（ID）の位置から利用側ファン（3F）の
速度と利用側膨張弁（31）の開度と熱源側ファン（2F）
の速度と圧縮機（21）の容量と熱源側膨張弁（24）の開
度とに関する制御パラメータ値を決定する。そして、利
用側ファン速度と利用側膨張弁開度と熱源側ファン速度
と圧縮機容量と熱源側膨張弁開度とを制御する。

【００９６】また、請求項２５及び請求項４６記載の発
明では、利用側ファン（3F）の速度と膨張弁（31）の開
度と熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（21）の容量と
に関する多次元の空間領域（VD）の仮想世界で、“住み
やすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の個体
（ID）の位置から利用側ファン（3F）の速度と膨張弁
（31）の開度と熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（2
1）の容量とに関する制御パラメータ値を決定する。そ
して、利用側ファン速度と膨張弁開度と熱源側ファン速
度と圧縮機容量とを制御する。

【００９７】また、請求項２６及び請求項４７記載の発
明では、利用側ファン（3F）の速度と利用側膨張弁（3
1）の開度と熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（21）
の容量と熱源側膨張弁（24）の開度とに関する多次元の
空間領域（VD）の仮想世界で、“住みやすさαi ”の評
価が１番高い人工生物（AL）の個体（ID）の位置から利
用側ファン（3F）の速度と利用側膨張弁（31）の開度と
熱源側ファン（2F）の速度と圧縮機（21）の容量と熱源
側膨張弁（24）の開度とに関する制御パラメータ値を決
定する。そして、利用側ファン速度と利用側膨張弁開度
と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁開度と
を制御する。

【００９８】また、請求項２記載の発明では、格納手段
（54）が人工生物（AL）を記憶し、また、請求項３記載
の発明では、格納手段（54）が仮想世界を予めマップと
して記憶し、特に、請求項７２記載の発明では、運転開
始時に演算手段（52）が格納手段（54）に格納されてい
る情報を読出すことになり、また、請求項７３記載の発
明では、格納手段（54）が運転停止時の所定の情報を格
納することになる。

【００９９】また、請求項７４記載の発明では、演算手
段（52）が、高速アルゴリズムを用いて制御パラメータ
値を決定し、また、請求項７５記載の発明では、演算手
段（52）が、超高速演算によって制御パラメータ値を決
定することになる。

【０１００】また、請求項２７及び請求項４８記載の発
明では、設定手段（51）が、空気温度の設定データを１
／ｆゆらぎで変化させ、また、請求項２９及び請求項５
０記載の発明では、設定手段（51）が、利用側ファン
（3F）の風量を１／ｆゆらぎで変化させる。そして、請
求項２８、請求項３０、請求項４９及び請求項５１記載
の発明では、１／ｆゆらぎがカオス理論に基づくゆらぎ
としている。

【０１０１】また、請求項７６記載の発明では、上記制
御パラメータが比例制御における比例ゲインとし、ま
た、請求項７７記載の発明では、上記制御パラメータが
比例積分制御における比例ゲイン及び積分時間とし、ま
た、請求項７８記載の発明では、上記制御パラメータが
比例微分制御における比例ゲイン及び微分時間とし、ま
た、請求項７９記載の発明では、上記制御パラメータが
比例積分微分制御における比例ゲインと積分時間と微分
時間としている。

【０１０２】一方、請求項８及び請求項９記載の発明で
は、人工生物（AL）の各個体（ID）に遺伝子型（GT）を
設定する際、運転状態量の制御パラメータの遺伝子（GN
-i）を設定する。

【０１０３】具体的に、請求項５２記載の発明では、人
工生物（AL）の遺伝子（GN-i）に圧縮機容量の制御パラ
メータ値を設定する。また、請求項５３記載の発明で
は、人工生物（AL）の遺伝子（GN-i）に熱源側ファン速
度の制御パラメータ値を設定する。また、請求項５４記
載の発明では、人工生物（AL）の遺伝子（GN-i）に膨張
弁開度の制御パラメータ値を設定する。また、請求項５
５記載の発明では、人工生物（AL）の遺伝子（GN-i）に
利用側ファン速度の制御パラメータ値を設定する。

【０１０４】また、請求項５６記載の発明では、人工生
物（AL）の遺伝子（GN-i）に圧縮機容量と熱源側ファン
速度との制御パラメータ値を設定する。また、請求項５
７記載の発明では、人工生物（AL）の遺伝子（GN-i）に
熱源側ファン速度と熱源側膨張弁開度との制御パラメー
タ値を設定する。

【０１０５】また、請求項５８記載の発明では、人工生
物（AL）の遺伝子（GN-i）に圧縮機容量と熱源側ファン
速度と熱源側膨張弁開度との制御パラメータ値を設定す
る。また、請求項５９記載の発明では、人工生物（AL）
の遺伝子（GN-i）に利用側ファン速度と利用側膨張弁開
度との制御パラメータ値を設定する。

【０１０６】また、請求項６０記載の発明では、人工生
物（AL）の遺伝子（GN-i）に圧縮機容量と熱源側ファン
速度と利用側ファン速度と利用側膨張弁開度との制御パ
ラメータ値を設定する。また、請求項６１記載の発明で
は、人工生物（AL）の遺伝子（GN-i）に圧縮機容量と熱
源側ファン速度と熱源側膨張弁開度と利用側ファン速度
と利用側膨張弁開度との制御パラメータ値を設定する。

【０１０７】その際、請求項６６記載の発明では、制御
パラメータが運転状態量自体を対象とし、また、請求項
６７記載の発明では、制御パラメータが運転状態量の変
化量を対象とする。

【０１０８】また、上記制御パラメータは、請求項７６
記載の発明では比例制御における比例ゲインとし、ま
た、請求項７７記載の発明では比例積分制御における比
例ゲイン及び積分時間とし、また、請求項７８記載の発
明では比例微分制御における比例ゲイン及び微分時間と
し、また、請求項７９記載の発明では比例積分微分制御
における比例ゲイン、積分時間及び微分時間としてい
る。

【０１０９】そして、上記人工生物（AL）を所定の仮想
世界中に配置し、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の
世代交代のシミュレーションを実行し、個体（ID）の移
動又は交配を行うと共に、行動及び環境による各個体
（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。つまり、
１の時間ステップを進めた時の予想値を導出し、該予想
値と設定データとの偏差がどれだけ零に近付くかを示す
“住みやすさαi ”を導出する。そして、この“住みや
すさαi ”の評価に基づき、エネルギーの摂取及び消耗
が行われ、個体（ID）の内部エネルギーが変化する。

【０１１０】その後、上記内部エネルギーが零になった
人工生物（AL）の個体（ID）を消滅させた後、生存して
いる人工生物（AL）の各個体（ID）の年齢を１つ増加さ
せる。更に、人工生物（AL）の個々の個体（ID）に対し
て、決められた寿命を越えた個体（ID）を消滅させた
後、仮想世界の世代数を１つ増加させる。

【０１１１】引き続いて、生き残った人工生物（AL）の
個体（ID）の内、最適な人工生物（AL）を探索し、つま
り、“住みやすさαi ”の評価が１番高い個体（ID）を
探索し、この個体（ID）から利用側ファン（3F）の速度
に関する量等の制御パラメータ値を決定する。この制御
パラメータ値が決定されると、制御パラメータ値が運転
制御手段（53）に出力され、該運転制御手段が利用側フ
ァン（3F）の速度等を制御することになる。

【０１１２】上述した動作を繰返すことにより、世代の
増加と共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、
エネルギーを摂取して長生きすることになる。そして、
上述したように最も“住みやすさαi ”の評価が１番高
い人工生物（AL）の地点に基づいて上記利用側ファン
（3F）等を制御することになる。

【０１１３】上記シミュレーションを実行する仮想世界
は、請求項６２記載の発明では１次元の直線領域（VD）
とし、また、請求項６３記載の発明では２次元の平面領
域（VD）とし、また、請求項６４記載の発明では３次元
の空間領域（VD）とし、また、請求項６５記載の発明で
は４次元以上の空間領域（VD）としている。

【０１１４】また、請求項６８記載の発明では、空気温
度の設定データを１／ｆゆらぎで変化させ、また、請求
項７０記載の発明では、利用側ファン（3F）の風量を１
／ｆゆらぎで変化させると共に、請求項６９及び請求項
７１記載の発明では、１／ｆゆらぎがカオス理論に基づ
くゆらぎとする。

【０１１５】また、請求項７２記載の発明では、演算手
段（52）は、運転開始時に格納手段（54）に格納されて
いる情報、つまり、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）の
情報や人工生物（AL）が存在する仮想世界の情報を読み
出して上記シミュレーションを実行する。更に、請求項
７３記載の発明では、格納手段（54）は、運転停止時の
所定の情報、つまり、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）
の情報や人工生物（AL）が存在する仮想世界の情報を格
納することになる。

【０１１６】また、請求項７４記載の発明では、演算手
段（52）が、高速アルゴリズムを用いて制御パラメータ
値を決定する一方、請求項７５記載の発明では、演算手
段（52）が、超高速演算によって制御パラメータ値を決
定する。

【０１１７】

【発明の効果】従って、本発明によれば、人工生物（A
L）を用いた演算処理を実行して利用側ファン（3F）と
膨張弁（31）と熱源側ファン（2F）と圧縮機（21）とを
制御するようにしたために、遺伝的アルゴリズムの並列
処理を実行することができるので、制御パラメータ値の
組合わせにも多様性があり、大局的な制御パラメータ値
を得ることができることから、快適性の向上を図ること
ができる。

【０１１８】また、並列処理を実行するので、演算処理
を迅速に実行することができ、空調制御の制御精度を向
上させることができる。

【０１１９】また、上記人工生物（AL）が自ら住みやす
い地域に移動するので、自動的に制御マップを生成する
ことになり、予め制御マップを作成する必要がなく、つ
まり、部屋の大きさや居住者の快適感等の情報を入力し
て複雑な制御マップを予め作成する必要がないことか
ら、制御の容易化を図ることができる。

【０１２０】また、空調条件の急激な変化に対しても極
めて良好に追従し、つまり、仮想世界の環境の急激な変
化に対して、人工生物（AL）が自動的に制御マップを調
整するので、リアルタイム的に最適な制御パラメータ値
を決定することができ、理想的な制御を実行することが
できる。

【０１２１】また、上記多数の人工生物（AL）を配置す
るので、空調条件の複雑な変化、例えば、室内負荷の変
動や設定温度の変更などに対しても、柔軟に且つ安定し
た適切な制御を容易に実行することができる。この結
果、空調条件などの変動から安定制御に移行する時間を
短縮することができ、快適性の向上を図ることができ
る。

【０１２２】以上のことから、冷媒回路の簡素化を図る
ことができるので、省冷媒化を図ることができ、省エネ
ルギー化及び低コスト化を達成でき、経済的な冷凍運転
を実現することができると共に、設置スペースの縮小化
及び装置の小型化を図ることができる。

【０１２３】また、請求項６、請求項７及び、請求項３
１から請求項４７記載の発明によれば、制御パラメータ
を軸とする仮想世界を用いているので、運転を極め細か
く制御することができる。この結果、応答性がよく、制
御精度の向上を図ることができることから、制御の安定
性を図ることができ、快適性等を向上させることができ
る。

【０１２４】また、請求項８、請求項９及び、請求項５
２から請求項６１記載の発明によれば、制御パラメータ
の遺伝子を備えた人工生物（AL）を用いているので、よ
り運転を極め細かく制御することができる。この結果、
応答性がよく、制御精度の向上を図ることができること
から、制御の安定性を図ることができ、快適性等を向上
させることができる。

【０１２５】また、請求項２、請求項３及び請求項７２
記載の発明によれば、生存に適した特質の人工生物（A
L）の個体（ID）を予め住みやすい地域に配置している
ので、運転制御の開始時において、制御の安定化を図る
ことができ、運転開始時の快適性の向上を図ることがで
きる。

【０１２６】特に、請求項７３記載の発明によれば、人
工生物（AL）が遺伝子型（GT）の情報を学習しているの
で、運転開始時に、周囲環境等の条件に適した運転でも
って制御することができるので、より快適性の向上を図
ることができる。

【０１２７】また、請求項２７、請求項４８及び請求項
６８記載のによれば、室温の設定値を１／ｆゆらぎに基
づいて変化させ、請求項２９、請求項５０及び請求項７
０記載のによれば、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆ
ゆらぎに基づいて変化させるようにすると、居住者の快
適感をより向上させることができ、更に、請求項２８、
請求項３０、請求項４９、請求項５１、請求項６９及び
請求項７１記載の発明によれば、上記１／ｆゆらぎをカ
オス理論に基づくゆらぎにすると、一層の快適性を図る
ことができる。

【０１２８】

【発明の実施の形態１】以下、本発明の実施形態１を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１２９】−冷媒系統の構成− 図１は、請求項１及び請求項５記載の発明の実施形態
で、具体的に、請求項２０記載の発明の実施形態を示
し、冷凍装置としての空気調和装置（10）の冷媒系統を
示しており、該空気調和装置（10）は、１台の室外ユニ
ット（20）に複数台の室内ユニット（30）が接続されて
成るいわゆるマルチ型に構成されている。

【０１３０】上記室外ユニット（20）は、圧縮機（21）
と四路切換弁（22）と熱源側熱交換器である室外熱交換
器（23）と膨張機構である室外電動膨張弁（24）とレシ
ーバ（25）とが順に冷媒配管（11）を介して接続される
一方、圧縮機（21）の吸込側にはアキュムレータ（26）
が接続されて構成され、上記室外熱交換器（23）には熱
源側ファンである室外ファン（2F）が設けられている。

【０１３１】上記各室内ユニット（30）は、同一に構成
されており、膨張機構である室内電動膨張弁（31）と利
用側熱交換器である室内熱交換器（32）とが冷媒配管
（11）によって直列に接続されて構成され、上記室内熱
交換器（32）には利用側ファンである室内ファン（3F）
が設けられている。

【０１３２】そして、上記圧縮機（21）、室外熱交換器
（23）、室外電動膨張弁（24）、室内電動膨張弁（31）
及び室内熱交換器（32）等が順に接続されて主冷媒回路
（12）が構成されている。

【０１３３】したがって、冷房運転時は、上記四路切換
弁（22）が実線に切換わり、圧縮機（21）から吐出した
高圧冷媒が室外熱交換器（23）で凝縮して液冷媒とな
り、この液冷媒は各室内ユニット（30）に流れて室内電
動膨張弁（31）で減圧した後、室内熱交換器（32）で蒸
発してガス冷媒となり、このガス冷媒が圧縮機（21）に
戻り、この循環を繰返すことになる。

【０１３４】一方、暖房運転時は、上記四路切換弁（2
2）が破線に切換わり、圧縮機（21）から吐出した高圧
冷媒が各室内ユニット（30）に流れて室内熱交換器（3
2）で凝縮して液冷媒となり、この液冷媒は室外ユニッ
ト（20）に流れて室外電動膨張弁（24）で減圧した後、
室外熱交換器（23）で蒸発してガス冷媒となり、このガ
ス冷媒が圧縮機（21）に戻り、この循環を繰返すことに
なる。

【０１３５】尚、上記室外ユニット（20）には、アンロ
ードバイパス回路（1u）とリキッドインジェクション回
路（1i）とが設けられている。該アンロードバイパス回
路（1u）は、開閉弁（SV-u）を備えると共に、圧縮機
（21）の吐出側と吸込側とに接続され、圧縮機（21）の
吸込側の低圧冷媒圧力が所定値以下になると、開閉弁
（SV-u）が開口して圧縮機（21）の容量を低減させるよ
うに構成されている。

【０１３６】また、上記リキッドインジェクション回路
（1i）は、開閉弁（SV-i）と減圧部（CP）とを備え、レ
シーバ（25）と圧縮機（21）の吸込側とに接続され、圧
縮機（21）の吐出側の冷媒温度が所定値以上になると、
開閉弁（SV-i）が開口して圧縮機（21）の吐出側の冷媒
温度を低下させるように構成されている。

【０１３７】上記室外ユニット（20）には、室外熱交換
器（23）における冷媒温度である室外熱交温度を検出し
て検出データToを出力する室外熱交センサ（Th21）と、
圧縮機（21）の吐出側の冷媒圧力或いは冷媒温度、又は
吸込側の冷媒圧力或いは冷媒温度などを検出して検出デ
ータTpを出力する状態センサ（S-22）とが設けられる一
方、上記室内ユニット（30）には、室内熱交換器（32）
における冷媒温度である室内熱交温度を検出して検出デ
ータTi-iを出力する室内熱交センサ（Th31）と、室内空
気温度である室温を検出して検出データTa-iを出力する
室温センサ（Th32）が設けられている。そして、上記室
外熱交センサ（Th21）と状態センサ（S-22）と室内熱交
センサ（Th31）と室温センサ（Th32）とが検出手段（1
3）を構成している。

【０１３８】−制御系統の構成− 上記室外ユニット（20）及び室内ユニット（30）を制御
するコントローラ（50）は、図２に示すように、上記検
出手段（13）及び設定手段（51）よりデータ信号が入力
する演算手段（52）の他、運転制御手段（53）を備えて
おり、上記設定手段（51）は、室内熱交温度及び室温の
設定データTisi，Tasiを入力するように構成されてい
る。尚、上記図２は、検出手段（13）及び設定手段（5
1）について１台の室内ユニット（30）についてのみ示
している。

【０１３９】上記演算手段（52）は、室内ファン（3F）
の速度変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度変化量を
軸とする２次元の平面領域（VD）内に複数個の人工生物
（AL）が存在する仮想世界中で、上記室温及び室内熱交
温度の検出データTa-i，Ti-iと設定データTasi，Tisiと
に基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファ
ン（3F）の速度変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度
変化量を表す制御パラメータ値を導出するように構成さ
れている。尚、上記演算手段（52）は、請求項７４及び
請求項７５記載の発明の実施形態として、ＦＦＴなどの
高速アルゴリズムを用いると共に、超高速演算によって
制御パラメータ値を導出するように構成されている。

【０１４０】また、上記運転制御手段（53）は、演算手
段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内フ
ァン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度
Li-iを制御するように構成されている。

【０１４１】そこで、上記人工生物（AL）について説明
すると、先ず、図３に示すように、縦軸に室内ファン
（3F）の速度変化量を取り、横軸に室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量を取った２次元の平面領域（VD）を設
定する。そして、上記平面領域（VD）に人工生物（AL）
をランダムに配置し、つまり、演算手段（52）のメモリ
上に人工生物（AL）の個体（ID）をランダムに配置して
記憶させる。具体的に、図４に示すように、１９×１９
のマトリックスに多数の人工生物（AL）の個体（ID）を
配置する。この図４では、“１”が人工生物（AL）を示
し、“０”が人工生物（AL）がいないことを示してい
る。

【０１４２】一方、上記人工生物（AL）の個体（ID）の
特質は、遺伝子型（GT）で表現されており、図５に示す
ように、寿命、視野、移動特性、行動特性、
移動によるエネルギー消耗特性、住みやすさによるエ
ネルギー摂取及び消耗特性の６種類のパラメータである
遺伝子（GN-i）で表現され、具体的には、次の通りであ
る。

【０１４３】寿命は、それぞれ人工生物（AL）の個体
（ID）の年齢が時間（世代）の経過と共に増加する特質
であり、寿命が尽きた個体（ID）は死に至るものと設定
されている。

【０１４４】視野は、広いほど幅広い人工生物（AL）
の個体（ID）、つまり、遠くまでの個体（ID）の分布状
態を知ることができる特質である。この分布状態によっ
て、人工生物（AL）の個体（ID）は、どの方向に移動す
るか、又は行動に移すのかを判断することになる。

【０１４５】移動特性は、人工生物（AL）の個体（I
D）がどの方向に移動するかを決定する特質である。

【０１４６】行動特性は、人工生物（AL）の個体（I
D）同士が交配するか否かを決定する特質である。

【０１４７】移動によるエネルギー消耗特性は、１回
移動することによって、エネルギー量がどれだけ消耗す
るかを示す特質である。

【０１４８】住みやすさによるエネルギー摂取及び消
耗特性は、住みやすさによって、エネルギー量がどれだ
け摂取又は消耗するかを示す特質である。

【０１４９】また、上記人工生物（AL）の個体（ID）が
交配を行う際には、交叉及び突然変異の遺伝子操作を実
行する。つまり、上記交叉は、図６に示すように、例え
ば、１〜５の遺伝子（GN-i）で構成されている遺伝子型
（GT）で表現されている個体（ID）と、Ａ〜Ｅの遺伝子
（GN-i）で構成されている遺伝子型（GT）で表現されて
いる個体（ID）とにおいて、乱数等に基づいて遺伝子４
及び５と遺伝子Ｄ及びＥとを入換えることである。

【０１５０】一方、上記突然変異は、図７に示すよう
に、例えば、Ａ〜Ｅの遺伝子（GN-i）で構成されている
遺伝子型（GT）で表現されている個体（ID）において、
乱数等に基づいて遺伝子Ｄが遺伝子４に変化させること
である。

【０１５１】この交叉及び突然変異によって、世代の増
加、つまり、時間の経過と共に、新しい特質を持った人
工生物（AL）の個体（ID）が出現し、優秀な特質を持っ
た人工生物（AL）の個体（ID）が出現する可能性がある
ことになる。

【０１５２】次に、上記人工生物（AL）は、“住みやす
さ”の評価について、図８に示すように、室温と室内熱
交温度の検出データTa-i，Ti-iと設定データTasi，Tisi
の偏差に基づいて得ている。つまり、偏差値が“０”の
場合、“住みやすさ”の指標が最も大きく、許容できる
偏差値に該当する“住みやすさ”の指標が零となる。そ
して、許容できる範囲外の場合、住みにくいことにな
り、偏差値が最も大きい場合、“住みやすさ”の指標が
最も低いことになる（指標の負の値）。

【０１５３】具体的に、人工生物（AL）の個々の個体
（ID）の位置によって得られる制御パラメータ値より１
世代進めた時（時間ステップを１進めた時）の予想値Ｘ
i(t+1)，Ｙi(t+1)を次式に基づき導出する。 Ｘi(t+1)＝ｆ1a［Ｘ(t),ａ(t),Δａi(t)］ Ｙi(t+1)＝ｆ1b［Ｙ(t),ｂ(t),Δｂi(t)］ …… Ｘ(t),Ｙ(t):検出値（室温及び室内熱交温度） ａ(t),ｂ(t):現在の制御量 Δａi(t)，Δｂi(t)：制御変化量 添字i:個体（ID）を示す番号 そして、上記予想値Ｘi(t+1)，Ｙi(t+1)と設定データTa
si，Tisi（Ｘset(t+1)，Ｙset(t+1)）との偏差がどれだ
け零に近付くかを次式に基づき数値で導出して“住み
やすさ”を評価する。 αi ＝ｆ2[Ｘi(t+1)，Ｘset(t+1)，Ｘp ，Ｙi(t+1)，Ｙset(t+1)，Ｙp] …… αi:住みやすさの評価値 Ｘset(t+1)，Ｙset(t+1)：設定値（室温及び室内熱交温
度） Ｘp,Ｙp:許容値 更に、上記“住みやすさ”の評価に基づき、次式に基
づきエネルギーの摂取及び消耗を行う。 Ｅi(t+1)＝Ｅi(t)＋ΔＥ1i＋ΔＥ2i＋ΔＥ3i …… Ｅi(t+1)，Ｅi(t)：個体（ID）の内部エネルギー量 ΔＥ1i：移動によるエネルギー消耗量（遺伝子（GN-i）
中の移動によるエネルギー消耗特性に基づいて消耗させ
る。） ΔＥ2i：交配によるエネルギー消耗量 ΔＥ3i：住みやすさの評価によるエネルギー摂取及び消
耗量（遺伝子（GN-i）中の住みやすさによるエネルギー
摂取及び消耗特性に基づいて摂取又は消耗させる。） 最後に、上記演算手段（52）は、生き残った個体（ID）
の中で住みやすさの評価の１番高い個体（ID）を探索
し、この個体（ID）の位置より制御パラメータ値を導出
する。

