JP3563553B2 - Genetic algorithm analysis display processing device - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は遺伝アルゴリズム解析表示処理装置に係り、特に複数種類の表示図において、同一の染色体、同一の世代、同一の実行事例の対応関係を表示図上で視覚的に明示することにより、染色体集団の挙動や世代変化を理解し易いようにしたものである。
【0002】
【従来の技術】
遺伝アルゴリズム(Genetic Algorithm、以下GAという)は、解こうとしている問題の解を染色体と呼ばれる記号列表現に変換し、これらの染色体の集団に遺伝的操作と呼ばれる演算を繰り返し行うことにより、染色体の集団を少しずつ変更して最適解あるいは準最適解を求める確率的な演算手法である。
【0003】
GAの代表的な2種類の記号列表現について、図15及び図16により、GAの標準的な遺伝的操作の各段階を示す。図15は順序表現として知られる記号列表現法を用いたGAの遺伝的操作を示し、図16はビット列表現として知られるビット列表現法を用いたGAの遺伝的操作である。
【0004】
この記号列表示法の標準的な演算装置は、図15に示す如く、初期染色体集団生成部100、適応度評価演算部101、選択演算部102、交叉演算部103、突然変異演算部104等により構成されている。図15の動作を巡回セールスマン問題の解生成の例について説明する。
【0005】
巡回セールスマン問題とは、n個の都市があり、2都市Ci、Cj間のコストPijが与えられているとき(i、j=1、2・・・n)、ある都市から出発して、残りの全部の都市を1回ずつ巡回して最初の都市に戻る巡回路の中で経路に沿ってのコストの総和ΣPij(ツアー長)が最小となる巡回路を見つける問題である。以下の説明ではn=10の例について説明する。なお、10個の都市を数字0〜9で表示する。
【0006】
初期染色体集団生成部100に都市0〜9及び2都市間のコストと、必要なパラメータを入力する。この2都市間のコストは初期染色体集団生成部100から適応度評価演算部101に伝達される。また、パラメータは、初期染色体集団生成部100からパラメータに応じ選択的に選択部演算102、交叉演算部103、突然変異演算部104に伝達される。パラメータは、例えば適応度の高いものを残し低い染色体を消す確率とか、交叉を行う位置、及びその確率とか、突然変異を行う位置及びその確率等が存在する。
【0007】
初期染色体集団生成部100は、各染色体a、b、c、dを生成するものである。例えば、集団▲1▼に示す如く、染色体a=「2450976183」、b=「3164250987」、c=「9052816734」、d=「9162748350」を生成する。
【0008】
これらの染色体は、具体的には以下のように生成した。ある都市をランダムに1つ選び、それをC1 とする。部分巡回路C1 、C2 、・・・Ck まで作られたとするとき、次に巡回する都市Ck+1 として、未巡回の都市の中から最もコストの小さい都市を選ぶ。順次これを繰り返して1つの完全な巡回路を作る。即ち従来のニアレスト・ネーバ法に基づき作成する。
【0009】
他の生成手法としては、出発点の都市をランダムに選び、未巡回の都市の中からコストの小さい都市ほど高い確率で選び出す。これを繰り返して1つの巡回路を作る。
【0010】
さらに他の生成手法としては、出発点の都市をランダムに選び、そこから最もコストの小さい都市を順次結んである一定長の部分巡回路を作る。この部分巡回路をその部分集団の固定部分として、残りの都市をランダムに選び巡回路を作る。
【0011】
勿論出発点としてある都市をランダムに1つ選び、次も未巡回の都市の中からランダムに1つ選ぶというランダム手法で都市を順次選択して巡回路を構成することもできる。染色体の生成手法はこれらのものに限定されるものではなく、他の手法により生成してもよい。
【0012】
適応度評価演算部101は、各染色体a、b、c、dの適応度(a)、(b)、(c)、(d)を演算するものである。前記巡回セールスマン問題の場合、染色体で示される都市の巡回路を経由したときのコスト総和の最も少ないものが最もすぐれた染色体であるので、この場合は、適応度として、例えばコスト総和の逆数をとることができる。このときコスト総和の最も少ないものが適応度の最も大きなものとして演算されることになる。
【0013】
選択演算部102は、これらの染色体a〜dの集団内の染色体のうち適応度の高いものを残し、適応度の低いものを削除する。この削除したとき必要ならば適応度の高いものを複製するものである。このとき、例えばルーレット・ホイール選択によって確率を定めて残存消去の選択を行うことができる。
【0014】
図15における▲2▼は、集団▲1▼の