【０１５４】一方、上記運転制御手段（53）は、演算手
段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて次式
に基づき室内電動膨張弁（31）の開度Li-i及び室内ファ
ン（3F）の速度Qi-iを制御するように構成されている。 ａ(t+1) ＝ｆ3a［ａ(t),Δａ-best(t)］ ｂ(t+1) ＝ｆ3b［ｂ(t),Δｂ-best(t)］ …… ａ(t+1),ｂ(t+1):時間(t+1) の時の制御量 Δａ-best(t)，Δｂ-best(t)：最適な制御変化量 −制御動作の説明− 次に、上記人工生物（AL）を用いた空気調和装置（10）
の制御動作について図１０に基づき説明する。

【０１５５】先ず、ステップST１において、仮想世界中
にランダムに人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子
型（GT）を持った人工生物（AL）の個体（ID）を生成
し、つまり、各個体（ID）に遺伝子型（GT）を設定す
る。具体的に、図４に示すように、多数の個体（ID）を
配置した１９×１９のマトリックスの制御マップを作成
する。そして、上記人工生物（AL）の各個体（ID）の遺
伝子型（GT）は、図５に示すように、寿命、視野、
移動特性、行動特性、移動によるエネルギー消耗
特性、住みやすさによるエネルギー摂取及び消耗特性
の６種類のパラメータである遺伝子（GN-i）で表現され
ている。

【０１５６】続いて、上記ステップST１からステップST
２に移り、検出手段（13）である室温センサ（Th32）及
び室内熱交センサ（Th31）が室温と室内熱交温度とを検
出して検出データTa-i，Ti-iを出力する一方、設定手段
（51）より室温と室内熱交温度の設定データTasi，Tisi
を入力する。

【０１５７】その後、上記ステップST２からステップST
３に移り、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の世代交
代のシミュレーションを実行し、先ず、個体（ID）の移
動又は交配を行う。この人工生物（AL）の個体（ID）の
移動は、２ビットで特定されている視野の遺伝子（GN-
i）及び３ビットで特定されている移動特性の遺伝子（G
N-i）によって変化し、また、上記交配は、図６及び図
７に示すように、１の個体（ID）と他の個体（ID）との
交叉と、突然変異とによって子孫の個体（ID）を生成す
る。

【０１５８】続いて、上記ステップST３からステップST
４に移り、行動及び環境による各個体（ID）のエネルギ
ー摂取及び消耗が行われる。つまり、１世代である１の
時間ステップを進めた時の予想値Ｘi(t+1)，Ｙi(t+1)を
式に基づき導出し、該予想値Ｘi(t+1)，Ｙi(t+1)と、
室温の設定データTasiであるＸset(t+1)及び室内熱交温
度の設定データTisiであるＹset(t+1)との偏差がどれだ
け零に近付くかを式に基づき数値で“住みやすさαi
”を導出する。そして、この“住みやすさαi ”の評
価に基づき、式からエネルギーの摂取及び消耗が行わ
れ、内部エネルギーＥi(t+1)が変化する。

【０１５９】上記“住みやすさαi ”の評価は、図８に
示すように、室温と室内熱交温度の予想値Ｘi(t+1)，Ｙ
i(t+1)と設定データTasi，Tisiの偏差値が“０”の場
合、“住みやすさαi ”の指標が最も大きく、逆に、偏
差値が最も大きい場合、“住みやすさαi ”の指標が最
も低いことになる。その際、住みやすい程エネルギーを
多量に摂取し得ることができる。

【０１６０】その後、上記ステップST４からステップST
５に移り、上記内部エネルギーＥi(t+1)が零になった人
工生物（AL）の個体（ID）を消滅させた後、上記ステッ
プST５からステップST６に移り、生存している人工生物
（AL）の各個体（ID）の年齢を増加させる。つまり、個
体（ID）が生成されたときの年齢を０とし、仮想世界の
世代数の増加と共に年齢を増加させる。

【０１６１】更に、上記ステップST６からステップST７
に移り、人工生物（AL）の個々の個体（ID）に対して、
決められた寿命を越えた個体（ID）を消滅させる。つま
り、寿命の遺伝子（GN-i）で特定される寿命を越えた個
体（ID）を消滅させた後、上記ステップST７からステッ
プST８に移り、仮想世界の世代数を１つ増加させ、つま
り、空調運転の開始時を０世代とし、１の時間ステップ
を進めるときに仮想世界の世代数を１つ増加させる。

【０１６２】引き続いて、上記ステップST８からステッ
プST９に移り、生き残った人工生物（AL）の個体（ID）
の内、最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
L）を探索し、つまり、図３に示すランダムに配置され
た人工生物（AL）が図９に示すように住みやすい地域に
移動するので、この人工生物（AL）の内から“住みやす
さαi ”の評価が１番高い個体（ID）を探索し、この個
体（ID）の位置から室内ファン（3F）の速度変化量と室
内電動膨張弁（31）の開度変化量との制御パラメータ値
を決定する。この制御パラメータ値が決定されると、上
記ステップST９からステップST１０に移り、制御パラメ
ータ値が運転制御手段（53）に出力され、該運転制御手
段（53）が室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨
張弁（31）の開度Li-iを制御することになる。

【０１６３】特に、上述したステップST２からステップ
ST１０までの動作を繰返すことにより、各人工生物（A
L）のうち、時間経過と共に、つまり、世代の増加と共
に、生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすることになり、人工生物（AL）
同士の交配を繰返し、親の形質を受け継いだ子孫の個体
（ID）を多数形成する。逆に、生存に適さない特質を持
った人工生物（AL）は、早くエネルギーを消耗して死に
至るため、ほとんど消滅することになる。この結果、生
存に適した人工生物（AL）が生き残ることになり、図９
に示すように、住みやすい地域（VD-P）に集まるように
なる。そして、上述したように“住みやすさαi ”の評
価が１番高い人工生物（AL）の地点に基づいて上記室内
ファン（3F）及び室内電動膨張弁（31）を制御する一
方、運転が終了すると、制御動作も終了することにな
る。

【０１６４】また、本実施形態において、設定手段（5
1）は、室温と室内熱交温度とを設定値に固定するよう
にしていたが、請求項２７記載の発明の実施形態とし
て、室温の設定値Tasiを１／ｆゆらぎで変化させるよう
にしてもよく、また、請求項２９記載の発明の実施形態
として、室内ファン（3F）の風量を１／ｆゆらぎで変化
させるようにしてもよく、更に、請求項２８及び請求項
３０記載の発明の実施形態として、１／ｆゆらぎをカオ
ス理論に基づくゆらぎに構成するようにしてもよい。

【０１６５】また、本実施形態において、室内ファン
（3F）の速度変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度変
化量を軸とする２次元の平面領域（VD）を適用するよう
にしたが、本発明では、室内ファン（3F）の速度に関す
る量及び室内電動膨張弁（31）の開度に関する量を軸と
する２次元の平面領域（VD）を用いてもよく、例えば、
室内ファン（3F）の速度及び室内電動膨張弁（31）の開
度そのものを軸とする２次元の平面領域（VD）を用いて
もよい。

【０１６６】−実施形態１の特有の効果− したがって、本実施形態によれば、人工生物（AL）を用
いた演算処理を実行して室内ファン（3F）及び室内電動
膨張弁（31）を制御するようにしたために、遺伝的アル
ゴリズムの並列処理を実行することができるので、２つ
の制御パラメータ値の組合わせにも多様性があり、大局
的な制御パラメータ値を得ることができることから、快
適性の向上を図ることができる。

【０１６７】また、並列処理を実行するので、演算処理
を迅速に実行することができ、空調制御の制御精度を向
上させることができる。

【０１６８】また、上記人工生物（AL）が自ら住みやす
い地域（VD-P）に移動するので、自動的に制御マップを
生成することになり、予め制御マップを作成する必要が
なく、つまり、部屋の大きさや居住者の快適感等の情報
を入力して複雑な制御マップを予め作成する必要がない
ことから、制御の容易化を図ることができる。

【０１６９】また、空調条件の急激な変化に対しても極
めて良好に追従し、つまり、仮想世界の環境の急激な変
化に対して、人工生物（AL）が自動的に制御マップを調
整するので、リアルタイム的に最適な制御パラメータ値
を決定することができ、理想的な空調制御を実行するこ
とができる。

【０１７０】また、多数の人工生物（AL）を配置するの
で、空調条件の複雑な変化、例えば、室内負荷の変動や
設定温度の変更などに対しても、柔軟に且つ安定した適
切な制御を容易に実行することができる。この結果、空
調条件の変動から安定制御に移行する時間を短縮するこ
とができ、快適性の向上を図ることができる。

【０１７１】以上のことから、冷媒回路の簡素化を図る
ことができるので、省冷媒化を図ることができ、省エネ
ルギー化及び低コスト化を達成でき、経済的な空調運転
を実現することができると共に、設置スペースの縮小化
及び装置の小型化を図ることができる。

【０１７２】また、室温の設定値Tasiを１／ｆゆらぎに
基づいて変化させるようにすると、居住者の快適感をよ
り向上させることができ、更に、上記１／ｆゆらぎをカ
オス理論に基づくゆらぎにすると、一層の快適性を図る
ことができる。

【０１７３】−実施形態１の変形例１− 図１１は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、格納手段（54）を設けたものである。該格
納手段（54）は、室内ファン（3F）の速度変化量及び室
内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする２次元の平
面領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工
生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマップ
として格納している。

【０１７４】つまり、前実施形態の演算手段（52）で
は、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）が
ランダムな値が与えられていると共に、各人工生物（A
L）がランダムな位置に配置されているので、運転開始
時において、生存に適した特質を持った人工生物（AL）
に成るまでに所定時間を要することになる。この時間内
では、空調制御が不安定になる場合がある。そこで、本
実施形態では、生存に適した特質を予め設定し、この特
質を持った個体（ID）を平面領域（VD）に配置すると共
に、予め住みやすい地域（VD-P）を設定し、この地域
（VD-P）に複数の個体（ID）を配置した仮想世界を格納
手段（54）に格納するようにしている。

【０１７５】一方、演算手段（52）は、運転開始時に格
納手段（54）から仮想世界を読出し、その後、前実施形
態と同様に検出データTa-i，Ti-iと設定データTasi，Ti
siとから人工生物（AL）の世代交代のシミュレーション
を実行するように構成されており、この仮想世界中で、
室温及び室内熱交温度の検出データTa-i，Ti-iと設定デ
ータTasi，Tisiとに基づき最も住みやすい地点に移動し
ている人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地
点より室内ファン（3F）の速度変化量及び室内電動膨張
弁（31）の開度変化量を表す制御パラメータ値を導出す
るように構成されている。

【０１７６】そこで、空調制御動作について図１２に基
づいて説明すると、先ず、ステップST１-1において、予
め格納手段（54）に格納されている仮想世界のマップを
読出す。続いて、ステップST２-1からステップST１０-1
の動作を実行する。このステップST２-1からステップST
１０-1の動作は、上記実施形態１におけるステップST２
からステップST１０までの動作と同様であって、室温及
び室内熱交温度の検出データTa-i，Ti-iと設定データTa
si，Tisiに基づいて各人工生物（AL）の個体（ID）の移
動及び交配を行う。

【０１７７】そして、各個体（ID）のエネルギーの摂取
及び消耗が行われ、内部エネルギーが零になった個体
（ID）は消滅する一方、生存している人工生物（AL）の
各個体（ID）の年齢を増加させ、また、寿命を終えた個
体（ID）は消滅し、仮想世界の世代数を増加させる。

【０１７８】その後、最も住みやすい地点に移動してい
る人工生物（AL）を探索し、この人工生物（AL）の地点
から制御パラメータ値を決定して運転制御手段（53）が
室内ファン（3F）と室内電動膨張弁（31）とを制御する
ことになる。

【０１７９】したがって、本実施形態によれば、生存に
適した特質の人工生物（AL）の個体（ID）を予め住みや
すい地域（VD-P）に配置しているので、制御の開始時に
おいて、制御の安定化を図ることができ、運転開始時の
快適性の向上を図ることができる。その他の構成及び作
用・効果は、上記実施形態１と同様である。

【０１８０】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０１８１】−実施形態１の変形例２− 図１３は、他の変形例であって、請求項７３記載の発明
の実施形態を示し、格納手段（54）の仮想世界を学習さ
せるようにしたものである。つまり、図１３におけるス
テップST１-2からステップST１０-2は、上述した変形例
１のステップST１-1からステップST１０-1と同様であっ
て、ステップST９-2で最も住みやすい地点の人工生物
（AL）から制御パラメータ値を決定し、ステップST１０
-2において、運転制御手段（53）が室内ファン（3F）及
び室内電動膨張弁（31）を制御する。その後、ステップ
ST１１-2において、現在制御している状態の仮想世界の
マップを格納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始す
る際に、ステップST１-2において、記憶させた仮想世界
を読出すことになる。

【０１８２】したがって、上記人工生物（AL）が遺伝子
型（GT）の情報を学習しているので、運転開始時に、室
内環境等の条件に適した運転でもって制御することがで
きるので、より快適性の向上を図ることができる。その
他の構成及び作用・効果は、上述した変形例１と同様で
ある。

【０１８３】−実施形態１の変形例３− 上述した図２の実施形態では、室内ファン（3F）の速度
変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とす
る２次元の平面領域（VD）を設定したが、請求項４１記
載の発明の実施形態として、室内ファン（3F）の速度Qi
-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメー
タを軸とする領域（VD）を設定している。この制御パラ
メータ値としては、比例制御（Ｐ制御）の比例ゲインで
ある。

【０１８４】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-i
の制御パラメータ値である比例ゲインを軸とする平面領
域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世
界中で、室温及び室内熱交温度の検出データTa-i，Ti-i
と設定データTasi，Tisiとに基づき最も住みやすい地点
に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物
（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内
電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインを導出するよ
うに構成されている。

【０１８５】つまり、図３及び図４において、縦軸の室
内ファン（3F）の速度変化量が速度Qi-iの比例ゲイン
に、横軸の室内電動膨張弁（31）の開度変化量が開度Li
-iの比例ゲインに成り、この仮想世界で人工生物（AL）
が住みやすい地点に移動することになる。

【０１８６】そして、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した比例ゲインに基づいて室内ファン（3
F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを
制御するように構成されている。

【０１８７】したがって、図１０の制御フローにおける
ステップST９では、室内ファン（3F）の速度変化量及び
室内電動膨張弁（31）の開度変化量の制御パラメータ値
を導出したが、本変形例では、室内ファン（3F）の速度
Qi-iの比例ゲイン及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-i
の比例ゲインを導出し、その後、運転制御手段（53）が
この比例ゲインに基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-i
及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを制御することに
なる。

【０１８８】以上のことから、本実施形態によれば、制
御パラメータを軸とする仮想世界を用いているので、運
転を極め細かく制御することができる。この結果、応答
性がよく、制御精度の向上を図ることができることか
ら、制御の安定性を図ることができ、快適性等を向上さ
せることができる。その他の構成及び作用・効果は、図
２等に示す上記実施形態１と同様である。

【０１８９】−実施形態１の変形例４− 上記変形例３では、平面領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、変形例１に対応し、図１１に示すように、仮想世界
のマップを格納手段（54）に記憶させるようにしてい
る。

【０１９０】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲイン及び室
内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインを導出し、
その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに基づい
て室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（3
1）の開度Li-iを制御することになる。その他の構成及
び作用・効果は、上述した変形例３と同様である。

【０１９１】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、上記変形例２のように学習させるように
してもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）の
情報のみであってもよい。

【０１９２】−実施形態１の他の変形例− 尚、上述した変形例３及び変形例４は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０１９３】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０１９４】

【発明の実施の形態２】以下、本発明の実施形態２を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１９５】図１４は、請求項１０に係る実施形態を示
しており、上述した実施形態１の演算手段（52）が２次
元の平面領域（VD）を設定したのに代えて、本実施形態
の演算手段（52）は１次元の直線領域（VD）を設定した
ものである。更に、検出手段（13）が室温センサ（Th3
2）で構成され、設定データTasiとして室温が設定手段
（51）より演算手段（52）に入力されるように構成され
ている。

【０１９６】つまり、上記演算手段（52）は、図１５に
示すように、室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が
存在する仮想世界が設定されている。そして、上記演算
手段（52）は、室温の検出データTa-iと設定データTasi
とに基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファ
ン（3F）の速度変化量を表す制御パラメータ値を導出す
るように構成されている。

【０１９７】具体的に、上記人工生物（AL）の個体（I
D）は、１次元の直線領域（VD）にランダムに配置され
て演算手段（52）に記憶されており、該人工生物（AL）
の個体（ID）の特質は、実施形態１と同様に、遺伝子型
（GT）で表現されており、寿命、視野、移動特
性、行動特性、移動によるエネルギー消耗特性、
住みやすさによるエネルギー摂取及び消耗特性の６種類
のパラメータである遺伝子（GN-i）で表現されている
（図５参照）。そして、上記演算手段（52）は、領域
（VD）内で住みやすい地点に移動した人工生物（AL）よ
り室内ファン（3F）の速度変化量を表す制御パラメータ
値を導出することになる。

【０１９８】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファ
ン（3F）の速度Qi-iを制御するように構成されている。

【０１９９】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態１の図１０と同様に制御動作が行われ、先ず、１次
元の直線領域（VD）の仮想世界中にランダムに人工生物
（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持った人工
生物（AL）の個体（ID）を生成し、つまり、各個体（I
D）に遺伝子型（GT）を設定する。そして、検出手段（1
3）である室温センサ（Th32）が室温を検出して検出デ
ータTa-iを出力する一方、設定手段（51）より室温の設
定データTasiを入力する（ステップST１及びステップST
２参照）。

【０２００】その後、人工生物（AL）の個々の個体（I
D）の世代交代のシミュレーションを実行し、個体（I
D）の移動又は交配を行うと共に、行動及び環境による
各個体（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。つ
まり、１の時間ステップを進めた時の予想値Ｘi(t+1)を
式に基づき導出し、該予想値Ｘi(t+1)と、室温の設定
データTasiであるＸset(t+1)との偏差がどれだけ零に近
付くかを式に基づき数値で“住みやすさαi ”を導出
する。そして、この“住みやすさαi ”の評価に基づ
き、式からエネルギーの摂取及び消耗が行われ、内部
エネルギーＥi(t+1)が変化する（ステップST３及びステ
ップST４参照）。

【０２０１】その後、上記内部エネルギーＥi(t+1)が零
になった人工生物（AL）の個体（ID）を消滅させた後、
生存している人工生物（AL）の各個体（ID）の年齢を増
加させる。更に、人工生物（AL）の個々の個体（ID）に
対して、決められた寿命を越えた個体（ID）を消滅させ
た後、仮想世界の世代数を１つ増加させる（ステップST
５〜ステップST８参照）。

【０２０２】引き続いて、生き残った人工生物（AL）の
個体（ID）の内、最も住みやすい地点に移動している人
工生物（AL）を探索し、つまり、“住みやすさαi ”の
評価が１番高い個体（ID）を探索し、この個体（ID）の
位置から室内ファン（3F）の速度変化量の制御パラメー
タ値を決定する。この制御パラメータ値が決定される
と、制御パラメータ値が運転制御手段（53）に出力さ
れ、該運転制御手段（53）が室内ファン（3F）の速度Qi
-iを制御することになる（ステップST９及びステップST
１０参照）。

【０２０３】上述した動作を繰返すことにより、世代の
増加と共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、
エネルギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地
域（VD-P）に集まるようになる。そして、上述したよう
に“住みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）
の地点に基づいて上記室内ファン（3F）を制御すること
になる。その他の構成及び作用・効果は、上記実施形態
１と同様である。

【０２０４】−実施形態２の変形例１− 図１６は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室内
ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域
（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物
（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマップとし
て格納している。つまり、生存に適した特質を予め設定
し、この特質を持った人工生物（AL）を直線領域（VD）
に配置すると共に、予め住みやすい地域（VD-P）を設定
し、この地域（VD-P）に複数の人工生物（AL）を配置し
た仮想世界を格納手段（54）に格納するようにしてい
る。

【０２０５】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-iと設定データTasiとから人工生物（AL）の世代交代
のシミュレーションを実行し、最も住みやすい地点に移
動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
の地点より室内ファン（3F）の速度変化量を表す制御パ
ラメータ値を導出するように構成されている。

【０２０６】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転制御を開始すると、ステップST１-1において、
予め格納手段（54）に格納されている仮想世界のマップ
を読出す。続いて、ステップST２-1からステップST１０
-1の動作を実行して最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、この人工生物（AL）の地点か
ら制御パラメータ値を決定して運転制御手段（53）が室
内ファン（3F）を制御することになる。その他の構成及
び作用・効果は、上記実施形態２と同様である。

【０２０７】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、現在制御している状態の仮想世界のマップ
を格納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際
に、ステップST１-2において、記憶させた仮想世界を読
出すようにしてもよい。

【０２０８】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０２０９】−実施形態２の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態２が、室内ファン（3
F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）を
設定したのに代えて、請求項３１記載の発明の実施形態
として、図１４に示すように、室内ファン（3F）の速度
Qi-iの制御パラメータを軸とする直線領域（VD）を設定
するようにしているものである。

【０２１０】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ値である比例ゲイン
を軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）
が存在する仮想世界中で、室温の検出データTa-iと設定
データTasiとに基づき最も住みやすい地点に移動してい
る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
り室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲインを導出する
ように構成されている。そして、運転制御手段（53）
は、演算手段（52）が導出した比例ゲインに基づいて室
内ファン（3F）の速度Qi-iを制御するように構成されて
いる。

【０２１１】したがって、上記実施形態２では、室内フ
ァン（3F）の速度変化量の制御パラメータ値を導出した
が、本変形例では、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例
ゲインを導出し、その後、運転制御手段（53）がこの比
例ゲインに基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iを制御
することになる。その他の構成及び作用・効果は上記実
施形態２と同様である。

【０２１２】−実施形態２の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態２の変形例１に対応し、図１６に示す
ように、室内ファン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ
値である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複数
個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマップを格納
手段（54）に記憶させるようにしている。

【０２１３】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲインを導出
し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに基
づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iを制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、上述した実施形態
２の変形例２と同様である。

【０２１４】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、上記実施形態１の変形例２のように学習
させるようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝
子型（GT）の情報のみであってもよい。

【０２１５】−実施形態２の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０２１６】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０２１７】

【発明の実施の形態３】以下、本発明の実施形態３を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０２１８】図１７は、請求項１１に係る実施形態を示
しており、上述した実施形態２の演算手段（52）が室内
ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域
（VD）を設定したのに代えて、本実施形態の演算手段
（52）は室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）を設定したものである。このた
め、検出手段（13）が室内熱交センサ（Th31）で構成さ
れ、設定データTisiとして室内熱交温度が設定手段（5
1）より演算手段（52）に入力されるように構成されて
おり、基本となる構成及び動作は実施形態２と同様であ
る。

【０２１９】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が
存在する仮想世界が設定され、該人工生物（AL）は、実
施形態２と同様に、６種類のパラメータである遺伝子
（GN-i）で表現されている（図５参照）。そして、上記
演算手段（52）は、室内熱交温度の検出データTi-iと設
定データTisiとに基づき最も住みやすい地点に移動して
いる人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点
より室内電動膨張弁（31）の開度変化量を表す制御パラ
メータ値を導出するように構成されている。

【０２２０】また、運転制御手段（53）は、上記演算手
段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内電
動膨張弁（31）の開度Li-iを制御するように構成されて
いる。

【０２２１】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態２と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
室内熱交センサ（Th31）が室内熱交温度を検出して検出
データTi-iを出力する一方、設定手段（51）より室内熱
交温度の設定データTisiを入力する。その後、人工生物
（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシミュレーショ
ンを実行し、個体（ID）の移動又は交配を行うと共に、
行動及び環境による各個体（ID）のエネルギー摂取及び
消耗が行われる。

【０２２２】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内電動膨張弁（31）を制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、上記実施形態１と
同様である。

【０２２３】−実施形態３の変形例１− 図１８は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室内
電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする１次元の直線
領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生
物（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマップと
して格納している。つまり、生存に適した特質を予め設
定し、この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を
直線領域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域
（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（I
D）を配置した仮想世界を格納手段（54）に格納するよ
うにしている。

【０２２４】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ti-iと設定データTisiとから人工生物（AL）の世代交代
のシミュレーションを実行し、最も住みやすい地点に移
動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
の地点より室内電動膨張弁（31）の開度変化量を表す制
御パラメータ値を導出するように構成されている。

【０２２５】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする仮
想世界のマップを読出す。続いて、最も住みやすい地点
に移動している人工生物（AL）を探索し、この人工生物
（AL）の地点から制御パラメータ値を決定して運転制御
手段（53）が室内電動膨張弁（31）を制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、前実施形態と同様
である。

【０２２６】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０２２７】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０２２８】−実施形態３の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態３が、室内電動膨張弁
（31）の開度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）
を設定したのに代えて、請求項３２記載の発明の実施形
態として、図１７に示すように、上記室内電動膨張弁
（31）の開度Li-iの制御パラメータを軸とする直線領域
（VD）を設定するようにしているものである。

【０２２９】具体的に、演算手段（52）は、室内電動膨
張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータ値である比例ゲ
インを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物
（AL）が存在する仮想世界中で、室内熱交温度の検出デ
ータTi-iと設定データTisiとに基づき最も住みやすい地
点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物
（AL）の地点より室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比
例ゲインを導出するように構成されている。そして、運
転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した比例ゲ
インに基づいて室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを制御
するように構成されている。

【０２３０】したがって、上記実施形態３では、室内電
動膨張弁（31）の開度変化量の制御パラメータ値を導出
したが、本変形例では、室内電動膨張弁（31）の開度Li
-iの比例ゲインを導出し、その後、運転制御手段（53）
がこの比例ゲインに基づいて室内電動膨張弁（31）の開
度Li-iを制御することになる。その他の構成及び作用・
効果は上記実施形態３と同様である。

【０２３１】−実施形態３の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態３の変形例１に対応し、図１８に示す
ように、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメ
ータ値である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に
複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマップを
格納手段（54）に記憶させるようにしている。

【０２３２】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインを
導出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲイン
に基づいて室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを制御する
ことになる。その他の構成及び作用・効果は、上述した
実施形態３の変形例２と同様である。

【０２３３】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、上記実施形態１の変形例２のように学習
させるようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝
子型（GT）の情報のみであってもよい。

【０２３４】−実施形態３の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０２３５】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０２３６】

【発明の実施の形態４】以下、本発明の実施形態４を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０２３７】本実施形態は、請求項１２に係る実施形態
であって、図示しないが、上述した実施形態２と実施形
態３とを組合わせたもので、演算手段（52）が、室内フ
ァン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域
（VD）と、室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とす
る１次元の直線領域（VD）とを設定したものである。こ
のため、検出手段（13）が室温センサ（Th32）と室内熱
交センサ（Th31）とで構成され、設定データTasi，Tisi
として室温及び室内熱交温度が設定手段（51）より演算
手段（52）に入力されるように構成されており、基本と
なる構成及び動作は実施形態２及び実施形態３と同様で
ある。

【０２３８】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在
する仮想世界が設定されると共に、室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内
に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定さ
れ、該人工生物（AL）は、実施形態２と同様に、６種類
のパラメータである遺伝子（GN-i）で表現されている
（図５参照）。そして、上記演算手段（52）は、室温及
び室内熱交温度の検出データTa-i，Ti-iと設定データTa
si，Tisiとに基づき最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
室内ファン（3F）の速度変化量及び室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量を表す制御パラメータ値を導出するよ
うに構成されている。

【０２３９】また、運転制御手段（53）は、上記演算手
段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内フ
ァン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度
Li-iを制御するように構成されている。

【０２４０】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態２及び実施形態３と同様に制御動作が行われ（図１
０参照）、先ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中
にランダムに人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子
型（GT）を持った人工生物（AL）の個体（ID）を生成す
る。そして、室温センサ（Th32）が室温を、室内熱交セ
ンサ（Th31）が室内熱交温度をそれぞれ検出して検出デ
ータTa-i，Ti-iを出力する一方、設定手段（51）より室
温及び室内熱交温度の設定データTasi，Tisiを入力す
る。その後、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の世代
交代のシミュレーションを実行し、個体（ID）の移動又
は交配を行うと共に、行動及び環境による各個体（ID）
のエネルギー摂取及び消耗が行われる。

【０２４１】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内ファン（3F）及び室内電動膨張弁（31）
を制御することになる。その他の構成及び作用・効果
は、上記実施形態２及び実施形態３と同様である。

【０２４２】−実施形態４の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態２及び実施形態３の変形例１に
対応し、格納手段（54）を設けたものである。つまり、
該格納手段（54）は、室内ファン（3F）の速度変化量を
軸とする１次元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型
（GT）の複数個の人工生物（AL）が所定位置に存在する
仮想世界と、室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸と
する１次元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）
の複数個の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世
界とを予めマップとして格納している。つまり、生存に
適した特質を予め設定し、この特質を持った人工生物
（AL）の個体（ID）を直線領域（VD）に配置すると共
に、予め住みやすい地域（VD-P）を設定し、この地域
（VD-P）に複数の個体（ID）を配置した仮想世界を格納
手段（54）に格納するようにしている。

【０２４３】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-i，Ti-iと設定データTasi，Tisiとから人工生物（A
L）の世代交代のシミュレーションを実行し、最も住み
やすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該
人工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度変化
量と室内電動膨張弁（31）の開度変化量を表す制御パラ
メータ値を導出するように構成されている。

【０２４４】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする仮想世
界のマップと室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸と
する仮想世界のマップとを読出す。続いて、最も住みや
すい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、この
人工生物（AL）の地点から制御パラメータ値を決定して
運転制御手段（53）が室内ファン（3F）及び室内電動膨
張弁（31）を制御することになる。その他の構成及び作
用・効果は、前実施形態と同様である。

【０２４５】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０２４６】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０２４７】−実施形態４の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態４が、室内ファン（3
F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化量
との各１次元の直線領域（VD）を設定したのに代えて、
請求項３３記載の発明の実施形態として、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータを軸とする直線領域
（VD）と、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラ
メータを軸とする直線領域（VD）とを設定するようにし
ており、実施形態２及び実施形態３の変形例２に対応し
ている。

【０２４８】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ値である比例ゲイン
を軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）
が存在する仮想世界中と、室内電動膨張弁（31）の開度
Li-iの制御パラメータ値である比例ゲインを軸とする直
線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮
想世界中とで、室温及び室内熱交温度の検出データTa-
i，Ti-iと設定データTasi，Tisiとに基づき最も住みや
すい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人
工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度Qi-i及
び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインを導出
するように構成されている。そして、運転制御手段（5
3）は、演算手段（52）が導出した比例ゲインに基づい
て室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（3
1）の開度Li-iを制御するように構成されている。

【０２４９】したがって、上記実施形態４では、室内フ
ァン（3F）の速度Qi-i等の変化量の制御パラメータ値を
導出したが、本変形例では、室内ファン（3F）の速度Qi
-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインを
導出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲイン
に基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨
張弁（31）の開度Li-iを制御することになる。その他の
構成及び作用・効果は上記実施形態４と同様である。

【０２５０】−実施形態４の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態４の変形例１に対応し、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの比例ゲインを軸とする直線領域（V
D）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界の
マップと、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲイ
ンを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（A
L）が存在する仮想世界のマップとを格納手段（54）に
記憶させるようにしている。

【０２５１】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲインと室内
電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインとを導出し、
その後、この比例ゲインに基づいて室内ファン（3F）の
速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを制御す
ることになる。その他の構成及び作用・効果は、上述し
た実施形態４の変形例２と同様である。

【０２５２】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、上記実施形態１の変形例２のように学習
させるようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝
子型（GT）の情報のみであってもよい。

【０２５３】−実施形態４の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０２５４】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０２５５】

【発明の実施の形態５】以下、本発明の実施形態５を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０２５６】図１９は、請求項１３に係る実施形態を示
しており、上述した実施形態２の演算手段（52）が室内
ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域
（VD）を設定したのに代えて、本実施形態の演算手段
（52）は室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）を設定したものである。このため、
検出手段（13）が室外熱交センサ（Th21）で構成され、
設定データTo-sとして室外熱交温度が設定手段（51）よ
り演算手段（52）に入力されるように構成されており、
基本となる構成及び動作は実施形態２と同様である。

【０２５７】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在
する仮想世界が設定され、該人工生物（AL）は、実施形
態２と同様に、６種類のパラメータである遺伝子（GN-
i）で表現されている（図５参照）。そして、上記演算
手段（52）は、室外熱交温度の検出データToと設定デー
タTo-sとに基づき最も住みやすい地点に移動している人
工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より室
外ファン（2F）の速度変化量を表す制御パラメータ値を
導出するように構成されている。

【０２５８】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室外ファ
ン（2F）の速度Qoを制御するように構成されている。

【０２５９】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態２と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
室外熱交センサ（Th21）が室外熱交温度を検出して検出
データToを出力する一方、設定手段（51）より室外熱交
温度の設定データTo-sを入力する。その後、人工生物
（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシミュレーショ
ンを実行し、個体（ID）の移動又は交配を行うと共に、
行動及び環境による各個体（ID）のエネルギー摂取及び
消耗が行われる。

【０２６０】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室外ファン（2F）を制御することになる。そ
の他の構成及び作用・効果は、実施形態１と同様であ
る。

【０２６１】−実施形態５の変形例１− 図２０は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室外
ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域
（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物
（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマップとし
て格納している。つまり、生存に適した特質を予め設定
し、この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を直
線領域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域
（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（I
D）を配置した仮想世界を格納手段（54）に格納するよ
うにしている。

【０２６２】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Toと設定データTo-sとから人工生物（AL）の世代交代の
シミュレーションを実行し、最も住みやすい地点に移動
している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の
地点より室外ファン（2F）の速度変化量を表す制御パラ
メータ値を導出するように構成されている。

【０２６３】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする仮想世
界のマップを読出す。続いて、最も住みやすい地点に移
動している人工生物（AL）を探索し、この人工生物（A
L）の地点から制御パラメータ値を決定して運転制御手
段（53）が室外ファン（2F）を制御することになる。そ
の他の構成及び作用・効果は、前実施形態と同様であ
る。

【０２６４】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０２６５】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０２６６】−実施形態５の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態５が、室外ファン（2
F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）を
設定したのに代えて、請求項３４記載の発明の実施形態
として、図１９に示すように、室外ファン（2F）の速度
Qoの制御パラメータを軸とする直線領域（VD）を設定す
るようにしているものである。

【０２６７】具体的に、演算手段（52）は、室外ファン
（2F）の速度Qoの制御パラメータ値である比例ゲインを
軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が
存在する仮想世界中で、室外熱交温度の検出データToと
設定データTo-sとに基づき最も住みやすい地点に移動し
ている人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地
点より室外ファン（2F）の速度Qoの比例ゲインを導出す
るように構成されている。そして、運転制御手段（53）
は、演算手段（52）が導出した比例ゲインに基づいて室
外ファン（2F）の速度Qoを制御するように構成されてい
る。

【０２６８】したがって、上記実施形態５では、室外フ
ァン（2F）の速度変化量の制御パラメータ値を導出した
が、本変形例では、室外ファン（2F）の速度Qoの比例ゲ
インを導出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例
ゲインに基づいて室外ファン（2F）の速度Qoを制御する
ことになる。その他の構成及び作用・効果は上記実施形
態５と同様である。

【０２６９】−実施形態５の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態５の変形例１に対応し、図２０に示す
ように、室外ファン（2F）の速度Qoの制御パラメータ値
である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複数個
の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマップを格納手
段（54）に記憶させるようにしている。

【０２７０】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室外ファン（2F）の速度Qoの比例ゲインを導出
し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに基
づいて室外ファン（2F）の速度Qoを制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、上述した実施形態
５の変形例２と同様である。

【０２７１】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、上記実施形態１の変形例２のように学習
させるようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝
子型（GT）の情報のみであってもよい。

【０２７２】−実施形態５の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０２７３】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０２７４】

【発明の実施の形態６】以下、本発明の実施形態６を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０２７５】図２１は、請求項１４に係る実施形態を示
しており、上述した実施形態２の演算手段（52）が室内
ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域
（VD）を設定したのに代えて、本実施形態の演算手段
（52）は圧縮機（21）の容量変化量を軸とする１次元の
直線領域（VD）を設定したものである。このため、検出
手段（13）が運転状態量の１つである状態特性値を検出
する状態センサ（S-22）で構成される一方、設定手段
（51）は設けられていないが、基本となる構成及び動作
は実施形態２と同様である。

【０２７６】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、圧縮機（21）の容量変化量を軸とする１次元の
直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する
仮想世界が設定され、該人工生物（AL）は、実施形態２
と同様に、６種類のパラメータである遺伝子（GN-i）で
表現されている（図５参照）。そして、上記演算手段
（52）は、状態特性値の検出データTpから最適な吐出冷
媒温度等を導出できるので、この検出データTpに基づき
最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
索し、該人工生物（AL）の地点より圧縮機（21）の容量
変化量を表す制御パラメータ値を導出するように構成さ
れている。

【０２７７】また、運転制御手段（53）は、上記演算手
段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて圧縮機
（21）の周波数である容量Hzを制御するように構成され
ている。

【０２７８】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態２と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
状態センサ（S-22）が状態特性値を検出して検出データ
Tpを出力する。その後、人工生物（AL）の個々の個体
（ID）の世代交代のシミュレーションを実行し、個体
（ID）の移動又は交配を行うと共に、行動及び環境によ
る各個体（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。

【０２７９】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて圧縮機（21）を制御することになる。その他
の構成及び作用・効果は、上記実施形態１と同様であ
る。

【０２８０】−実施形態６の変形例１− 図２２は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、圧縮
機（21）の容量変化量を軸とする１次元の直線領域（V
D）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物（A
L）が所定位置に存在する仮想世界を予めマップとして
格納している。つまり、生存に適した特質を予め設定
し、この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を直
線領域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域
（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（I
D）を配置した仮想世界を格納手段（54）に格納するよ
うにしている。

【０２８１】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Tpから人工生物（AL）の世代交代のシミュレーションを
実行し、最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より圧縮機
（21）の容量変化量を表す制御パラメータ値を導出する
ように構成されている。

【０２８２】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている圧縮機（21）の容量変化量を軸とする仮想世界の
マップを読出す。続いて、最も住みやすい地点に移動し
ている人工生物（AL）を探索し、この人工生物（AL）の
地点から制御パラメータ値を決定して運転制御手段（5
3）が圧縮機（21）を制御することになる。その他の構
成及び作用・効果は、前実施形態と同様である。

【０２８３】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０２８４】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０２８５】−実施形態６の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態６が、圧縮機（21）の
容量変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）を設定し
たのに代えて、請求項３５記載の発明の実施形態とし
て、図２１に示すように、圧縮機（21）の容量Hzの制御
パラメータを軸とする直線領域（VD）を設定するように
しているものである。

【０２８６】具体的に、演算手段（52）は、圧縮機（2
1）の容量Hzの制御パラメータ値である比例ゲインを軸
とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存
在する仮想世界中で、運転状態の検出データTpに基づき
最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
索し、該人工生物（AL）の地点より圧縮機（21）の容量
Hzの比例ゲインを導出するように構成されている。そし
て、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した
比例ゲインに基づいて圧縮機（21）の容量Hzを制御する
ように構成されている。

【０２８７】したがって、上記実施形態６では、圧縮機
（21）の容量変化量の制御パラメータ値を導出したが、
本変形例では、圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインを導
出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに
基づいて圧縮機（21）の容量Hzを制御することになる。
その他の構成及び作用・効果は上記実施形態６と同様で
ある。

【０２８８】−実施形態６の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態６の変形例１に対応し、図２２に示す
ように、圧縮機（21）の容量Hzの制御パラメータ値であ
る比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人
工生物（AL）が存在する仮想世界のマップを格納手段
（54）に記憶させるようにしている。

【０２８９】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインを導出し、そ
の後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに基づいて
圧縮機（21）の容量Hzを制御することになる。その他の
構成及び作用・効果は、上述した実施形態６の変形例２
と同様である。

【０２９０】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、上記実施形態１の変形例２のように学習
させるようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝
子型（GT）の情報のみであってもよい。

【０２９１】−実施形態６の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０２９２】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０２９３】

【発明の実施の形態７】以下、本発明の実施形態７を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０２９４】図２３は、請求項１５に係る実施形態を示
しており、上述した実施形態２の演算手段（52）が室内
ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領域
（VD）を設定したのに代えて、本実施形態の演算手段
（52）は室外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）を設定したものである。このた
め、検出手段（13）が室外熱交センサ（Th21）で構成さ
れ、設定データTo-tとして室外熱交温度が設定手段（5
1）より演算手段（52）に入力されるように構成されて
おり、基本となる構成及び動作は実施形態２と同様であ
る。

【０２９５】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が
存在する仮想世界が設定され、該人工生物（AL）は、実
施形態２と同様に、６種類のパラメータである遺伝子
（GN-i）で表現されている（図５参照）。そして、上記
演算手段（52）は、室外熱交温度の検出データToと設定
データTo-tとに基づき最も住みやすい地点に移動してい
る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
り室外電動膨張弁（24）の開度変化量を表す制御パラメ
ータ値を導出するように構成されている。

【０２９６】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室外電動
膨張弁（24）の開度Loを制御するように構成されてい
る。

【０２９７】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態２と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
室外熱交センサ（Th21）が室外熱交温度を検出して検出
データToを出力する一方、設定手段（51）より室外熱交
温度の設定データTo-tを入力する。その後、人工生物
（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシミュレーショ
ンを実行し、個体（ID）の移動又は交配を行うと共に、
行動及び環境による各個体（ID）のエネルギー摂取及び
消耗が行われる。

【０２９８】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室外電動膨張弁（24）を制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、実施形態１と同様
である。

【０２９９】−実施形態７の変形例１− 図２４は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室外
電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする１次元の直線
領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生
物（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマップと
して格納している。つまり、生存に適した特質を予め設
定し、この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を
直線領域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域
（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（I
D）を配置した仮想世界を格納手段（54）に格納するよ
うにしている。

【０３００】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Toと設定データTo-tとから人工生物（AL）の世代交代の
シミュレーションを実行し、最も住みやすい地点に移動
している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の
地点より室外電動膨張弁（24）の開度変化量を表す制御
パラメータ値を導出するように構成されている。

【０３０１】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする仮
想世界のマップを読出す。続いて、最も住みやすい地点
に移動している人工生物（AL）を探索し、この人工生物
（AL）の地点から制御パラメータ値を決定して運転制御
手段（53）が室外電動膨張弁（24）を制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、前実施形態と同様
である。

【０３０２】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０３０３】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０３０４】−実施形態７の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態７が、室外電動膨張弁
（24）の開度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）
を設定したのに代えて、請求項３６記載の発明の実施形
態として、図２３に示すように、室外電動膨張弁（24）
の開度Loの制御パラメータを軸とする直線領域（VD）を
設定するようにしているものである。

【０３０５】具体的に、演算手段（52）は、室外電動膨
張弁（24）の開度Loの制御パラメータ値である比例ゲイ
ンを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（A
L）が存在する仮想世界中で、室外熱交温度の検出デー
タToと設定データTo-tとに基づき最も住みやすい地点に
移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
L）の地点より室外電動膨張弁（24）の開度Loの比例ゲ
インを導出するように構成されている。そして、運転制
御手段（53）は、演算手段（52）が導出した比例ゲイン
に基づいて室外電動膨張弁（24）の開度Loを制御するよ
うに構成されている。

【０３０６】したがって、上記実施形態７では、室外電
動膨張弁（24）の開度変化量の制御パラメータ値を導出
したが、本変形例では、室外電動膨張弁（24）の開度Lo
の比例ゲインを導出し、その後、運転制御手段（53）が
この比例ゲインに基づいて室外電動膨張弁（24）の開度
Loを制御することになる。その他の構成及び作用・効果
は上記実施形態７と同様である。

【０３０７】−実施形態７の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態７の変形例１に対応し、図２４に示す
ように、室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメー
タ値である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させるようにしている。

【０３０８】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室外電動膨張弁（24）の開度Loの比例ゲインを導
出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに
基づいて室外電動膨張弁（24）の開度Loを制御すること
になる。その他の構成及び作用・効果は、上述した実施
形態７の変形例２と同様である。

【０３０９】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、上記実施形態１の変形例２のように学習
させるようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝
子型（GT）の情報のみであってもよい。

【０３１０】−実施形態７の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７６〜請求
項７８記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０３１１】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０３１２】

【発明の実施の形態８】以下、本発明の実施形態８を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０３１３】本実施形態は、請求項１６記載の発明の実
施形態であって、図示しないが、上述した実施形態５と
実施形態６とを組合わせたもので、演算手段（52）が、
室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次元の直線
領域（VD）と、圧縮機（21）の容量変化量を軸とする１
次元の直線領域（VD）とを設定したものである。このた
め、検出手段（13）が室外熱交センサ（Th21）と状態セ
ンサ（S-22）とで構成され、設定データTo-sとして室外
熱交温度が設定手段（51）より演算手段（52）に入力さ
れるように構成されており、基本となる構成及び動作は
実施形態５及び実施形態６と同様である。

【０３１４】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在
する仮想世界が設定されると共に、圧縮機（21）の容量
変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に複数個の
人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定され、該人工
生物（AL）は、実施形態２と同様に、６種類のパラメー
タである遺伝子（GN-i）で表現されている（図５参
照）。そして、上記演算手段（52）は、室外熱交温度及
び運転状態の検出データTo，Tpと室外熱交温度の設定デ
ータTo-sとに基づき最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
室外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量
変化量を表す制御パラメータ値を導出するように構成さ
れている。

【０３１５】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室外ファ
ン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容量Hzを制御する
ように構成されている。

【０３１６】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態５及び実施形態６と同様に制御動作が行われ（図１
０参照）、先ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中
にランダムに人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子
型（GT）を持った人工生物（AL）の個体（ID）を生成す
る。そして、室外熱交センサ（Th21）が室外熱交温度
を、状態センサ（S-22）が運転状態をそれぞれ検出して
検出データTo，Tpを出力する一方、設定手段（51）より
室外熱交温度の設定データTo-sを入力する。その後、人
工生物（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシミュレ
ーションを実行し、個体（ID）の移動又は交配を行うと
共に、行動及び環境による各個体（ID）のエネルギー摂
取及び消耗が行われる。

【０３１７】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室外ファン（2F）及び圧縮機（21）を制御す
ることになる。その他の構成及び作用・効果は、実施形
態５及び実施形態６と同様である。

【０３１８】−実施形態８の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態５及び実施形態６の変形例１に
対応し、格納手段（54）を設けたものである。該格納手
段（54）は、室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複
数個の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界
と、圧縮機（21）の容量変化量を軸とする１次元の直線
領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生
物（AL）が所定位置に存在する仮想世界とを予めマップ
として格納している。つまり、生存に適した特質を予め
設定し、この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）
を直線領域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地
域（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体
（ID）を配置した仮想世界を格納手段（54）に格納する
ようにしている。

【０３１９】一方、演算手段（52）は、上記格納手段
（54）から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出
データTo，Tpと設定データTo-sとから人工生物（AL）の
世代交代のシミュレーションを実行し、最も住みやすい
地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
物（AL）の地点より室外ファン（2F）の速度変化量と圧
縮機（21）の容量変化量を表す制御パラメータ値を導出
するように構成されている。

【０３２０】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする仮想世
界のマップと圧縮機（21）の容量変化量を軸とする仮想
世界のマップとを読出す。続いて、最も住みやすい地点
に移動している人工生物（AL）を探索し、この人工生物
（AL）の地点から制御パラメータ値を決定して運転制御
手段（53）が室外ファン（2F）及び圧縮機（21）を制御
することになる。その他の構成及び作用・効果は、前実
施形態と同様である。

【０３２１】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０３２２】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０３２３】−実施形態８の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態８が、室外ファン（2
F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量との各１
次元の直線領域（VD）を設定したのに代えて、請求項３
７記載の発明の実施形態として、室外ファン（2F）の速
度Qoの制御パラメータを軸とする直線領域（VD）と、圧
縮機（21）の容量Hzの制御パラメータを軸とする直線領
域（VD）とを設定するようにしており、実施形態５及び
実施形態６の変形例２に対応している。

【０３２４】具体的に、演算手段（52）は、室外ファン
（2F）の速度Qoの制御パラメータ値である比例ゲインを
軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が
存在する仮想世界中と、圧縮機（21）の容量Hzの制御パ
ラメータ値である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）
内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界中と
で、室外熱交温度及び運転状態の検出データTo，Tpと室
外熱交温度の設定データTo-sとに基づき最も住みやすい
地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
物（AL）の地点より室外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮
機（21）の容量Hzの比例ゲインを導出するように構成さ
れている。そして、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した比例ゲインに基づいて室外ファン（2
F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容量Hzを制御するよう
に構成されている。

【０３２５】したがって、上記実施形態８では、室外フ
ァン（2F）の速度Qo等の変化量の制御パラメータ値を導
出したが、本変形例では、室外ファン（2F）の速度Qo及
び圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインを導出し、その
後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに基づいて室
外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容量Hzを制
御することになる。その他の構成及び作用・効果は上記
実施形態８と同様である。

【０３２６】−実施形態８の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態８の変形例１に対応し、室外ファン
（2F）の速度Qoの比例ゲインを軸とする直線領域（VD）
内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマッ
プと、圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインを軸とする直
線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮
想世界のマップとを格納手段（54）に記憶させるように
している。

【０３２７】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室外ファン（2F）の速度Qoの比例ゲインと圧縮機
（21）の容量Hzの比例ゲインとを導出し、その後、この
比例ゲインに基づいて室外ファン（2F）の速度Qo及び圧
縮機（21）の容量Hzを制御することになる。その他の構
成及び作用・効果は、上述した実施形態８の変形例２と
同様である。

【０３２８】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０３２９】−実施形態８の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０３３０】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０３３１】

【発明の実施の形態９】以下、本発明の実施形態９を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０３３２】本実施形態は、請求項１７記載の発明の実
施形態であって、図示しないが、上述した実施形態５と
実施形態６と実施形態７とを組合わせたもので、演算手
段（52）が、室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量変化量
を軸とする１次元の直線領域（VD）と、室外電動膨張弁
（24）の開度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）
とを設定したものである。このため、検出手段（13）が
室外熱交センサ（Th21）と状態センサ（S-22）とで構成
され、設定データTo-s，To-tとして２つの室外熱交温度
が設定手段（51）より演算手段（52）に入力されるよう
に構成されており、基本となる構成及び動作は実施形態
５、実施形態６及び実施形態７と同様である。

【０３３３】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在
する仮想世界が設定されると共に、圧縮機（21）の容量
変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に複数個の
人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定され、且つ室
外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする１次元の直
線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮
想世界が設定され、該人工生物（AL）は、実施形態２と
同様に、６種類のパラメータである遺伝子（GN-i）で表
現されている（図５参照）。そして、上記演算手段（5
2）は、室外熱交温度及び運転状態の検出データTo，Tp
と室外熱交温度の設定データTo-s，To-tとに基づき最も
住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
し、該人工生物（AL）の地点より室外ファン（2F）の速
度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張弁
（24）の開度変化量とを表す制御パラメータ値を導出す
るように構成されている。

【０３３４】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室外ファ
ン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨
張弁（24）の開度Loとを制御するように構成されてい
る。

【０３３５】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態５、実施形態６及び実施形態７と同様に制御動作が
行われ（図１０参照）、先ず、１次元の直線領域（VD）
の仮想世界中にランダムに人工生物（AL）を配置すると
共に、遺伝子型（GT）を持った人工生物（AL）の個体
（ID）を生成する。そして、室外熱交センサ（Th21）が
室外熱交温度を、状態センサ（S-22）が運転状態をそれ
ぞれ検出して検出データTo，Tpを出力する一方、設定手
段（51）より室外熱交温度の設定データTo-s，To-tを入
力する。その後、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の
世代交代のシミュレーションを実行し、個体（ID）の移
動又は交配を行うと共に、行動及び環境による各個体
（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。

【０３３６】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室外ファン（2F）と圧縮機（21）と室外電動
膨張弁（24）とを制御することになる。その他の構成及
び作用・効果は、実施形態５、実施形態６及び実施形態
７と同様である。

【０３３７】−実施形態９の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態５、実施形態６及び実施形態７
の変形例１に対応し、格納手段（54）を設けたものであ
る。該格納手段（54）は、室外ファン（2F）の速度変化
量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子
型（GT）の複数個の人工生物（AL）が所定位置に存在す
る仮想世界と、圧縮機（21）の容量変化量を軸とする１
次元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数
個の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界と、
室外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする１次元の
直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人
工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界とを予めマ
ップとして格納している。つまり、生存に適した特質を
予め設定し、この特質を持った人工生物（AL）の個体
（ID）を直線領域（VD）に配置すると共に、予め住みや
すい地域（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の
個体（ID）を配置した仮想世界を格納手段（54）に格納
するようにしている。

【０３３８】一方、演算手段（52）は、上記格納手段
（54）から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出
データTo，Tpと設定データTo-s，To-tとから人工生物
（AL）の世代交代のシミュレーションを実行し、最も住
みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、
該人工生物（AL）の地点より室外ファン（2F）の速度変
化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張弁（2
4）の開度変化量とを表す制御パラメータ値を導出する
ように構成されている。

【０３３９】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする仮想世
界のマップと圧縮機（21）の容量変化量を軸とする仮想
世界のマップと室外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸
とする仮想世界のマップとを読出す。続いて、最も住み
やすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、こ
の人工生物（AL）の地点から制御パラメータ値を決定し
て運転制御手段（53）が室外ファン（2F）と圧縮機（2
1）と室外電動膨張弁（24）とを制御することになる。
その他の構成及び作用・効果は、前実施形態と同様であ
る。

【０３４０】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０３４１】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０３４２】−実施形態９の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態９が、室外ファン（2
F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外電
動膨張弁（24）の開度変化量との各１次元の直線領域
（VD）を設定したのに代えて、請求項３８記載の発明の
実施形態として、室外ファン（2F）の速度Qoの制御パラ
メータを軸とする直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容
量Hzの制御パラメータを軸とする直線領域（VD）と、室
外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメータを軸とす
る直線領域（VD）とを設定するようにしており、実施形
態５、実施形態６及び実施形態７の変形例２に対応して
いる。

【０３４３】具体的に、演算手段（52）は、室外ファン
（2F）の速度Qoの制御パラメータ値である比例ゲインを
軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が
存在する仮想世界中と、圧縮機（21）の容量Hzの制御パ
ラメータ値である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）
内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界中と、
室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメータ値であ
る比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人
工生物（AL）が存在する仮想世界中とで、室外熱交温度
及び運転状態の検出データTo，Tpと室外熱交温度の設定
データTo-s，To-tとに基づき最も住みやすい地点に移動
している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の
地点より室外ファン（2F）の速度Qo、圧縮機（21）の容
量Hz及び室外電動膨張弁（24）の開度Loの比例ゲインを
導出するように構成されている。そして、運転制御手段
（53）は、演算手段（52）が導出した比例ゲインに基づ
いて室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hz
と室外電動膨張弁（24）の開度Loとを制御するように構
成されている。

【０３４４】したがって、上記実施形態９では、室外フ
ァン（2F）の速度Qo等の変化量の制御パラメータ値を導
出したが、本変形例では、室外ファン（2F）の速度Qoと
圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Lo
との比例ゲインを導出し、その後、運転制御手段（53）
がこの比例ゲインに基づいて室外ファン（2F）の速度Qo
と圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁（24）の開度
Loとを制御することになる。その他の構成及び作用・効
果は上記実施形態９と同様である。

【０３４５】−実施形態９の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態９の変形例１に対応し、室外ファン
（2F）の速度Qoの比例ゲインを軸とする直線領域（VD）
内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマッ
プと、圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインを軸とする直
線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮
想世界のマップと、室外電動膨張弁（24）の開度Loの比
例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生
物（AL）が存在する仮想世界のマップとを格納手段（5
4）に記憶させるようにしている。

【０３４６】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室外ファン（2F）の速度Qoの比例ゲインと圧縮機
（21）の容量Hzの比例ゲインと室外電動膨張弁（24）の
開度Loの比例ゲインとを導出し、その後、この比例ゲイ
ンに基づいて室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）
の容量Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loとを制御する
ことになる。その他の構成及び作用・効果は、上述した
実施形態９の変形例２と同様である。

【０３４７】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０３４８】−実施形態９の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０３４９】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０３５０】

【発明の実施の形態１０】以下、本発明の実施形態１０
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０３５１】本実施形態は、請求項１８記載の発明の実
施形態であって、図示しないが、上述した実施形態４と
実施形態８とを組合わせたもので、演算手段（52）が、
室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線
領域（VD）と、室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸
とする１次元の直線領域（VD）と、室外ファン（2F）の
速度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）と、圧縮
機（21）の容量変化量を軸とする１次元の直線領域（V
D）とを設定したものである。このため、検出手段（1
3）が室温センサ（Th32）と室内熱交センサ（Th31）と
室外熱交センサ（Th21）と状態センサ（S-22）とで構成
され、設定データTasi，Tisi，To-sとして室温、室内熱
交温度及び室外熱交温度が設定手段（51）より演算手段
（52）に入力されるように構成されており、基本となる
構成及び動作は実施形態４及び実施形態８と同様であ
る。

【０３５２】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在
する仮想世界が設定されると共に、室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内
に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定さ
れる一方、室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１
次元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存
在する仮想世界が設定されると共に、圧縮機（21）の容
量変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に複数個
の人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定され、該人
工生物（AL）は、実施形態２と同様に、６種類のパラメ
ータである遺伝子（GN-i）で表現されている（図５参
照）。

【０３５３】そして、上記演算手段（52）は、室温、室
内熱交温度、室外熱交温度及び運転状態の検出データTa
-i，Ti-i，To，Tpと室温、室内熱交温度及び室外熱交温
度の設定データTasi，Tisi，To-sとに基づき最も住みや
すい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人
工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度変化
量、室内電動膨張弁（31）の開度変化量、室外ファン
（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量変化量を表
す制御パラメータ値を導出するように構成されている。

【０３５４】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファ
ン（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と
圧縮機（21）とを制御するように構成されている。

【０３５５】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態４及び実施形態８と同様に制御動作が行われ（図１
０参照）、先ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中
にランダムに人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子
型（GT）を持った人工生物（AL）の個体（ID）を生成す
る。そして、それぞれ検出データTa-i，Ti-i，To，Tpと
設定データTasi，Tisi，To-sとを演算手段（52）に入力
する。その後、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の世
代交代のシミュレーションを実行し、個体（ID）の移動
又は交配を行うと共に、行動及び環境による各個体（I
D）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。

【０３５６】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内ファン（3F）、室内電動膨張弁（31）、
室外ファン（2F）及び圧縮機（21）を制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、実施形態４及び実
施形態８と同様である。

【０３５７】−実施形態１０の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態４及び実施形態８の変形例１に
対応し、格納手段（54）を設けたものである。該格納手
段（54）は、室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複
数個の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界
と、室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個
の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界と、室
外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領
域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物
（AL）が所定位置に存在する仮想世界と、圧縮機（21）
の容量変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に所
定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物（AL）が所定位
置に存在する仮想世界とを予めマップとして格納してい
る。

【０３５８】つまり、生存に適した特質を予め設定し、
この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を直線領
域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域（VD-
P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（ID）を
配置した仮想世界を格納手段（54）に格納するようにし
ている。

【０３５９】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-i，Ti-i，To，Tpと設定データTasi，Tisi，To-sとか
ら人工生物（AL）の世代交代のシミュレーションを実行
し、最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）
を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3
F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化量
と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量
変化量を表す制御パラメータ値を導出するように構成さ
れている。

【０３６０】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする仮想世
界のマップと室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸と
する仮想世界のマップと室外ファン（2F）の速度変化量
を軸とする仮想世界のマップと圧縮機（21）の容量変化
量を軸とする仮想世界のマップとを読出す。続いて、最
も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
し、この人工生物（AL）の地点から制御パラメータ値を
決定して運転制御手段（53）が室内ファン（3F）と室内
電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と圧縮機（21）と
を制御することになる。その他の構成及び作用・効果
は、前実施形態と同様である。

【０３６１】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０３６２】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０３６３】−実施形態１０の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１０が、室内ファン
（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化
量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容
量変化量との各１次元の直線領域（VD）を設定したのに
代えて、請求項３９記載の発明の実施形態として、室内
ファン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータを軸とする直
線領域（VD）と、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制
御パラメータを軸とする直線領域（VD）と、室外ファン
（2F）の速度Qoの制御パラメータを軸とする直線領域
（VD）と、圧縮機（21）の容量Hzの制御パラメータを軸
とする直線領域（VD）とを設定するようにしており、実
施形態４及び実施形態８の変形例２に対応している。

【０３６４】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ値である比例ゲイン
を軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）
が存在する仮想世界と、室内電動膨張弁（31）の開度Li
-iの制御パラメータ値である比例ゲインを軸とする直線
領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想
世界と、室外ファン（2F）の速度Qoの制御パラメータ値
である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複数個
の人工生物（AL）が存在する仮想世界と、圧縮機（21）
の容量Hzの制御パラメータ値である比例ゲインを軸とす
る直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在す
る仮想世界とで、室温、室内熱交温度、室外熱交温度及
び運転状態の検出データTa-i，Ti-i，To，Tpと、室温、
室内熱交温度及び室外熱交温度の設定データTasi，Tis
i，To-sとに基づき最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の
開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の
容量Hzとの比例ゲインを導出するように構成されてい
る。

【０３６５】そして、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した比例ゲインに基づいて室内ファン（3
F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と圧縮
機（21）とを制御するように構成されている。

【０３６６】したがって、上記実施形態１０では、室外
ファン（2F）の速度Qo等の変化量の制御パラメータ値を
導出したが、本変形例では、室内ファン（3F）の速度Qi
-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2
F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzとの比例ゲインを
導出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲイン
に基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張
弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮
機（21）の容量Hzとを制御することになる。その他の構
成及び作用・効果は上記実施形態１０と同様である。

【０３６７】−実施形態１０の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態１０の変形例１に対応し、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの比例ゲインを軸とする直線領域（V
D）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界の
マップと、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲイ
ンを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（A
L）が存在する仮想世界のマップと、室外ファン（2F）
の速度Qoの比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマップと、
圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインを軸とする直線領域
（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界
のマップとを格納手段（54）に記憶させるようにしてい
る。

【０３６８】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲインと室内
電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインと室外ファン
（2F）の速度Qoの比例ゲインと圧縮機（21）の容量Hzの
比例ゲインとを導出し、その後、この比例ゲインに基づ
いて室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（3
1）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（2
1）の容量Hzとを制御することになる。その他の構成及
び作用・効果は、上述した実施形態１０の変形例２と同
様である。

【０３６９】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０３７０】−実施形態１０の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０３７１】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０３７２】

【発明の実施の形態１１】以下、本発明の実施形態１１
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０３７３】本実施形態は、請求項１９記載の発明の実
施形態であって、図示しないが、上述した実施形態４と
実施形態９とを組合わせたもので、演算手段（52）が、
室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次元の直線
領域（VD）と、室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸
とする１次元の直線領域（VD）と、室外ファン（2F）の
速度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）と、圧縮
機（21）の容量変化量を軸とする１次元の直線領域（V
D）と、室外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）とを設定したものである。この
ため、検出手段（13）が室温センサ（Th32）と室内熱交
センサ（Th31）と室外熱交センサ（Th21）と状態センサ
（S-22）とで構成され、設定データTasi，Tisi，To-s，
To-tとして室温、室内熱交温度及び２つの室外熱交温度
が設定手段（51）より演算手段（52）に入力されるよう
に構成されており、基本となる構成及び動作は実施形態
４及び実施形態９と同様である。

【０３７４】つまり、上記演算手段（52）は、図１５と
同様に、室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在
する仮想世界が設定されると共に、室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内
に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定さ
れる一方、室外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１
次元の直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存
在する仮想世界が設定されると共に、圧縮機（21）の容
量変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に複数個
の人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定され、且つ
室外電動膨張弁（24）の開度変化量を軸とする１次元の
直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する
仮想世界が設定され、該人工生物（AL）は、実施形態２
と同様に、６種類のパラメータである遺伝子（GN-i）で
表現されている（図５参照）。

【０３７５】そして、上記演算手段（52）は、室温、室
内熱交温度、室外熱交温度及び運転状態の検出データTa
-i，Ti-i，To，Tpと室温、室内熱交温度及び室外熱交温
度の設定データTasi，Tisi，To-s，To-tとに基づき最も
住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の速
度変化量、室内電動膨張弁（31）の開度変化量、室外フ
ァン（2F）の速度変化量、圧縮機（21）の容量変化量及
び室外電動膨張弁（24）の開度変化量を表す制御パラメ
ータ値を導出するように構成されている。

【０３７６】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファ
ン（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と
圧縮機（21）と室外電動膨張弁（24）とを制御するよう
に構成されている。

【０３７７】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態４及び実施形態９と同様に制御動作が行われ（図１
０参照）、先ず、１次元の直線領域（VD）の仮想世界中
にランダムに人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子
型（GT）を持った人工生物（AL）の個体（ID）を生成す
る。そして、それぞれ検出データTa-i，Ti-i，To，Tpと
設定データTasi，Tisi，To-s，To-tとを演算手段（52）
に入力する。その後、人工生物（AL）の個々の個体（I
D）の世代交代のシミュレーションを実行し、個体（I
D）の移動又は交配を行うと共に、行動及び環境による
各個体（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。

【０３７８】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内ファン（3F）、室内電動膨張弁（31）、
室外ファン（2F）、圧縮機（21）及び室外電動膨張弁
（24）を制御することになる。その他の構成及び作用・
効果は、実施形態４及び実施形態９と同様である。

【０３７９】−実施形態１１の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態４及び実施形態９の変形例１に
対応し、格納手段（54）を設けたものである。該格納手
段（54）は、室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする
１次元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複
数個の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界
と、室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする１次
元の直線領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個
の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界と、室
外ファン（2F）の速度変化量を軸とする１次元の直線領
域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物
（AL）が所定位置に存在する仮想世界と、圧縮機（21）
の容量変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に所
定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物（AL）が所定位
置に存在する仮想世界と、室外電動膨張弁（24）の開度
変化量を軸とする１次元の直線領域（VD）内に所定の遺
伝子型（GT）の複数個の人工生物（AL）が所定位置に存
在する仮想世界とを予めマップとして格納している。

【０３８０】つまり、生存に適した特質を予め設定し、
この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を直線領
域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域（VD-
P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（ID）を
配置した仮想世界を格納手段（54）に格納するようにし
ている。

【０３８１】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-i，Ti-i，To，Tpと設定データTasi，Tisi，To-s，To
-tとから人工生物（AL）の世代交代のシミュレーション
を実行し、最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファ
ン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変
化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の
容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを表
す制御パラメータ値を導出するように構成されている。

【０３８２】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内ファン（3F）の速度変化量を軸とする仮想世
界のマップと室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸と
する仮想世界のマップと室外ファン（2F）の速度変化量
を軸とする仮想世界のマップと圧縮機（21）の容量変化
量を軸とする仮想世界のマップと室外電動膨張弁（24）
の開度変化量を軸とする仮想世界のマップとを読出す。
続いて、最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、この人工生物（AL）の地点から制御パ
ラメータ値を決定して運転制御手段（53）が室内ファン
（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と圧
縮機（21）と室外電動膨張弁（24）とを制御することに
なる。その他の構成及び作用・効果は、前実施形態と同
様である。

【０３８３】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０３８４】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０３８５】−実施形態１１の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１１が、室内ファン
（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化
量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容
量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量との各１
次元の直線領域（VD）を設定したのに代えて、請求項４
０記載の発明の実施形態として、室内ファン（3F）の速
度Qi-iの制御パラメータを軸とする直線領域（VD）と、
室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータを軸
とする直線領域（VD）と、室外ファン（2F）の速度Qoの
制御パラメータを軸とする直線領域（VD）と、圧縮機
（21）の容量Hzの制御パラメータを軸とする直線領域
（VD）と、室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメ
ータを軸とする直線領域（VD）とを設定するようにして
おり、実施形態４及び実施形態９の変形例２に対応して
いる。

【０３８６】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ値である比例ゲイン
を軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）
が存在する仮想世界と、室内電動膨張弁（31）の開度Li
-iの制御パラメータ値である比例ゲインを軸とする直線
領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想
世界と、室外ファン（2F）の速度Qoの制御パラメータ値
である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複数個
の人工生物（AL）が存在する仮想世界と、圧縮機（21）
の容量Hzの制御パラメータ値である比例ゲインを軸とす
る直線領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在す
る仮想世界と、室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パ
ラメータ値である比例ゲインを軸とする直線領域（VD）
内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界とで、
室温、室内熱交温度、室外熱交温度及び運転状態の検出
データTa-i，Ti-i，To，Tpと、室温、室内熱交温度及び
室外熱交温度の設定データTasi，Tisi，To-s，To-tとに
基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン
（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室
外電動膨張弁（24）の開度Loとの比例ゲインを導出する
ように構成されている。

【０３８７】そして、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した比例ゲインに基づいて室内ファン（3
F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と圧縮
機（21）と室外電動膨張弁（24）とを制御するように構
成されている。

【０３８８】したがって、上記実施形態１１では、室外
ファン（2F）の速度Qo等の変化量の制御パラメータ値を
導出したが、本変形例では、室内ファン（3F）の速度Qi
-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2
F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁
（24）の開度Loとの比例ゲインを導出し、その後、運転
制御手段（53）がこの比例ゲインに基づいて室内ファン
（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室
外電動膨張弁（24）の開度Loとを制御することになる。
その他の構成及び作用・効果は上記実施形態１１と同様
である。

【０３８９】−実施形態１１の変形例３− 上記変形例２では、直線領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態１１の変形例１に対応し、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの比例ゲインを軸とする直線領域（V
D）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界の
マップと、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲイ
ンを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（A
L）が存在する仮想世界のマップと、室外ファン（2F）
の速度Qoの比例ゲインを軸とする直線領域（VD）内に複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマップと、
圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインを軸とする直線領域
（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界
のマップと、室外電動膨張弁（24）の開度Loの比例ゲイ
ンを軸とする直線領域（VD）内に複数個の人工生物（A
L）が存在する仮想世界のマップとを格納手段（54）に
記憶させるようにしている。

【０３９０】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲインと室内
電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインと室外ファン
（2F）の速度Qoの比例ゲインと圧縮機（21）の容量Hzの
比例ゲインと室外電動膨張弁（24）の開度Loの比例ゲイ
ンとを導出し、その後、この比例ゲインに基づいて室内
ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度
Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量
Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loとを制御することに
なる。その他の構成及び作用・効果は、上述した実施形
態１１の変形例２と同様である。

【０３９１】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０３９２】−実施形態１１の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０３９３】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０３９４】

【発明の実施の形態１２】以下、本発明の実施形態１２
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０３９５】図２５は、請求項２１記載の発明の実施形
態を示しており、上述した実施形態１の演算手段（52）
が室内ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量とを軸とする２次元の平面領域（VD）
を設定したのに代えて、本実施形態の演算手段（52）は
室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変
化量とを軸とする２次元の平面領域（VD）を設定したも
のである。このため、検出手段（13）が室外熱交センサ
（Th21）及び状態センサ（S-22）で構成され、設定デー
タTo-sとして室外熱交温度が設定手段（51）より演算手
段（52）に入力されるように構成されており、基本とな
る構成及び動作は実施形態１と同様である。

【０３９６】つまり、上記演算手段（52）は、図３及び
図４と同様に、室外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮
機（21）の容量変化量を軸とする２次元の平面領域（V
D）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界が
設定され、該人工生物（AL）は、実施形態１と同様に、
６種類のパラメータである遺伝子（GN-i）で表現されて
いる（図５参照）。そして、上記演算手段（52）は、室
外熱交温度及び運転状態の検出データTo，Tpと室外熱交
温度の設定データTo-sとに基づき最も住みやすい地点に
移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
L）の地点より室外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮
機（21）の容量変化量を表す制御パラメータ値を導出す
るように構成されている。

【０３９７】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室外ファ
ン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容量Hzを制御する
ように構成されている。

【０３９８】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態１と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、２次元の平面領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
室外熱交センサ（Th21）が室外熱交温度を、状態センサ
（S-22）が運転状態をそれぞれ検出して検出データTo，
Tpを出力する一方、設定手段（51）より室外熱交温度の
設定データTo-sを入力する。その後、人工生物（AL）の
個々の個体（ID）の世代交代のシミュレーションを実行
し、個体（ID）の移動又は交配を行うと共に、行動及び
環境による各個体（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行
われる。

【０３９９】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室外ファン（2F）及び圧縮機（21）を制御す
ることになる。その他の構成及び作用・効果は、上記実
施形態１と同様である。

【０４００】−実施形態１２の変形例１− 図２６は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室外
ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量変化
量を軸とする２次元の平面領域（VD）内に所定の遺伝子
型（GT）の複数個の人工生物（AL）が所定位置に存在す
る仮想世界を予めマップとして格納している。つまり、
生存に適した特質を予め設定し、この特質を持った人工
生物（AL）の個体（ID）を平面領域（VD）に配置すると
共に、予め住みやすい地域（VD-P）を設定し、この地域
（VD-P）に複数の個体（ID）を配置した仮想世界を格納
手段（54）に格納するようにしている。

【０４０１】一方、演算手段（52）は、上記格納手段
（54）から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出
データTo，Tpと設定データTo-sとから人工生物（AL）の
世代交代のシミュレーションを実行し、最も住みやすい
地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
物（AL）の地点より室外ファン（2F）の速度変化量及び
圧縮機（21）の容量変化量を表す制御パラメータ値を導
出するように構成されている。

【０４０２】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転制御を開始すると、予め格納手段（54）に格納
されている室外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機
（21）の容量変化量を軸とする仮想世界のマップを読出
す。続いて、最も住みやすい地点に移動している人工生
物（AL）を探索し、この人工生物（AL）の地点から制御
パラメータ値を決定して運転制御手段（53）が室外ファ
ン（2F）及び圧縮機（21）を制御することになる。その
他の構成及び作用・効果は、上記実施形態１２と同様で
ある。

【０４０３】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０４０４】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０４０５】−実施形態１２の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１２が、室外ファン
（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量変化量を軸
とする２次元の平面領域（VD）を設定したのに代えて、
請求項４２記載の発明の実施形態として、図２５に示す
ように、室外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の
容量Hzの制御パラメータを軸とする平面領域（VD）を設
定するようにしているものである。

【０４０６】具体的に、演算手段（52）は、室外ファン
（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容量Hzの制御パラメ
ータ値である比例ゲインを軸とする平面領域（VD）内に
複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界中で、室外
熱交温度及び運転状態の検出データTo，Tpと室外熱交温
度の設定データTo-sとに基づき最も住みやすい地点に移
動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
の地点より室外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）
の容量Hzの比例ゲインを導出するように構成されてい
る。そして、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が
導出した比例ゲインに基づいて室外ファン（2F）の速度
Qo及び圧縮機（21）の容量Hzを制御するように構成され
ている。

【０４０７】したがって、上記実施形態１２では、室外
ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量変化
量の制御パラメータ値を導出したが、本変形例では、室
外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容量Hzの比
例ゲインを導出し、その後、運転制御手段（53）がこの
比例ゲインに基づいて室外ファン（2F）の速度Qo及び圧
縮機（21）の容量Hzを制御することになる。その他の構
成及び作用・効果は実施形態１２と同様である。

【０４０８】−実施形態１２の変形例３− 上記変形例２では、平面領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態１２の変形例１に対応し、図２６に示
すように、室外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）
の容量Hzの制御パラメータ値である比例ゲインを軸とす
る平面領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在す
る仮想世界のマップを格納手段（54）に記憶させるよう
にしている。

【０４０９】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容
量Hzの比例ゲインを導出し、その後、運転制御手段（5
3）がこの比例ゲインに基づいて上記室外ファン（2F）
の速度Qo及び圧縮機（21）の容量Hzを制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、上述した実施形態
１２の変形例２と同様である。

【０４１０】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０４１１】−実施形態１２の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０４１２】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０４１３】

【発明の実施の形態１３】以下、本発明の実施形態１３
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０４１４】図２７は、請求項２２記載の発明の実施形
態を示しており、上述した実施形態１の演算手段（52）
が室内ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量とを軸とする２次元の平面領域（VD）
を設定したのに代えて、本実施形態の演算手段（52）は
室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変
化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸とする
３次元の空間領域（VD）を設定したものである。このた
め、検出手段（13）が室外熱交センサ（Th21）及び状態
センサ（S-22）で構成され、設定データTo-s，To-tとし
て２つの室外熱交温度が設定手段（51）より演算手段
（52）に入力されるように構成されており、基本となる
構成及び動作は実施形態１と同様である。

【０４１５】つまり、上記演算手段（52）は、室外ファ
ン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と室
外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸とする３次元の
空間領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する
仮想世界が設定され、該人工生物（AL）は、実施形態１
と同様に、６種類のパラメータである遺伝子（GN-i）で
表現されている（図５参照）。そして、上記演算手段
（52）は、室外熱交温度及び運転状態の検出データTo，
Tpと室外熱交温度の設定データTo-s，To-tとに基づき最
も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
し、該人工生物（AL）の地点より室外ファン（2F）の速
度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張弁
（24）の開度変化量とを表す制御パラメータ値を導出す
るように構成されている。

【０４１６】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室外ファ
ン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨
張弁（24）の開度Loとを制御するように構成されてい
る。

【０４１７】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態１と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、３次元の空間領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
室外熱交センサ（Th21）が室外熱交温度を、状態センサ
（S-22）が運転状態をそれぞれ検出して検出データTo，
Tpを出力する一方、設定手段（51）より室外熱交温度の
設定データTo-s，To-tを入力する。その後、人工生物
（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシミュレーショ
ンを実行し、個体（ID）の移動又は交配を行うと共に、
行動及び環境による各個体（ID）のエネルギー摂取及び
消耗が行われる。

【０４１８】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室外ファン（2F）と圧縮機（21）と室外電動
膨張弁（24）とを制御することになる。その他の構成及
び作用・効果は、上記実施形態１と同様である。

【０４１９】−実施形態１３の変形例１− 図２８は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室外
ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量
と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸とする３次
元の空間領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個
の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予め
マップとして格納している。つまり、生存に適した特質
を予め設定し、この特質を持った人工生物（AL）の個体
（ID）を空間領域（VD）に配置すると共に、予め住みや
すい地域（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の
個体（ID）を配置した仮想世界を格納手段（54）に格納
するようにしている。

【０４２０】一方、演算手段（52）は、上記格納手段
（54）から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出
データTo，Tpと設定データTo-s，To-tとから人工生物
（AL）の世代交代のシミュレーションを実行し、最も住
みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、
該人工生物（AL）の地点より室外ファン（2F）の速度変
化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張弁（2
4）の開度変化量とを表す制御パラメータ値を導出する
ように構成されている。

【０４２１】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転制御を開始すると、予め格納手段（54）に格納
されている室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（2
1）の容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量
とを軸とする仮想世界のマップを読出す。続いて、最も
住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
し、この人工生物（AL）の地点から制御パラメータ値を
決定して運転制御手段（53）が、上記室外ファン（2F）
と圧縮機（21）と室外電動膨張弁（24）とを制御するこ
とになる。その他の構成及び作用・効果は、上記実施形
態１３と同様である。

【０４２２】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０４２３】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０４２４】−実施形態１３の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１３が、室外ファン
（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外
電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸とする３次元の空
間領域（VD）を設定したのに代えて、請求項４３記載の
発明の実施形態として、図２７に示すように、室外ファ
ン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨
張弁（24）の開度Loとの制御パラメータを軸とする空間
領域（VD）を設定するようにしているものである。

【０４２５】具体的に、演算手段（52）は、室外ファン
（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張
弁（24）の開度Loとの制御パラメータ値である比例ゲイ
ンを軸とする空間領域（VD）内に複数個の人工生物（A
L）が存在する仮想世界中で、室外熱交温度及び運転状
態の検出データTo，Tpと室外熱交温度の設定データTo-
s，To-tとに基づき最も住みやすい地点に移動している
人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室
外電動膨張弁（24）の開度Loとの比例ゲインを導出する
ように構成されている。そして、運転制御手段（53）
は、演算手段（52）が導出した比例ゲインに基づいて室
外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外
電動膨張弁（24）の開度Loとを制御するように構成され
ている。

【０４２６】したがって、上記実施形態１３では、室外
ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量
と室外電動膨張弁（24）の開度変化量との制御パラメー
タ値を導出したが、本変形例では、室外ファン（2F）の
速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁（24）
の開度Loとの比例ゲインを導出し、その後、運転制御手
段（53）がこの比例ゲインに基づいて室外ファン（2F）
の速度Qo、圧縮機（21）の容量Hz及び室外電動膨張弁
（24）の開度Loを制御することになる。その他の構成及
び作用・効果は実施形態１３と同様である。

【０４２７】−実施形態１３の変形例３− 上記変形例２では、空間領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態１３の変形例１に対応し、図２８に示
すように、室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の
容量Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loとの制御パラメ
ータ値である比例ゲインを軸とする空間領域（VD）内に
複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマップを
格納手段（54）に記憶させるようにしている。

【０４２８】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量
Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loとの比例ゲインを導
出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに
基づいて上記室外ファン（2F）の速度Qo、圧縮機（21）
の容量Hz及び室外電動膨張弁（24）の開度Loを制御する
ことになる。その他の構成及び作用・効果は、上述した
実施形態１３の変形例２と同様である。

【０４２９】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０４３０】−実施形態１３の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０４３１】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０４３２】

【発明の実施の形態１４】以下、本発明の実施形態１４
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０４３３】本実施形態は、請求項２３記載の発明の実
施形態であって、図示しないが、上述した実施形態１と
実施形態１２とを組合わせたもので、演算手段（52）
が、室内ファン（3F）の速度変化量及び室内電動膨張弁
（31）の開度変化量を軸とする２次元の平面領域（VD）
と、室外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の
容量変化量を軸とする２次元の平面領域（VD）とを設定
したものである。このため、検出手段（13）が室温セン
サ（Th32）と室内熱交センサ（Th31）と室外熱交センサ
（Th21）と状態センサ（S-22）とで構成され、設定デー
タTasi，Tisi，To-sとして室温、室内熱交温度及び室外
熱交温度が設定手段（51）より演算手段（52）に入力さ
れるように構成されており、基本となる構成及び動作は
実施形態１及び実施形態１２と同様である。

【０４３４】つまり、上記演算手段（52）は、図３及び
図４と同様に、室内ファン（3F）の速度変化量及び室内
電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする２次元の平面
領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想
世界が設定される一方、室外ファン（2F）の速度変化量
及び圧縮機（21）の容量変化量を軸とする２次元の平面
領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想
世界が設定され、該人工生物（AL）は、実施形態１と同
様に、６種類のパラメータである遺伝子（GN-i）で表現
されている（図５参照）。そして、上記演算手段（52）
は、室温、室内熱交温度、室外熱交温度及び運転状態の
検出データTa-i，Ti-i，To，Tpと室温、室内熱交温度及
び室外熱交温度の設定データTasi，Tisi，To-sとに基づ
き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）
の速度変化量、室内電動膨張弁（31）の開度変化量、室
外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量変
化量を表す制御パラメータ値を導出するように構成され
ている。

【０４３５】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファ
ン（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と
圧縮機（21）とを制御するように構成されている。

【０４３６】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態１及び実施形態１２と同様に制御動作が行われ（図
１０参照）、先ず、２次元の平面領域（VD）の仮想世界
中にランダムに人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝
子型（GT）を持った人工生物（AL）の個体（ID）を生成
する。そして、それぞれ検出データTa-i，Ti-i，To，Tp
と設定データTasi，Tisi，To-sとを演算手段（52）に入
力する。その後、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の
世代交代のシミュレーションを実行し、個体（ID）の移
動又は交配を行うと共に、行動及び環境による各個体
（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。

【０４３７】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内ファン（3F）、室内電動膨張弁（31）、
室外ファン（2F）及び圧縮機（21）を制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、実施形態１及び実
施形態１２と同様である。

【０４３８】−実施形態１４の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態１及び実施形態１２の変形例１
に対応し、格納手段（54）を設けたものである。該格納
手段（54）は、室内ファン（3F）の速度変化量及び室内
電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする２次元の平面
領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生
物（AL）が所定位置に存在する仮想世界と、室外ファン
（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量変化量を軸
とする２次元の平面領域（VD）内に所定の遺伝子型（G
T）の複数個の人工生物（AL）が所定位置に存在する仮
想世界とを予めマップとして格納している。

【０４３９】つまり、生存に適した特質を予め設定し、
この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を平面領
域（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域（VD-
P）を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（ID）を
配置した仮想世界を格納手段（54）に格納するようにし
ている。

【０４４０】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-i，Ti-i，To，Tpと設定データTasi，Tisi，To-sとか
ら人工生物（AL）の世代交代のシミュレーションを実行
し、最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）
を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3
F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化量
と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量
変化量を表す制御パラメータ値を導出するように構成さ
れている。

【０４４１】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内ファン（3F）の速度変化量及び室内電動膨張
弁（31）の開度変化量を軸とする仮想世界のマップと、
室外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機（21）の容量
変化量を軸とする仮想世界のマップとを読出す。続い
て、最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）
を探索し、この人工生物（AL）の地点から制御パラメー
タ値を決定して運転制御手段（53）が室内ファン（3F）
と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と圧縮機
（21）とを制御することになる。その他の構成及び作用
・効果は、前実施形態と同様である。

【０４４２】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０４４３】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０４４４】−実施形態１４の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１４が、室内ファン
（3F）の速度変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度変
化量と、室外ファン（2F）の速度変化量及び圧縮機（2
1）の容量変化量との各２次元の平面領域（VD）を設定
したのに代えて、請求項４４記載の発明の実施形態とし
て、室内ファン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ及び
室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータを軸
とする平面領域（VD）と、室外ファン（2F）の速度Qoの
制御パラメータ及び圧縮機（21）の容量Hzの制御パラメ
ータを軸とする平面領域（VD）とを設定するようにして
おり、実施形態１及び実施形態１２の変形例２に対応し
ている。

【０４４５】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ値である比例ゲイン
及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータ
値である比例ゲインを軸とする平面領域（VD）内に複数
個の人工生物（AL）が存在する仮想世界と、室外ファン
（2F）の速度Qoの制御パラメータ値である比例ゲイン及
び圧縮機（21）の容量Hzの制御パラメータ値である比例
ゲインを軸とする平面領域（VD）内に複数個の人工生物
（AL）が存在する仮想世界とで、室温、室内熱交温度、
室外熱交温度及び運転状態の検出データTa-i，Ti-i，T
o，Tpと、室温、室内熱交温度及び室外熱交温度の設定
データTasi，Tisi，To-sとに基づき最も住みやすい地点
に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物
（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電
動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qo
と圧縮機（21）の容量Hzとの比例ゲインを導出するよう
に構成されている。そして、運転制御手段（53）は、演
算手段（52）が導出した比例ゲインに基づいて室内ファ
ン（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と
圧縮機（21）とを制御するように構成されている。

【０４４６】したがって、上記実施形態１４では、室外
ファン（2F）の速度Qo等の変化量の制御パラメータ値を
導出したが、本変形例では、室内ファン（3F）の速度Qi
-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2
F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzとの比例ゲインを
導出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲイン
に基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張
弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮
機（21）の容量Hzとを制御することになる。その他の構
成及び作用・効果は実施形態１４と同様である。

【０４４７】−実施形態１４の変形例３− 上記変形例２では、平面領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態１４の変形例１に対応し、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの比例ゲイン及び室内電動膨張弁（3
1）の開度Li-iの比例ゲインを軸とする平面領域（VD）
内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界のマッ
プと、室外ファン（2F）の速度Qoの比例ゲイン及び圧縮
機（21）の容量Hzの比例ゲインを軸とする平面領域（V
D）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界の
マップとを格納手段（54）に記憶させるようにしてい
る。

【０４４８】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲインと室内
電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインと室外ファン
（2F）の速度Qoの比例ゲインと圧縮機（21）の容量Hzの
比例ゲインとを導出し、その後、この比例ゲインに基づ
いて室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（3
1）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（2
1）の容量Hzとを制御することになる。その他の構成及
び作用・効果は、上述した実施形態１４の変形例２と同
様である。

【０４４９】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０４５０】−実施形態１４の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０４５１】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０４５２】

【発明の実施の形態１５】以下、本発明の実施形態１５
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０４５３】本実施形態は、請求項２４記載の発明の実
施形態であって、図示しないが、上述した実施形態１と
実施形態１３とを組合わせたもので、演算手段（52）
が、室内ファン（3F）の速度変化量及び室内電動膨張弁
（31）の開度変化量を軸とする２次元の平面領域（VD）
の他に、室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）
の容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを
軸とする３次元の空間領域（VD）を設定したものであ
る。このため、検出手段（13）が室温センサ（Th32）と
室内熱交センサ（Th31）と室外熱交センサ（Th21）と状
態センサ（S-22）とで構成され、設定データTasi，Tis
i，To-s，To-tとして室温、室内熱交温度及び２つの室
外熱交温度が設定手段（51）より演算手段（52）に入力
されるように構成されており、基本となる構成及び動作
は実施形態１及び実施形態１３と同様である。

【０４５４】つまり、上記演算手段（52）は、図３及び
図４と同様に、室内ファン（3F）の速度変化量及び室内
電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする２次元の平面
領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想
世界が設定される一方、室外ファン（2F）の速度変化量
と圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張弁（24）の
開度変化量とを軸とする３次元の空間領域（VD）内に複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定され、
該人工生物（AL）は、実施形態１と同様に、６種類のパ
ラメータである遺伝子（GN-i）で表現されている（図５
参照）。そして、上記演算手段（52）は、室温、室内熱
交温度、室外熱交温度及び運転状態の各検出データTa-
i，Ti-i，To，Tpと、室温、室内熱交温度及び室外熱交
温度の各設定データTasi，Tisi，To-s，To-tとに基づき
最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の
速度変化量、室内電動膨張弁（31）の開度変化量、室外
ファン（2F）の速度変化量、圧縮機（21）の容量変化量
及び室外電動膨張弁（24）の開度変化量を表す制御パラ
メータ値を導出するように構成されている。

【０４５５】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファ
ン（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と
圧縮機（21）と室外電動膨張弁（24）とを制御するよう
に構成されている。

【０４５６】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態１及び実施形態１３と同様に制御動作が行われ（図
１０参照）、先ず、２次元の平面領域（VD）及び３次元
の空間領域（VD）の仮想世界中にランダムに人工生物
（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持った人工
生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、それぞれ
検出データTa-i，Ti-i，To，Tpと設定データTasi，Tis
i，To-s，To-tとを演算手段（52）に入力する。その
後、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシ
ミュレーションを実行し、個体（ID）の移動又は交配を
行うと共に、行動及び環境による各個体（ID）のエネル
ギー摂取及び消耗が行われる。

【０４５７】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内ファン（3F）、室内電動膨張弁（31）、
室外ファン（2F）、圧縮機（21）及び室外電動膨張弁
（24）を制御することになる。その他の構成及び作用・
効果は、実施形態１及び実施形態１３と同様である。

【０４５８】−実施形態１５の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態１及び実施形態１３の変形例１
に対応し、格納手段（54）を設けたものである。該格納
手段（54）は、室内ファン（3F）の速度変化量及び室内
電動膨張弁（31）の開度変化量を軸とする２次元の平面
領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生
物（AL）が所定位置に存在する仮想世界の他に、室外フ
ァン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と
室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸とする３次元
の空間領域（VD）内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の
人工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマ
ップとして格納している。

【０４５９】つまり、生存に適した特質を予め設定し、
この特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を平面領
域（VD）及び空間領域（VD）に配置すると共に、予め住
みやすい地域（VD-P）を設定し、この地域（VD-P）に複
数の個体（ID）を配置した仮想世界を格納手段（54）に
格納するようにしている。

【０４６０】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-i，Ti-i，To，Tpと設定データTasi，Tisi，To-s，To
-tとから人工生物（AL）の世代交代のシミュレーション
を実行し、最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファ
ン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変
化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の
容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを表
す制御パラメータ値を導出するように構成されている。

【０４６１】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内ファン（3F）の速度変化量及び室内電動膨張
弁（31）の開度変化量を軸とする仮想世界のマップと、
室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変
化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸とする
仮想世界のマップとを読出す。続いて、最も住みやすい
地点に移動している人工生物（AL）を探索し、この人工
生物（AL）の地点から制御パラメータ値を決定して運転
制御手段（53）が室内ファン（3F）と室内電動膨張弁
（31）と室外ファン（2F）と圧縮機（21）と室外電動膨
張弁（24）とを制御することになる。その他の構成及び
作用・効果は、前実施形態と同様である。

【０４６２】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０４６３】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０４６４】−実施形態１５の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１５が、室内ファン
（3F）の速度変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度変
化量の２次元の平面領域（VD）と、室外ファン（2F）の
速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張
弁（24）の開度変化量との３次元の空間領域（VD）を設
定したのに代えて、請求項４５記載の発明の実施形態と
して、室内ファン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ及
び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータを
軸とする平面領域（VD）と、室外ファン（2F）の速度Qo
の制御パラメータと圧縮機（21）の容量Hzの制御パラメ
ータと室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメータ
とを軸とする空間領域（VD）とを設定するようにしてお
り、実施形態１及び実施形態１３の変形例２に対応して
いる。

【０４６５】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ値である比例ゲイン
及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータ
値である比例ゲインを軸とする平面領域（VD）内に複数
個の人工生物（AL）が存在する仮想世界と、室外ファン
（2F）の速度Qoの制御パラメータ値である比例ゲインと
圧縮機（21）の容量Hzの制御パラメータ値である比例ゲ
インと室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメータ
値である比例ゲインとを軸とする空間領域（VD）内に複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界とで、室温、
室内熱交温度、室外熱交温度及び運転状態の検出データ
Ta-i，Ti-i，To，Tpと、室温、室内熱交温度及び室外熱
交温度の設定データTasi，Tisi，To-s，To-tとに基づき
最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の
速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファ
ン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨
張弁（24）の開度Loとの比例ゲインを導出するように構
成されている。そして、運転制御手段（53）は、演算手
段（52）が導出した比例ゲインに基づいて室内ファン
（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と圧
縮機（21）と室外電動膨張弁（24）を制御するように構
成されている。

【０４６６】したがって、上記実施形態１５では、室外
ファン（2F）の速度Qo等の変化量の制御パラメータ値を
導出したが、本変形例では、室内ファン（3F）の速度Qi
-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2
F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁
（24）の開度Loとの比例ゲインを導出し、その後、運転
制御手段（53）がこの比例ゲインに基づいて室内ファン
（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室
外電動膨張弁（24）の開度Loとを制御することになる。
その他の構成及び作用・効果は実施形態１５と同様であ
る。

【０４６７】−実施形態１５の変形例３− 上記変形例２では、平面領域（VD）及び空間領域（VD）
にランダムな値の遺伝子型（GT）の人工生物（AL）をラ
ンダムに配置したが、本変形例は、請求項３記載の発明
の実施形態を示し、上記実施形態１５の変形例１に対応
し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲイン及び室内
電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインを軸とする平
面領域（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮
想世界のマップと、室外ファン（2F）の速度Qoの比例ゲ
インと圧縮機（21）の容量Hzの比例ゲインと室外電動膨
張弁（24）の開度Loの比例ゲインとを軸とする空間領域
（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界
のマップとを格納手段（54）に記憶させるようにしてい
る。

【０４６８】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iの比例ゲインと室内
電動膨張弁（31）の開度Li-iの比例ゲインと室外ファン
（2F）の速度Qoの比例ゲインと圧縮機（21）の容量Hzの
比例ゲインと室外電動膨張弁（24）の開度Loの比例ゲイ
ンとを導出し、その後、この比例ゲインに基づいて室内
ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度
Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量
Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loを制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、上述した実施形態
１５の変形例２と同様である。

【０４６９】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０４７０】−実施形態１５の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０４７１】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０４７２】

【発明の実施の形態１６】以下、本発明の実施形態１６
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０４７３】図２９は、請求項２５記載の発明の実施形
態を示しており、上述した実施形態１の演算手段（52）
が室内ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（3
1）の開度変化量とを軸とする２次元の平面領域（VD）
を設定したのに代えて、本実施形態の演算手段（52）は
室内ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）
の開度変化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機
（21）の容量変化量とを軸とするｎ次元の空間領域（V
D）を設定したものである。このため、検出手段（13）
が室温センサ（Th32）と室内熱交センサ（Th31）と室外
熱交センサ（Th21）と状態センサ（S-22）で構成され、
設定データTasi，Tisi，To-sとして室温、室内熱交温度
及び室外熱交温度が設定手段（51）より演算手段（52）
に入力されるように構成されており、基本となる構成及
び動作は実施形態１と同様である。

【０４７４】つまり、上記演算手段（52）は、室内ファ
ン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変
化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の
容量変化量とを軸とするｎ次元の空間領域（VD）内に複
数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界が設定され、
該人工生物（AL）は、実施形態１と同様に、６種類のパ
ラメータである遺伝子（GN-i）で表現されている（図５
参照）。そして、上記演算手段（52）は、室温、室内熱
交温度、室外熱交温度及び運転状態の検出データTa-i，
Ti-i，To，Tpと、室温、室内熱交温度及び室外熱交温度
の設定データTasi，Tisi，To-sとに基づき最も住みやす
い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度変化量と
室内電動膨張弁（31）の開度変化量と室外ファン（2F）
の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量とを表す制御
パラメータ値を導出するように構成されている。

【０４７５】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファ
ン（3F）の速度Qi-i、室内電動膨張弁（31）の開度Li-
i、室外ファン（2F）の速度Qo及び圧縮機（21）の容量H
zを制御するように構成されている。

【０４７６】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態１と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、ｎ次元の空間領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
室温センサ（Th32）が室温を、室内熱交センサ（Th31）
が室内熱交温度を、室外熱交センサ（Th21）が室外熱交
温度を、状態センサ（S-22）が運転状態をそれぞれ検出
して検出データTa-i，Ti-i，To，Tpを出力する一方、設
定手段（51）より室温と室内熱交温度と室外熱交温度の
設定データTasi，Tisi，To-sを入力する。その後、人工
生物（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシミュレー
ションを実行し、個体（ID）の移動又は交配を行うと共
に、行動及び環境による各個体（ID）のエネルギー摂取
及び消耗が行われる。

【０４７７】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内ファン（3F）、室内電動膨張弁（31）、
室外ファン（2F）及び圧縮機（21）を制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、実施形態１と同様
である。

【０４７８】−実施形態１６の変形例１− 図３０は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施形
態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手段
（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室内
ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開
度変化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（2
1）の容量変化量とを軸とするｎ次元の空間領域（VD）
内に所定の遺伝子型（GT）の複数個の人工生物（AL）が
所定位置に存在する仮想世界を予めマップとして格納し
ている。つまり、生存に適した特質を予め設定し、この
特質を持った人工生物（AL）の個体（ID）を空間領域
（VD）に配置すると共に、予め住みやすい地域（VD-P）
を設定し、この地域（VD-P）に複数の個体（ID）を配置
した仮想世界を格納手段（54）に格納するようにしてい
る。

【０４７９】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-i，Ti-i，To，Tpと設定データTasi，Tisi，To-sとか
ら人工生物（AL）の世代交代のシミュレーションを実行
し、最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）
を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3
F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化量
と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量
変化量とを表す制御パラメータ値を導出するように構成
されている。

【０４８０】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁
（31）の開度変化量と室外ファン（2F）の速度変化量と
圧縮機（21）の容量変化量とを軸とする仮想世界のマッ
プを読出す。続いて、最も住みやすい地点に移動してい
る人工生物（AL）を探索し、この人工生物（AL）の地点
から制御パラメータ値を決定して運転制御手段（53）が
室内ファン（3F）と室内電動膨張弁（31）と室外ファン
（2F）と圧縮機（21）とを制御することになる。その他
の構成及び作用・効果は、前実施形態と同様である。

【０４８１】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０４８２】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０４８３】−実施形態１６の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１６が、室内ファン
（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化
量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容
量変化量とを軸とするｎ次元の空間領域（VD）を設定し
たのに代えて、請求項４６記載の発明の実施形態とし
て、図２９に示すように、室内ファン（3F）の速度Qi-i
と室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）
の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzとの制御パラメータを
軸とする空間領域（VD）を設定するようにしているもの
である。

【０４８４】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzとの
制御パラメータ値である比例ゲインを軸とする空間領域
（VD）内に複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界
中で、室温、室内熱交温度、室外熱交温度及び運転状態
の検出データTa-i，Ti-i，To，Tpと、室温、室内熱交温
度、室外熱交温度の設定データTasi，Tisi，To-sとに基
づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）
を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファン（3
F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室
外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzとの比
例ゲインを導出するように構成されている。そして、運
転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した比例ゲ
インに基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動
膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと
圧縮機（21）の容量Hzとを制御するように構成されてい
る。

【０４８５】したがって、上記実施形態１６では、室内
ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開
度変化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（2
1）の容量変化量との制御パラメータ値を導出したが、
本変形例では、室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動
膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと
圧縮機（21）の容量Hzとの比例ゲインを導出し、その
後、運転制御手段（53）がこの比例ゲインに基づいて室
内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開
度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容
量Hzとを制御することになる。その他の構成及び作用・
効果は実施形態１６と同様である。

【０４８６】−実施形態１６の変形例３− 上記変形例２では、空間領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態１６の変形例１に対応し、図３０に示
すように、室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張
弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮
機（21）の容量Hzとの制御パラメータ値である比例ゲイ
ンを軸とする空間領域（VD）内に複数個の人工生物（A
L）が存在する仮想世界のマップを格納手段（54）に記
憶させるようにしている。

【０４８７】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁
（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機
（21）の容量Hzとの比例ゲインを導出し、その後、運転
制御手段（53）がこの比例ゲインに基づいて室内ファン
（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzとを
制御することになる。その他の構成及び作用・効果は、
上述した実施形態１６の変形例２と同様である。

【０４８８】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０４８９】−実施形態１６の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０４９０】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０４９１】

【発明の実施の形態１７】以下、本発明の実施形態１７
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０４９２】本実施形態は、請求項２６記載の発明の実
施形態を示しており、図示しないが、上述した実施形態
１６の演算手段（52）が室内ファン（3F）の速度変化量
と室内電動膨張弁（31）の開度変化量と室外ファン（2
F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量とを軸と
するｎ次元の空間領域（VD）を設定したのに代えて、本
実施形態の演算手段（52）は、更に室外電動膨張弁（2
4）の開度変化量を加えたもので、室内ファン（3F）の
速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化量と室外
ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容量変化量
と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸とするｎ次
元の空間領域（VD）を設定したものである。このため、
検出手段（13）が室温センサ（Th32）と室内熱交センサ
（Th31）と室外熱交センサ（Th21）と状態センサ（S-2
2）で構成され、設定データTasi，Tisi，To-s，To-tと
して室温、室内熱交温度及び２つの室外熱交温度が設定
手段（51）より演算手段（52）に入力されるように構成
されており、基本となる構成及び動作は実施形態１及び
実施形態１６と同様である。

【０４９３】つまり、上記演算手段（52）は、室内ファ
ン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変
化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の
容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸
とするｎ次元の空間領域（VD）内に複数個の人工生物
（AL）が存在する仮想世界が設定され、該人工生物（A
L）は、実施形態１と同様に、６種類のパラメータであ
る遺伝子（GN-i）で表現されている（図５参照）。そし
て、上記演算手段（52）は、室温、室内熱交温度、室外
熱交温度及び運転状態の検出データTa-i，Ti-i，To，Tp
と、室温、室内熱交温度及び室外熱交温度の設定データ
Tasi，Tisi，To-s，To-tとに基づき最も住みやすい地点
に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物
（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度変化量と室内
電動膨張弁（31）の開度変化量と室外ファン（2F）の速
度変化量と圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張弁
（24）の開度変化量とを表す制御パラメータ値を導出す
るように構成されている。

【０４９４】また、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内ファ
ン（3F）の速度Qi-i、室内電動膨張弁（31）の開度Li-
i、室外ファン（2F）の速度Qo、圧縮機（21）の容量Hz
及び室外電動膨張弁（24）の開度Loを制御するように構
成されている。

【０４９５】したがって、空調運転を開始すると、実施
形態１と同様に制御動作が行われ（図１０参照）、先
ず、ｎ次元の空間領域（VD）の仮想世界中にランダムに
人工生物（AL）を配置すると共に、遺伝子型（GT）を持
った人工生物（AL）の個体（ID）を生成する。そして、
室温センサ（Th32）が室温を、室内熱交センサ（Th31）
が室内熱交温度を、室外熱交センサ（Th21）が室外熱交
温度を、状態センサ（S-22）が運転状態をそれぞれ検出
して検出データTa-i，Ti-i，To，Tpを出力する一方、設
定手段（51）より室温と室内熱交温度と室外熱交温度の
設定データTasi，Tisi，To-s，To-tを入力する。その
後、人工生物（AL）の個々の個体（ID）の世代交代のシ
ミュレーションを実行し、個体（ID）の移動又は交配を
行うと共に、行動及び環境による各個体（ID）のエネル
ギー摂取及び消耗が行われる。

【０４９６】この移動及び交配を繰返し、世代の増加と
共に生存に適した特質を持つ人工生物（AL）が、エネル
ギーを摂取して長生きすると共に、住みやすい地域（VD
-P）に集まるようになる。そして、上述したように“住
みやすさαi ”の評価が１番高い人工生物（AL）の地点
に基づいて室内ファン（3F）、室内電動膨張弁（31）、
室外ファン（2F）、圧縮機（21）及び室外電動膨張弁
（24）を制御することになる。その他の構成及び作用・
効果は、実施形態１と同様である。

【０４９７】−実施形態１７の変形例１− 本変形例は、請求項３及び請求項７２記載の発明の実施
形態であって、実施形態１の変形例１に対応し、格納手
段（54）を設けたものである。該格納手段（54）は、室
内ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の
開度変化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機
（21）の容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化
量とを軸とするｎ次元の空間領域（VD）内に所定の遺伝
子型（GT）の複数個の人工生物（AL）が所定位置に存在
する仮想世界を予めマップとして格納している。つま
り、生存に適した特質を予め設定し、この特質を持った
人工生物（AL）の個体（ID）を空間領域（VD）に配置す
ると共に、予め住みやすい地域（VD-P）を設定し、この
地域（VD-P）に複数の個体（ID）を配置した仮想世界を
格納手段（54）に格納するようにしている。

【０４９８】一方、演算手段（52）は、格納手段（54）
から仮想世界を読出し、前実施形態と同様に検出データ
Ta-i，Ti-i，To，Tpと設定データTasi，Tisi，To-s，To
-tとから人工生物（AL）の世代交代のシミュレーション
を実行し、最も住みやすい地点に移動している人工生物
（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より室内ファ
ン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変
化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の
容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを表
す制御パラメータ値を導出するように構成されている。

【０４９９】したがって、上述した図１２と同様に、先
ず、運転を開始すると、予め格納手段（54）に格納され
ている室内ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁
（31）の開度変化量と室外ファン（2F）の速度変化量と
圧縮機（21）の容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開
度変化量とを軸とする仮想世界のマップを読出す。続い
て、最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）
を探索し、この人工生物（AL）の地点から制御パラメー
タ値を決定して運転制御手段（53）が室内ファン（3F）
と室内電動膨張弁（31）と室外ファン（2F）と圧縮機
（21）と室外電動膨張弁（24）とを制御することにな
る。その他の構成及び作用・効果は、前実施形態と同様
である。

【０５００】また、上述した実施形態１の変形例２と同
様に、格納手段（54）の仮想世界を学習させるようにし
てもよく、つまり、図１３におけるステップST１１-2に
示すように、運転停止時における仮想世界のマップを格
納手段（54）に記憶させ、次の制御を開始する際に、記
憶させた仮想世界を読出すようにしてもよい。

【０５０１】尚、請求項２記載の発明の実施形態とし
て、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）の
情報のみを格納手段（54）に予め格納するようにしても
よい。

【０５０２】−実施形態１７の変形例２− 本変形例２は、上述した実施形態１７が、室内ファン
（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開度変化
量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（21）の容
量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量とを軸と
するｎ次元の空間領域（VD）を設定したのに代えて、請
求項４７記載の発明の実施形態として、室内ファン（3
F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室
外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外
電動膨張弁（24）の開度Loとの制御パラメータを軸とす
る空間領域（VD）を設定するようにしているものであ
る。

【０５０３】具体的に、演算手段（52）は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室
外電動膨張弁（24）の開度Loとの制御パラメータ値であ
る比例ゲインを軸とする空間領域（VD）内に複数個の人
工生物（AL）が存在する仮想世界中で、室温、室内熱交
温度、室外熱交温度及び運転状態の検出データTa-i，Ti
-i，To，Tpと、室温、室内熱交温度、室外熱交温度の設
定データTasi，Tisi，To-s，To-tとに基づき最も住みや
すい地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人
工生物（AL）の地点より室内ファン（3F）の速度Qi-iと
室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の
速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁（24）
の開度Loとの比例ゲインを導出するように構成されてい
る。そして、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が
導出した比例ゲインに基づいて室内ファン（3F）の速度
Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン
（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張
弁（24）の開度Loとを制御するように構成されている。

【０５０４】したがって、上記実施形態１７では、室内
ファン（3F）の速度変化量と室内電動膨張弁（31）の開
度変化量と室外ファン（2F）の速度変化量と圧縮機（2
1）の容量変化量と室外電動膨張弁（24）の開度変化量
との制御パラメータ値を導出したが、本変形例では、室
内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開
度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容
量Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loとの比例ゲインを
導出し、その後、運転制御手段（53）がこの比例ゲイン
に基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張
弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮
機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loとを
制御することになる。その他の構成及び作用・効果は実
施形態１７と同様である。

【０５０５】−実施形態１７の変形例３− 上記変形例２では、空間領域（VD）にランダムな値の遺
伝子型（GT）の人工生物（AL）をランダムに配置した
が、本変形例は、請求項３記載の発明の実施形態を示
し、上記実施形態１７の変形例１に対応し、室内ファン
（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iと
室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室
外電動膨張弁（24）の開度Loとの制御パラメータ値であ
る比例ゲインを軸とする空間領域（VD）内に複数個の人
工生物（AL）が存在する仮想世界のマップを格納手段
（54）に記憶させるようにしている。

【０５０６】したがって、運転開始時に格納手段（54）
が記憶している仮想世界のマップを演算手段（52）が読
出し、室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁
（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速度Qoと圧縮機
（21）の容量Hzと室外電動膨張弁（24）の開度Loとの比
例ゲインを導出し、その後、運転制御手段（53）がこの
比例ゲインに基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iと室
内電動膨張弁（31）の開度Li-iと室外ファン（2F）の速
度Qoと圧縮機（21）の容量Hzと室外電動膨張弁（24）の
開度Loとを制御することになる。その他の構成及び作用
・効果は、上述した実施形態１７の変形例２と同様であ
る。

【０５０７】尚、上記格納手段（54）に記憶する仮想世
界のマップは、実施形態１の変形例２のように学習させ
るようにしてもよく、また、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）の情報のみであってもよい。

【０５０８】−実施形態１７の他の変形例− 尚、上述した変形例２及び変形例３は、請求項７６記載
の発明の実施形態である比例制御（Ｐ制御）の比例ゲイ
ンのみを制御パラメータ値としたが、請求項７７〜請求
項７９記載の発明の実施形態である他の変形例として、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよく、また、比例微分制
御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パラメ
ータ値としてしてもよく、更にまた、比例積分微分制御
（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分時間とを
制御パラメータ値としてしてもよい。

【０５０９】また、上記各人工生物（AL）の個体（ID）
を所定領域（VD）にランダムに配置するようにしたが、
規則的に配置するようにしてもよい。

【０５１０】

【発明の実施の形態１８】以下、本発明の実施形態１８
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０５１１】本実施形態は、請求項９記載の発明の実施
形態であって、具体的には、請求項５９及び請求項７７
記載の発明の実施形態である。つまり、上記実施形態１
〜実施形態１７の人工生物（AL）の遺伝子型（GT）が６
つの遺伝子（GN-i）で表現するようにしたのに代えて、
本実施形態１８における人工生物（AL）の遺伝子型（G
T）は、上記６つの遺伝子（GN-i）の他に、運転状態量
の比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間と
の制御パラメータの遺伝子（GN-i）が含まれるようにし
たものである。

【０５１２】具体的に、図３１に示すように、人工生物
（AL）の個体（ID）の特質は、上記実施形態１等と同様
に、遺伝子型（GT）で表現されており、図５に示す６種
類の遺伝子（GN-1〜GN-6）の他、４種類の遺伝子（GN-7
1 〜 GN-82）が含まれている。そして、追加された４種
類の遺伝子（GN-71 〜 GN-82）は次の通りである。

【０５１３】-1：ファン速度の比例ゲインは、室内フ
ァン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータであって、比例
積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインであり、１０ビット
で構成されている。

【０５１４】-2：ファン速度の積分時間は、室内ファ
ン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータであって、比例積
分制御（ＰＩ制御）の積分時間であり、１０ビットで構
成されている。

【０５１５】-1：膨張弁開度の比例ゲインは、室内電
動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータであって、
比例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインであり、１０ビ
ットで構成されている。

【０５１６】-2：膨張弁開度の積分時間は、室内電動
膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータであって、比
例積分制御（ＰＩ制御）の積分時間であり、１０ビット
で構成されている。

【０５１７】更に、制御系統は、上記図２に示す実施形
態１の制御系統と同様に構成されているが、演算手段
（52）は、室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨
張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータの遺伝子（GN-7
1 〜 GN-82）を備えた複数個の人工生物（AL）が存在す
る仮想世界中において、室温及び室内熱交温度の検出デ
ータTa-i，Ti-iと設定データTasi，Tisiとに基づき最適
な人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）より室内
ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開
度Li-iの制御パラメータ値を導出するように構成されて
いる。尚、上記演算手段（52）は、請求項７４及び請求
項７５に係る発明の実施形態として、ＦＦＴなどの高速
アルゴリズムを用いると共に、超高速演算によって制御
パラメータ値を導出するように構成されている。

【０５１８】一方、上記人工生物（AL）が配置される仮
想世界は、軸に室内ファン（3F）の速度変化量などの単
位が設定しておらず、単に人工生物（AL）が挙動するた
めの領域（VD）を設定している。つまり、上記実施形態
１〜実施形態１７の仮想世界は、室内ファン（3F）の速
度変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度変化量を軸と
した領域（VD）を設定した場合や、室内ファン（3F）の
速度Qi-iの制御パラメータ及び室内電動膨張弁（31）の
開度Li-iの制御パラメータを軸とした領域（VD）を設定
していた。

【０５１９】これに対し、本実施形態においては、人工
生物（AL）の遺伝子（GN-i）に、室内ファン速度の比例
ゲイン等が含まれているので、仮想世界は、単に人工生
物（AL）が移動及び行動するための領域（VD）を設定し
ている。

【０５２０】したがって、仮想世界は、図３２に示すよ
うに、複数個の人工生物（AL）が存在する一次元の直線
領域（VD）であってもよく、また、図３３に示すよう
に、複数個の人工生物（AL）が存在する二次元の平面領
域（VD）であってもよく、また、図３４に示すように、
複数個の人工生物（AL）が存在する三次元の空間領域
（VD）であってもよく、また、図示しないが、複数個の
人工生物（AL）が存在する四次元以上の空間領域（VD）
であってもよい。

【０５２１】一方、上記人工生物（AL）の行動は、実施
形態１と同様であり、交叉及び突然変異の遺伝子操作を
実行する。つまり、交叉は、実施形態１の図６に示すよ
うに、例えば、乱数等に基づいて遺伝子４及び５と遺伝
子Ｄ及びＥとを入換える。また、突然変異は、実施形態
１の図７に示すように、例えば、乱数等に基づいて遺伝
子Ｄを遺伝子４に変化させる。

【０５２２】この交叉及び突然変異によって、世代の増
加、つまり、時間の経過と共に、新しい特質を持った人
工生物（AL）の個体（ID）が出現し、優秀な特質を持っ
た人工生物（AL）の個体（ID）が出現する可能性がある
ことになる。

【０５２３】また、上記人工生物（AL）の“住みやす
さ”の評価も実施形態１と同様であり、実施形態１の図
８に示すように、室温と室内熱交温度の検出データTa-
i，Ti-iと設定データTasi，Tisiの偏差に基づいて得て
いる。その他の構成は実施形態１と同様である。

【０５２４】尚、本実施形態において、設定手段（51）
は、室温と室内熱交温度とを設定値に固定するようにし
ていたが、請求項６８及び請求項６９記載の発明の実施
形態として、室温の設定値Tasiを１／ｆゆらぎで変化さ
せるようにしてもよく、更に、１／ｆゆらぎをカオス理
論に基づくゆらぎに構成するようにしてもよい。また、
請求項７０及び請求項７１記載の発明の実施形態とし
て、室内ファン（3F）の風量を１／ｆゆらぎで変化させ
るようにしてもよく、更に、１／ｆゆらぎをカオス理論
に基づくゆらぎに構成するようにしてもよい。

【０５２５】また、本実施形態において、室内ファン
（3F）の速度及び室内電動膨張弁（31）の開度そのもの
の制御パラメータを適用するようにしたが、請求項６７
記載の発明では、室内ファン（3F）の速度変化量及び室
内電動膨張弁（31）の開度変化量の制御パラメータを用
いてもよい。

【０５２６】−空調制御の作用及び効果− 次に、上記人工生物（AL）を用いた空気調和装置（10）
の制御動作について説明すると、原則的に実施形態１の
図１０と同様に行われる。

【０５２７】つまり、図３５に示すように、先ず、ステ
ップST１-3において、１次元の直線領域（VD）や２次元
の平面領域（VD）などの仮想世界中に人工生物（AL）を
ランダムに配置する。更に、上記人工生物（AL）の遺伝
子型（GT）をランダムに設定し、特に、本実施形態にお
いては、寿命、移動特性及び行動特性などの６種類の遺
伝子（GN-i）の他に、ファン速度の比例ゲインとファン
速度の積分時間と膨張弁開度の比例ゲインと膨張弁開度
の積分時間との４種類の遺伝子（GN-i）をランダムに設
定する。

【０５２８】その後、検出手段（13）である室温センサ
（Th32）及び室内熱交センサ（Th31）が室温と室内熱交
温度とを検出して検出データTa-i，Ti-iを出力する一
方、設定手段（51）より室温と室内熱交温度の設定デー
タTasi，Tisiを入力する（ステップST１-3及びステップ
ST２-3参照）。

【０５２９】続いて、人工生物（AL）の個々の個体（I
D）の世代交代のシミュレーションを実行し、個体（I
D）の移動又は交配を行うと共に、行動及び環境による
各個体（ID）のエネルギー摂取及び消耗が行われる。つ
まり、１の時間ステップを進めた時の予想値Ｘi(t+1)，
Ｙi(t+1)を実施形態１の式に基づき導出し、該予想値
Ｘi(t+1)，Ｙi(t+1)と、室温の設定データTasiであるＸ
set(t+1)及び室内熱交温度の設定データTisiであるＹse
t(t+1)との偏差がどれだけ零に近付くかを実施形態１の
式に基づき数値で“住みやすさαi ”を導出する。そ
して、この“住みやすさαi ”の評価に基づき、実施形
態１の式からエネルギーの摂取及び消耗が行われ、内
部エネルギーＥi(t+1)が変化する（ステップST３-3及び
ステップST４-3参照）。

【０５３０】その後、上記内部エネルギーＥi(t+1)が零
になった人工生物（AL）の個体（ID）を消滅させた後、
生存している人工生物（AL）の各個体（ID）の年齢を増
加させる。更に、人工生物（AL）の個々の個体（ID）に
対して、決められた寿命を越えた個体（ID）を消滅させ
た後、仮想世界の世代数を１つ増加させる（ステップST
５-3〜ステップST８-3参照）。

【０５３１】引き続いて、生き残った人工生物（AL）の
個体（ID）の内、最適な人工生物（AL）を探索し、つま
り、“住みやすさαi ”の評価が１番高い個体（ID）を
探索し、この個体（ID）から室内ファン（3F）の速度と
室内電動膨張弁（31）の開度との制御パラメータ値を決
定する。この制御パラメータ値が決定されると、制御パ
ラメータ値が運転制御手段（53）に出力され、該運転制
御手段（53）が室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電
動膨張弁（31）の開度Li-iを制御することになる（ステ
ップST９-3及びステップST１０-3参照）。

【０５３２】すなわち、上記実施形態１〜実施形態１７
は最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
探索したのに代り、本実施形態では、上記人工生物（A
L）のシミュレーションを実行すると、優れた遺伝子型
（GT）の人工生物（AL）が進化していくと考えられるの
で、生き残った人工生物（AL）の遺伝子型（GT）が優れ
ていることになる。そこで、この生き残った人工生物
（AL）から制御パラメータを導出して室内ファン（3F）
及び室内電動膨張弁（31）を制御する。

【０５３３】したがって、本実施形態によれば、制御パ
ラメータの遺伝子（GN-i）を持つ多数の人工生物（AL）
を配置するので、空調条件の複雑な変化に対しても、柔
軟に且つ安定した適切な制御を容易に実行することがで
きる。この結果、空調条件の変動から安定制御に移行す
る時間を短縮することができ、快適性の向上を図ること
ができる。

【０５３４】以上のことから、冷媒回路の簡素化を図る
ことができるので、省冷媒化を図ることができ、省エネ
ルギー化及び低コスト化を達成でき、経済的な空調運転
を実現することができる。その他の作用及び効果は、上
記実施形態１と同様である。

【０５３５】−実施形態１８の変形例１− 図３６は、請求項２及び請求項７２記載の発明の実施形
態を示し、本変形例は、上記図１１に示す実施形態１の
変形例１と同様に、格納手段（54）を設けたものであ
る。該格納手段（54）は、室内ファン（3F）の速度Qi-i
及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータ
の遺伝子（GN-i）を備えた複数個の人工生物（AL）を予
め格納している。

【０５３６】つまり、前実施形態の演算手段（52）で
は、各人工生物（AL）の個体（ID）の遺伝子型（GT）が
ランダムな値が与えられているので、運転開始時におい
て、生存に適した特質を持った人工生物（AL）に成るま
でに所定時間を要することになる。この時間内では、空
調制御が不安定になる場合がある。そこで、本実施形態
では、生存に適した特質を予め設定して格納手段（54）
に格納するようにしている。

【０５３７】一方、演算手段（52）は、運転開始時に格
納手段（54）から人工生物（AL）を読み出し、この人工
生物（AL）を仮想世界にランダムに配置する。その後、
前実施形態と同様に検出データTa-i，Ti-iと設定データ
Tasi，Tisiとから人工生物（AL）の世代交代のシミュレ
ーションを実行するように構成されており、この仮想世
界中で、室温及び室内熱交温度の検出データTa-i，Ti-i
と設定データTasi，Tisiとに基づき最適な人工生物（A
L）を探索し、該人工生物（AL）より室内ファン（3F）
の速度及び室内電動膨張弁（31）の開度を表す制御パラ
メータ値を導出するように構成されている。

【０５３８】そこで、空調制御動作について図３６に基
づいて説明すると、先ず、ステップST１２において、予
め格納手段（54）に格納されている室内ファン（3F）の
速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パ
ラメータの遺伝子（GN-i）を備えた複数個の人工生物
（AL）を読み出す。続いて、ステップST１-3において、
この複数の人工生物（AL）を仮想世界にランダムに配置
する。

【０５３９】その後、ステップST２-3からステップST１
０-3の動作を実行する。このステップST２-3からステッ
プST１０-3の動作は、上記実施形態１８におけるステッ
プST２-3からステップST１０-3までの動作と同様であっ
て、室温及び室内熱交温度の検出データTa-i，Ti-iと設
定データTasi，Tisiに基づいて各人工生物（AL）の個体
（ID）の移動及び交配を行う。

【０５４０】そして、各個体（ID）のエネルギーの摂取
及び消耗が行われ、内部エネルギーが零になった個体
（ID）は消滅する一方、生存している人工生物（AL）の
各個体（ID）の年齢を増加させ、また、寿命を終えた個
体（ID）は消滅し、仮想世界の世代数を増加させる。

【０５４１】その後、最適な人工生物（AL）を探索し、
この人工生物（AL）の地点から制御パラメータ値を決定
して運転制御手段（53）が室内ファン（3F）と室内電動
膨張弁（31）とを制御することになる。

【０５４２】したがって、本実施形態によれば、生存に
適した特質の人工生物（AL）の個体（ID）を格納してい
るので、制御の開始時において、制御の安定化を図るこ
とができ、運転開始時の快適性の向上を図ることができ
る。その他の構成及び作用・効果は、上記実施形態１８
と同様である。

【０５４３】−実施形態１８の変形例２− 図３７は、他の変形例であって、請求項３及び請求項７
２記載の発明の実施形態であって、上記変形例１が人工
生物（AL）を格納手段（54）に格納するようにしたのに
代えて、所定の遺伝子型（GT）で表現された複数個の人
工生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマッ
プとして格納している。

【０５４４】つまり、前変形例１の演算手段（52）で
は、各人工生物（AL）がランダムな位置に配置されるの
で、運転開始時において、生存に適した特質を持った人
工生物（AL）に成るまでに所定時間を要することにな
る。この時間内では、空調制御が不安定になる場合があ
る。そこで、本変形例では、生存に適した特質を予め設
定し、この特質を持った複数の個体（ID）を所定領域
（VD）に配置した仮想世界を格納手段（54）に格納する
ようにしている。

【０５４５】そして、演算手段（52）は、運転開始時に
格納手段（54）から仮想世界を読み出し、その後、前変
形例１と同様に世代交代のシミュレーションを実行し、
最適な人工生物（AL）より室内ファン（3F）の速度及び
室内電動膨張弁（31）の開度の制御パラメータ値を導出
する。

【０５４６】そこで、空調制御動作について図３７に基
づいて説明すると、先ず、ステップST１-4において、予
め格納手段（54）に格納されている仮想世界のマップを
読み出す。つまり、室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室
内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータの遺伝
子（GN-i）を備えた複数個の人工生物（AL）が所定位置
に配置された仮想世界のマップを読み出す。

【０５４７】続いて、前変形例１と同様にステップST２
-3からステップST１０-3の動作を実行し、最適な人工生
物（AL）から制御パラメータ値を決定して運転制御手段
（53）が室内ファン（3F）と室内電動膨張弁（31）とを
制御することになる。

【０５４８】したがって、本実施形態によれば、生存に
適した特質の人工生物（AL）の個体（ID）を所定位置に
配置しているので、制御の開始時において、制御の安定
化を図ることができ、運転開始時の快適性の向上を図る
ことができる。その他の構成及び作用・効果は、上記実
施形態１８と同様である。

【０５４９】−実施形態１８の変形例３− 図３８は、他の変形例であって、請求項２及び請求項７
３記載の発明の実施形態を示し、格納手段（54）の人工
生物（AL）を学習させるようにしたものである。つま
り、図３８におけるステップST１２及びステップST１-3
からステップST１０-3は、上述した変形例１の図３６に
おけるステップST１２及びステップST１-3からステップ
ST１０-3と同様である。そして、ステップST９-3で最適
な人工生物（AL）から制御パラメータ値を決定し、ステ
ップST１０-3において、運転制御手段（53）が室内ファ
ン（3F）及び室内電動膨張弁（31）を制御する。

【０５５０】その後、ステップST１３において、現在制
御している状態の複数個の各人工生物（AL）の情報、つ
まり、室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁
（31）の開度Li-iの制御パラメータなどの各遺伝子（GN
-i）の情報を格納手段（54）に記憶させ、次の制御を開
始する際に、ステップST１２において、記憶させた人工
生物（AL）を読み出すことになる。

【０５５１】したがって、上記人工生物（AL）が遺伝子
型（GT）の情報を学習しているので、運転開始時に、室
内環境等の条件に適した運転でもって制御することがで
きるので、より快適性の向上を図ることができる。その
他の構成及び作用・効果は、上述した変形例１と同様で
ある。

【０５５２】−実施形態１８の変形例４− 図３９は、他の変形例であって、請求項３及び請求項７
３記載の発明の実施形態を示し、格納手段（54）の仮想
世界を学習させるようにしたものである。つまり、図３
９におけるステップST１-4からステップST１０-3は、上
述した変形例２の図３７におけるステップST１-4からス
テップST１０-3と同様である。そして、ステップST９-3
で最適な人工生物（AL）から制御パラメータ値を決定
し、ステップST１０-3において、運転制御手段（53）が
室内ファン（3F）及び室内電動膨張弁（31）を制御す
る。

【０５５３】その後、ステップST１３において、現在制
御している状態の仮想世界のマップを格納手段（54）に
記憶させ、次の制御を開始する際に、ステップST１-4に
おいて、記憶させた仮想世界を読み出すことになる。

【０５５４】したがって、上記人工生物（AL）が位置や
遺伝子型（GT）の情報を学習しているので、運転開始時
に、室内環境等の条件に適した運転でもって制御するこ
とができるので、より快適性の向上を図ることができ
る。その他の構成及び作用・効果は、上述した変形例２
と同様である。

【０５５５】−実施形態１８の他の変形例− 尚、上述した実施形態１８及び各変形例は、比例積分制
御（ＰＩ制御）の比例ゲインと積分時間とを制御パラメ
ータ値としたが、請求項７６記載の発明では、比例制御
（Ｐ制御）の比例ゲインのみを制御パラメータ値とす
る。

【０５５６】また、請求項７８記載の発明では、比例微
分制御（ＰＤ制御）の比例ゲインと微分時間とを制御パ
ラメータ値とし、請求項７９記載の発明では、比例積分
微分制御（ＰＩＤ制御）の比例ゲインと積分時間と微分
時間とを制御パラメータ値とする。

【０５５７】また、上述した実施形態１８及び各変形例
は、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）に室内ファン（3
F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの
制御パラメータの遺伝子（GN-i）を含むようにしたが、
次に示す他の制御パラメータの遺伝子（GN-i）を含むよ
うにしてもよい。

【０５５８】つまり、請求項５２記載の発明では、人工
生物（AL）の遺伝子型（GT）が、圧縮機（21）の容量を
制御パラメータとする遺伝子（GN-i）を含み、また、請
求項５３記載の発明では、人工生物（AL）の遺伝子型
（GT）が、室外ファン（2F）の速度を制御パラメータと
する遺伝子（GN-i）を含み、また、請求項５４記載の発
明では、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）が、室外電動
膨張弁（24）又は室内電動膨張弁（31）の開度を制御パ
ラメータとする遺伝子（GN-i）を含み、また、請求項５
５記載の発明では、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）
が、室内ファン（3F）の速度を制御パラメータとする遺
伝子（GN-i）を含むようにする。

【０５５９】また、請求項５６記載の発明では、人工生
物（AL）の遺伝子型（GT）が、圧縮機（21）の容量と室
外ファン（2F）の速度とを制御パラメータとする遺伝子
（GN-i）を含み、また、請求項５７記載の発明では、人
工生物（AL）の遺伝子型（GT）が、室外ファン（2F）の
速度と室外電動膨張弁（24）の開度とを制御パラメータ
とする遺伝子（GN-i）を含み、また、請求項５８記載の
発明では、人工生物（AL）の遺伝子型（GT）が、圧縮機
（21）の容量と室外ファン（2F）の速度と室外電動膨張
弁（24）の開度とを制御パラメータとする遺伝子（GN-
i）を含むようにする。

【０５６０】また、請求項６０記載の発明では、人工生
物（AL）の遺伝子型（GT）が、圧縮機（21）の容量と室
外ファン（2F）の速度と室内ファン（3F）の速度と室内
電動膨張弁（31）の開度とを制御パラメータとする遺伝
子（GN-i）を含み、また、請求項６１記載の発明では、
人工生物（AL）の遺伝子型（GT）が、圧縮機（21）の容
量と室外ファン（2F）の速度と室外電動膨張弁（24）の
開度と室内ファン（3F）の速度と室内電動膨張弁（31）
の開度とを制御パラメータとする遺伝子（GN-i）を含む
ようにする。

【０５６１】また、上記請求項５２〜請求項５８、請求
項６０及び請求項６１記載の発明の制御パラメータは、
圧縮機容量などの変化量の制御パラメータであってもよ
いことは勿論である。

【０５６２】また尚、請求項８及び請求項５２記載の発
明においては、圧縮機（21）の容量を制御パラメータと
する遺伝子（GN-i）を構成する場合、設定手段（51）は
必ずしも設ける必要はなく、検出手段（13）である状態
センサ（S-22）が検出する吐出冷媒温度等の状態特性値
の検出データTpに基づいて演算手段（52）が圧縮機（2
1）の容量の制御パラメータを導出することになる。

【０５６３】

【発明の他の実施の形態】上述した各実施形態において
は、１台の室外ユニット（20）に複数台の室内ユニット
（30）を接続したマルチ型の空気調和装置（10）につい
て説明したが、本発明の他の実施形態としては、１台の
室外ユニット（20）に１台の室内ユニット（30）を接続
したペア型の空気調和装置（10）であってもよく、ま
た、本発明の実施形態は、空気調和装置（10）に限られ
ず、各種の冷凍装置に適用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の空気調和装置を示す冷媒回路図であ
る。

【図２】実施形態１の制御系統を示す制御ブロック図で
ある。

【図３】仮想世界を示すマップ構成図である。

【図４】具体的な仮想世界を示すマップ構成図である。

【図５】遺伝子型を示す構成図である。

【図６】交叉を示す状態図である。

【図７】突然変異を示す状態図である。

【図８】住みやすさを示す指標図である。

【図９】個体の移動後の仮想世界を示すマップ構成図で
ある。

【図１０】空調動作を示す制御フロー図である。

【図１１】実施形態１の変形例１を示す制御ブロック図
である。

【図１２】実施形態１の変形例１の空調動作を示す制御
フロー図である。

【図１３】実施形態１の変形例２の空調動作を示す制御
フロー図である。

【図１４】実施形態２を示す制御ブロック図である。

【図１５】実施形態２の仮想世界を示すマップ構成図で
ある。

【図１６】実施形態２の変形例１を示す制御ブロック図
である。

【図１７】実施形態３を示す制御ブロック図である。

【図１８】実施形態３の変形例１を示す制御ブロック図
である。

【図１９】実施形態５を示す制御ブロック図である。

【図２０】実施形態５の変形例１を示す制御ブロック図
である。

【図２１】実施形態６を示す制御ブロック図である。

【図２２】実施形態６の変形例１を示す制御ブロック図
である。

【図２３】実施形態７を示す制御ブロック図である。

【図２４】実施形態７の変形例１を示す制御ブロック図
である。

【図２５】実施形態１２を示す制御ブロック図である。

【図２６】実施形態１２の変形例１を示す制御ブロック
図である。

【図２７】実施形態１３を示す制御ブロック図である。

【図２８】実施形態１３の変形例１を示す制御ブロック
図である。

【図２９】実施形態１６を示す制御ブロック図である。

【図３０】実施形態１６の変形例１を示す制御ブロック
図である。

【図３１】実施形態１８を示す遺伝子型の構成図であ
る。

【図３２】実施形態１８の一次元の仮想世界を示すマッ
プ構成図である。

【図３３】実施形態１８の二次元の仮想世界を示すマッ
プ構成図である。

【図３４】実施形態１８の三次元の仮想世界を示すマッ
プ構成図である。

【図３５】実施形態１８の空調動作を示す制御フロー図
である。を示す制御ブロック図である。

【図３６】実施形態１８の変形例１の空調動作を示す制
御フロー図である。

【図３７】実施形態１８の変形例２の空調動作を示す制
御フロー図である。

【図３８】実施形態１８の変形例３の空調動作を示す制
御フロー図である。

【図３９】実施形態１８の変形例４の空調動作を示す制
御フロー図である。

【符号の説明】

10 空気調和装置 13 検出手段 20 室外ユニット 21 圧縮機 23 室外熱交換器（熱源側熱交換器） 2F 室外ファン（熱源側ファン） 24 室外電動膨張弁（膨張弁） 30 室内ユニット 31 室内電動膨張弁（膨張機構・膨張弁） 32 室内熱交換器（利用側熱交換器） 3F 室内ファン（利用側ファン） 50 コントローラ 51 設定手段 52 演算手段 53 運転制御手段 54 格納手段 AL 人工生物 ID 個体 VD 領域

Claims (79)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 圧縮機（21）と熱源側ファン（2F）を有
   する熱源側熱交換器（23）と膨張機構（31）と利用側フ
   ァン（3F）を有する利用側熱交換器（32）とを少なくと
   も備えた冷凍装置において、 空調運転状態を示す運転状態量を検出して検出データを
   出力する検出手段（13）と、 所定の遺伝子型（GT）で表現された複数個の人工生物
   （AL）が存在する仮想世界を設定し、少なくとも上記検
   出データに基づく仮想世界中における人工生物（AL）の
   挙動から運転状態量の制御パラメータ値を導出する演算
   手段（52）と、 該演算手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づい
   て空調の運転状態を制御する運転制御手段（53）とを備
   えていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 所定の遺伝子型（GT）で表現された複数個の人工生物
   （AL）を予め格納する格納手段（54）が設けられ、 演算手段（52）は、格納手段（54）から複数個の人工生
   物（AL）を読み出し、所定の遺伝子型（GT）で表現され
   た複数個の人工生物（AL）が存在する仮想世界を設定す
   ることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 所定の遺伝子型（GT）で表現された複数個の人工生物
   （AL）が所定位置に存在する仮想世界を予めマップとし
   て格納する格納手段（54）が設けられ、 演算手段（52）は、格納手段（54）から仮想世界を読み
   出し、所定の遺伝子型（GT）で表現された複数個の人工
   生物（AL）が所定位置に存在する仮想世界を設定するこ
   とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
4. 【請求項４】 請求項１、２又は３記載の冷凍装置の制
   御装置において、 仮想世界は、運転状態量に関する量を軸とするｎ次元領
   域（VD）によって構成される一方、 演算手段（52）は、仮想世界中において人工生物（AL）
   を移動及び行動させ、検出データに基づき最も住みやす
   い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
   生物（AL）の地点より運転状態量に関する制御パラメー
   タ値を導出することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 運転状態量の設定データを入力するための設定手段（5
   1）が設けられる一方、 演算手段（52）は、検出データと共に設定データに基づ
   き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
   探索し、該人工生物（AL）の地点より運転状態量に関す
   る制御パラメータ値を導出することを特徴とする冷凍装
   置の制御装置。
6. 【請求項６】 請求項１、２又は３記載の冷凍装置の制
   御装置において、 仮想世界は、運転状態量の制御パラメータを軸とするｎ
   次元領域（VD）によって構成される一方、 演算手段（52）は、仮想世界中において人工生物（AL）
   を移動及び行動させ、検出データに基づき最も住みやす
   い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
   生物（AL）の地点より運転状態量の制御パラメータ値を
   導出することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
7. 【請求項７】 請求項６記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 運転状態量の設定データを入力するための設定手段（5
   1）が設けられる一方、 演算手段（52）は、検出データと共に設定データに基づ
   き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
   探索し、該人工生物（AL）の地点より運転状態量の制御
   パラメータ値を導出することを特徴とする冷凍装置の制
   御装置。
8. 【請求項８】 請求項１、２又は３記載の冷凍装置の制
   御装置において、 仮想世界は、ｎ次元領域（VD）によって構成され、 人工生物（AL）の遺伝子型（GT）は、運転状態量の制御
   パラメータの遺伝子（GN-i）を含む一方、 演算手段（52）は、仮想世界中において人工生物（AL）
   を移動及び行動させ、検出データに基づき最適な人工生
   物（AL）を探索し、該人工生物（AL）より運転状態量の
   制御パラメータ値を導出することを特徴とする冷凍装置
   の制御装置。
9. 【請求項９】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 運転状態量の設定データを入力するための設定手段（5
   1）が設けられる一方、 演算手段（52）は、検出データと共に設定データに基づ
   き最適な人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）よ
   り運転状態量の制御パラメータ値を導出することを特徴
   とする冷凍装置の制御装置。
10. 【請求項１０】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度の設定データを
    入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度を検出して検出
    データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量を軸
    とする１次元の直線領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度の検
    出データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に
    移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
    L）の地点より利用側ファン速度に関する制御パラメー
    タ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度を制御するこ
    とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
11. 【請求項１１】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、利用側熱交換器（32）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、利用側冷媒温度を検出して検出デー
    タを出力し、 仮想世界は、膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度に
    関する量を軸とする１次元の直線領域（VD）によって構
    成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、利用側冷媒温
    度の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい
    地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
    物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメータ
    値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて膨張弁開度を制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
12. 【請求項１２】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度及び利用側熱交
    換器（32）の冷媒温度の設定データを入力するための手
    段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量を軸
    とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構を構成
    する膨張弁（31）の開度に関する量を軸とする１次元の
    第２直線領域（VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度に
    関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度及び膨張弁開
    度を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
13. 【請求項１３】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度を検出して検出デー
    タを出力し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度に関する量を軸
    とする１次元の直線領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい
    地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
    物（AL）の地点より熱源側ファン速度に関する制御パラ
    メータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度を制御するこ
    とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
14. 【請求項１４】 請求項４記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 検出手段（13）は、運転状態量の１つである状態特性値
    を検出して検出データを出力し、 仮想世界は、圧縮機（21）の容量に関する量を軸とする
    １次元の直線領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、状態特性値の
    検出データに基づき最も住みやすい地点に移動している
    人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
    圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて圧縮機容量を制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
15. 【請求項１５】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度を検出して検出デー
    タを出力し、 仮想世界は、膨張機構を構成する膨張弁（24）の開度に
    関する量を軸とする１次元の直線領域（VD）によって構
    成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい
    地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
    物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメータ
    値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて膨張弁開度を制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
16. 【請求項１６】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度に関する量を軸
    とする１次元の第１直線領域（VD）と、圧縮機（21）の
    容量に関する量を軸とする１次元の第２直線領域（VD）
    とによって構成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、熱源側冷媒温度の検出データと設定データとに
    基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
    L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファ
    ン速度に関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度及び圧縮機容
    量を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
17. 【請求項１７】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度に関する量を軸
    とする１次元の第１直線領域（VD）と、圧縮機（21）の
    容量に関する量を軸とする１次元の第２直線領域（VD）
    と、膨張機構を構成する膨張弁（24）の開度に関する量
    を軸とする１次元の第３直線領域（VD）とによって構成
    され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、熱源側冷媒温度の検出データと設定データとに
    基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
    L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファ
    ン速度に関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出し、 第３直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度、圧縮機容量
    及び膨張弁開度を制御することを特徴とする冷凍装置の
    制御装置。
18. 【請求項１８】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値を検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量を軸
    とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構を構成
    する膨張弁（31）の開度に関する量を軸とする１次元の
    第２直線領域（VD）と、熱源側ファン（2F）の速度に関
    する量を軸とする１次元の第３直線領域（VD）と、圧縮
    機（21）の容量に関する量を軸とする１次元の第４直線
    領域（VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度に
    関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出し、 第３直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より熱源側ファン速度に関する制御パ
    ラメータ値を導出し、 第４直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と膨張弁開度
    と熱源側ファン速度と圧縮機容量とを制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
19. 【請求項１９】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値を検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量を軸
    とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構を構成
    する利用側膨張弁（31）の開度に関する量を軸とする１
    次元の第２直線領域（VD）と、熱源側ファン（2F）の速
    度に関する量を軸とする１次元の第３直線領域（VD）
    と、圧縮機（21）の容量に関する量を軸とする１次元の
    第４直線領域（VD）と、膨張機構を構成する熱源側膨張
    弁（24）の開度に関する量を軸とする１次元の第５直線
    領域（VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度に
    関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より利用側膨張弁開度に関する制御パ
    ラメータ値を導出し、 第３直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より熱源側ファン速度に関する制御パ
    ラメータ値を導出し、 第４直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出し、 第５直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より熱源側膨張弁開度に関する制御パ
    ラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用側膨張
    弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁
    開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
20. 【請求項２０】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度との設定データを入力するための手
    段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量と膨
    張機構を構成する膨張弁（31）の開度に関する量とを軸
    とする２次元の平面領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度及び
    利用側冷媒温度の検出データと設定データとに基づき最
    も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
    し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度及び
    膨張弁開度に関する制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度及び膨張弁開
    度を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
21. 【請求項２１】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度に関する量と圧
    縮機（21）の容量に関する量とを軸とする２次元の平面
    領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度及び状態特性値の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファン速度及
    び圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度及び圧縮機容
    量を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
22. 【請求項２２】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度に関する量と圧
    縮機（21）の容量に関する量と膨張機構を構成する膨張
    弁（24）の開度に関する量とを軸とする３次元の空間領
    域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度及び状態特性値の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファン速度と
    圧縮機容量と膨張弁開度とに関する制御パラメータ値を
    導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度と圧縮機容量
    と膨張弁開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の
    制御装置。
23. 【請求項２３】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量と膨
    張機構を構成する膨張弁（31）の開度に関する量とを軸
    とする２次元の第１平面領域（VD）と、熱源側ファン
    （2F）の速度に関する量と圧縮機（21）の容量に関する
    量とを軸とする２次元の第２平面領域（VD）とによって
    構成され、 演算手段（52）は、第１平面領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度及び利用側冷媒温度の検出データと設
    定データとに基づき最も住みやすい地点に移動している
    人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
    利用側ファン速度及び膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出し、 第２平面領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度及び状態特性値の検出データと設定データとに基づ
    き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
    探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファン速度
    及び圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と膨張弁開度
    と熱源側ファン速度と圧縮機容量とを制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
24. 【請求項２４】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量と膨
    張機構を構成する利用側膨張弁（31）の開度に関する量
    とを軸とする２次元の平面領域（VD）と、熱源側ファン
    （2F）の速度に関する量と圧縮機（21）の容量に関する
    量と膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度に関
    する量とを軸とする３次元の空間領域（VD）とによって
    構成され、 演算手段（52）は、２次元の平面領域（VD）の仮想世界
    中において、空気温度及び利用側冷媒温度の検出データ
    と設定データとに基づき最も住みやすい地点に移動して
    いる人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点
    より利用側ファン速度及び利用側膨張弁開度に関する制
    御パラメータ値を導出し、 ３次元の空間領域（VD）の仮想世界中において、熱源側
    冷媒温度及び状態特性値の検出データと設定データとに
    基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
    L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファ
    ン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁開度とに関する制御
    パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用側膨張
    弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁
    開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
25. 【請求項２５】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量と膨
    張機構を構成する膨張弁（31）の開度に関する量と熱源
    側ファン（2F）の速度に関する量と圧縮機（21）の容量
    に関する量とを軸とする多次元の空間領域（VD）によっ
    て構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度、利
    用側冷媒温度、熱源側冷媒温度及び、状態特性値の検出
    データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移
    動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
    の地点より利用側ファン速度と膨張弁開度と熱源側ファ
    ン速度と圧縮機容量とに関する制御パラメータ値を導出
    する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と膨張弁開度
    と熱源側ファン速度と圧縮機容量とを制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
26. 【請求項２６】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度に関する量と膨
    張機構を構成する利用側膨張弁（31）の開度に関する量
    と熱源側ファン（2F）の速度に関する量と圧縮機（21）
    の容量に関する量と膨張機構を構成する熱源側膨張弁
    （24）の開度に関する量とを軸とする多次元の空間領域
    （VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度、利
    用側冷媒温度、熱源側冷媒温度及び、状態特性値の検出
    データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移
    動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
    の地点より利用側ファン速度と利用側膨張弁開度と熱源
    側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁開度とに関す
    る制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用側膨張
    弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁
    開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
27. 【請求項２７】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度の設定データを
    入力するための手段より成り、該空気温度の設定データ
    を１／ｆゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置
    の制御装置。
28. 【請求項２８】 請求項２７記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
29. 【請求項２９】 請求項５記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆ
    ゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
30. 【請求項３０】 請求項２９記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
31. 【請求項３１】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度の設定データを
    入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度を検出して検出
    データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の直線領域（VD）によって構成さ
    れ、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度の検
    出データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に
    移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（A
    L）の地点より利用側ファン速度に関する制御パラメー
    タ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度を制御するこ
    とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
32. 【請求項３２】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、利用側熱交換器（32）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、利用側冷媒温度を検出して検出デー
    タを出力し、 仮想世界は、膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の
    制御パラメータを軸とする１次元の直線領域（VD）によ
    って構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、利用側冷媒温
    度の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい
    地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
    物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメータ
    値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて膨張弁開度を制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
33. 【請求項３３】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度及び利用側熱交
    換器（32）の冷媒温度の設定データを入力するための手
    段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構
    を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラメータを軸と
    する１次元の第２直線領域（VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度に
    関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度及び膨張弁開
    度を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
34. 【請求項３４】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度を検出して検出デー
    タを出力し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の直線領域（VD）によって構成さ
    れ、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい
    地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
    物（AL）の地点より熱源側ファン速度に関する制御パラ
    メータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度を制御するこ
    とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
35. 【請求項３５】 請求項６記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 検出手段（13）は、運転状態量の１つである状態特性値
    を検出して検出データを出力し、 仮想世界は、圧縮機（21）の容量の制御パラメータを軸
    とする１次元の直線領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、状態特性値の
    検出データに基づき最も住みやすい地点に移動している
    人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
    圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて圧縮機容量を制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
36. 【請求項３６】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度を検出して検出デー
    タを出力し、 仮想世界は、膨張機構を構成する膨張弁（24）の開度の
    制御パラメータを軸とする１次元の直線領域（VD）によ
    って構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度の検出データと設定データとに基づき最も住みやすい
    地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工生
    物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメータ
    値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて膨張弁開度を制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
37. 【請求項３７】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、圧縮機
    （21）の容量の制御パラメータを軸とする１次元の第２
    直線領域（VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、熱源側冷媒温度の検出データと設定データとに
    基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
    L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファ
    ン速度に関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度及び圧縮機容
    量を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
38. 【請求項３８】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、圧縮機
    （21）の容量の制御パラメータを軸とする１次元の第２
    直線領域（VD）と、膨張機構を構成する膨張弁（24）の
    開度の制御パラメータを軸とする１次元の第３直線領域
    （VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、熱源側冷媒温度の検出データと設定データとに
    基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
    L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファ
    ン速度に関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出し、 第３直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度、圧縮機容量
    及び膨張弁開度を制御することを特徴とする冷凍装置の
    制御装置。
39. 【請求項３９】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値を検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構
    を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラメータを軸と
    する１次元の第２直線領域（VD）と、熱源側ファン（2
    F）の速度の制御パラメータを軸とする１次元の第３直
    線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量の制御パラメータ
    を軸とする１次元の第４直線領域（VD）とによって構成
    され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度に
    関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出し、 第３直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より熱源側ファン速度に関する制御パ
    ラメータ値を導出し、 第４直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と膨張弁開度
    と熱源側ファン速度と圧縮機容量とを制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
40. 【請求項４０】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値を検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の第１直線領域（VD）と、膨張機構
    を構成する利用側膨張弁（31）の開度の制御パラメータ
    を軸とする１次元の第２直線領域（VD）と、熱源側ファ
    ン（2F）の速度の制御パラメータを軸とする１次元の第
    ３直線領域（VD）と、圧縮機（21）の容量の制御パラメ
    ータを軸とする１次元の第４直線領域（VD）と、膨張機
    構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度の制御パラメー
    タを軸とする１次元の第５直線領域（VD）とによって構
    成され、 演算手段（52）は、第１直線領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度に
    関する制御パラメータ値を導出し、 第２直線領域（VD）の仮想世界中において、利用側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より利用側膨張弁開度に関する制御パ
    ラメータ値を導出し、 第３直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より熱源側ファン速度に関する制御パ
    ラメータ値を導出し、 第４直線領域（VD）の仮想世界中において、状態特性値
    の検出データに基づき最も住みやすい地点に移動してい
    る人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点よ
    り圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出し、 第５直線領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度の検出データと設定データとに基づき最も住みやす
    い地点に移動している人工生物（AL）を探索し、該人工
    生物（AL）の地点より熱源側膨張弁開度に関する制御パ
    ラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用側膨張
    弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁
    開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
41. 【請求項４１】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度との設定データを入力するための手
    段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タと膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラ
    メータとを軸とする２次元の平面領域（VD）によって構
    成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度及び
    利用側冷媒温度の検出データと設定データとに基づき最
    も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探索
    し、該人工生物（AL）の地点より利用側ファン速度及び
    膨張弁開度に関する制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度及び膨張弁開
    度を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
42. 【請求項４２】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメー
    タと圧縮機（21）の容量の制御パラメータとを軸とする
    ２次元の平面領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度及び状態特性値の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファン速度及
    び圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度及び圧縮機容
    量を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
43. 【請求項４３】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、熱源側熱交換器（23）の冷媒温度の
    設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、熱源側冷媒温度と他の運転状態量の
    １つである状態特性値とを検出して検出データを出力
    し、 仮想世界は、熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメー
    タと圧縮機（21）の容量の制御パラメータと膨張機構を
    構成する膨張弁（24）の開度の制御パラメータとを軸と
    する３次元の空間領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、熱源側冷媒温
    度及び状態特性値の検出データと設定データとに基づき
    最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を探
    索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファン速度と
    圧縮機容量と膨張弁開度とに関する制御パラメータ値を
    導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて熱源側ファン速度と圧縮機容量
    と膨張弁開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の
    制御装置。
44. 【請求項４４】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タと膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラ
    メータとを軸とする２次元の第１平面領域（VD）と、熱
    源側ファン（2F）の速度の制御パラメータと圧縮機（2
    1）の容量の制御パラメータとを軸とする２次元の第２
    平面領域（VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、第１平面領域（VD）の仮想世界中に
    おいて、空気温度及び利用側冷媒温度の検出データと設
    定データとに基づき最も住みやすい地点に移動している
    人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点より
    利用側ファン速度及び膨張弁開度に関する制御パラメー
    タ値を導出し、 第２平面領域（VD）の仮想世界中において、熱源側冷媒
    温度及び状態特性値の検出データと設定データとに基づ
    き最も住みやすい地点に移動している人工生物（AL）を
    探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファン速度
    及び圧縮機容量に関する制御パラメータ値を導出する一
    方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と膨張弁開度
    と熱源側ファン速度と圧縮機容量とを制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
45. 【請求項４５】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タと膨張機構を構成する利用側膨張弁（31）の開度の制
    御パラメータとを軸とする２次元の平面領域（VD）と、
    熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータと圧縮機
    （21）の容量の制御パラメータと膨張機構を構成する熱
    源側膨張弁（24）の開度の制御パラメータとを軸とする
    ３次元の空間領域（VD）とによって構成され、 演算手段（52）は、２次元の平面領域（VD）の仮想世界
    中において、空気温度及び利用側冷媒温度の検出データ
    と設定データとに基づき最も住みやすい地点に移動して
    いる人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）の地点
    より利用側ファン速度及び利用側膨張弁開度に関する制
    御パラメータ値を導出し、 ３次元の空間領域（VD）の仮想世界中において、熱源側
    冷媒温度及び状態特性値の検出データと設定データとに
    基づき最も住みやすい地点に移動している人工生物（A
    L）を探索し、該人工生物（AL）の地点より熱源側ファ
    ン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁開度とに関する制御
    パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用側膨張
    弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁
    開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
46. 【請求項４６】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タと膨張機構を構成する膨張弁（31）の開度の制御パラ
    メータと熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメータと
    圧縮機（21）の容量の制御パラメータとを軸とする多次
    元の空間領域（VD）によって構成され、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度、利
    用側冷媒温度、熱源側冷媒温度及び、状態特性値の検出
    データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移
    動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
    の地点より利用側ファン速度と膨張弁開度と熱源側ファ
    ン速度と圧縮機容量とに関する制御パラメータ値を導出
    する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と膨張弁開度
    と熱源側ファン速度と圧縮機容量とを制御することを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
47. 【請求項４７】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度と利用側熱交換
    器（32）の冷媒温度と熱源側熱交換器（23）の冷媒温度
    との設定データを入力するための手段より成り、 検出手段（13）は、対象空間の空気温度と利用側冷媒温
    度と熱源側冷媒温度と他の運転状態量の１つである状態
    特性値とを検出して検出データを出力し、 仮想世界は、利用側ファン（3F）の速度の制御パラメー
    タと膨張機構を構成する利用側膨張弁（31）の開度の制
    御パラメータと熱源側ファン（2F）の速度の制御パラメ
    ータと圧縮機（21）の容量の制御パラメータと膨張機構
    を構成する熱源側膨張弁（24）の開度の制御パラメータ
    とを軸とする多次元の空間領域（VD）によって構成さ
    れ、 演算手段（52）は、仮想世界中において、空気温度、利
    用側冷媒温度、熱源側冷媒温度及び、状態特性値の検出
    データと設定データとに基づき最も住みやすい地点に移
    動している人工生物（AL）を探索し、該人工生物（AL）
    の地点より利用側ファン速度と利用側膨張弁開度と熱源
    側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁開度とに関す
    る制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御
    パラメータ値に基づいて利用側ファン速度と利用側膨張
    弁開度と熱源側ファン速度と圧縮機容量と熱源側膨張弁
    開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
48. 【請求項４８】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度の設定データを
    入力するための手段より成り、該空気温度の設定データ
    を１／ｆゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置
    の制御装置。
49. 【請求項４９】 請求項４８記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
50. 【請求項５０】 請求項７記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆ
    ゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
51. 【請求項５１】 請求項５０記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
52. 【請求項５２】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、圧縮機（21）の容量であり、 演算手段（52）は、圧縮機容量の制御パラメータ値を導
    出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて圧縮機容量を制御することを特徴とする
    冷凍装置の制御装置。
53. 【請求項５３】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、熱源側ファン（2F）の速度であり、 演算手段（52）は、熱源側ファン速度の制御パラメータ
    値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて熱源側ファン速度を制御することを特徴
    とする冷凍装置の制御装置。
54. 【請求項５４】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、膨張機構を構成する膨張弁（24又は31）
    の開度であり、 演算手段（52）は、膨張弁開度の制御パラメータ値を導
    出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて膨張弁開度を制御することを特徴とする
    冷凍装置の制御装置。
55. 【請求項５５】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、利用側ファン（3F）の速度であり、 演算手段（52）は、利用側ファン速度の制御パラメータ
    値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて利用側ファン速度を制御することを特徴
    とする冷凍装置の制御装置。
56. 【請求項５６】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2
    F）の速度であり、 演算手段（52）は、圧縮機容量と熱源側ファン速度との
    制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて圧縮機容量と熱源側ファン速度とを制御
    することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
57. 【請求項５７】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、熱源側ファン（2F）の速度と膨張機構を
    構成する熱源側膨張弁（24）の開度であり、 演算手段（52）は、熱源側ファン速度と熱源側膨張弁開
    度との制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて熱源側ファン速度と熱源側膨張弁開度と
    を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
58. 【請求項５８】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2
    F）の速度と膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）の
    開度であり、 演算手段（52）は、圧縮機容量と熱源側ファン速度と熱
    源側膨張弁開度との制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて圧縮機容量と熱源側ファン速度と熱源側
    膨張弁開度とを制御することを特徴とする冷凍装置の制
    御装置。
59. 【請求項５９】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を
    構成する利用側膨張弁（31）の開度であり、 演算手段（52）は、利用側ファン速度と利用側膨張弁開
    度との制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて利用側ファン速度と利用側膨張弁開度と
    を制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
60. 【請求項６０】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2
    F）の速度と利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を構
    成する利用側膨張弁（31）の開度であり、 演算手段（52）は、圧縮機容量と熱源側ファン速度と利
    用側ファン速度と利用側膨張弁開度との制御パラメータ
    値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて圧縮機容量と熱源側ファン速度と利用側
    ファン速度と利用側膨張弁開度とを制御することを特徴
    とする冷凍装置の制御装置。
61. 【請求項６１】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 運転状態量は、圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2
    F）の速度と膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）の
    開度と利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を構成する
    利用側膨張弁（31）の開度であり、 演算手段（52）は、圧縮機容量と熱源側ファン速度と熱
    源側膨張弁開度と利用側ファン速度と利用側膨張弁開度
    との制御パラメータ値を導出する一方、 運転制御手段（53）は、演算手段（52）の制御パラメー
    タ値に基づいて圧縮機容量と熱源側ファン速度と熱源側
    膨張弁開度と利用側ファン速度と利用側膨張弁開度とを
    制御することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
62. 【請求項６２】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 仮想世界は、１次元の直線領域（VD）によって構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
63. 【請求項６３】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 仮想世界は、２次元の平面領域（VD）によって構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
64. 【請求項６４】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 仮想世界は、３次元の空間領域（VD）によって構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
65. 【請求項６５】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 仮想世界は、４次元以上の空間領域（VD）によって構成
    されていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
66. 【請求項６６】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 制御パラメータは、運転状態量自体を対象としているこ
    とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
67. 【請求項６７】 請求項８記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 制御パラメータは、運転状態量の変化量を対象としてい
    ることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
68. 【請求項６８】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度の設定データを
    入力するための手段より成り、該空気温度の設定データ
    を１／ｆゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置
    の制御装置。
69. 【請求項６９】 請求項６８記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
70. 【請求項７０】 請求項９記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 設定手段（51）は、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆ
    ゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
71. 【請求項７１】 請求項７０記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
72. 【請求項７２】 請求項２又は３記載の冷凍装置の制御
    装置において、 演算手段（52）は、運転開始時に格納手段（54）に格納
    されている情報を読出すように構成されていることを特
    徴とする冷凍装置の制御装置。
73. 【請求項７３】 請求項２又は３記載の冷凍装置の制御
    装置において、 格納手段（54）は、運転停止時の所定の情報を格納する
    ように構成されていることを特徴とする冷凍装置の制御
    装置。
74. 【請求項７４】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 演算手段（52）は、高速アルゴリズムを用いて制御パラ
    メータ値を決定することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
75. 【請求項７５】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 演算手段（52）は、超高速演算によって制御パラメータ
    値を決定することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
76. 【請求項７６】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 制御パラメータは、比例制御における比例ゲインである
    ことを特徴とする冷凍装置の制御装置。
77. 【請求項７７】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 制御パラメータは、比例積分制御における比例ゲイン及
    び積分時間であることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
78. 【請求項７８】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 制御パラメータは、比例微分制御における比例ゲイン及
    び微分時間であることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
79. 【請求項７９】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 制御パラメータは、比例積分微分制御における比例ゲイ
    ン、積分時間及び微分時間であることを特徴とする冷凍
    装置の制御装置。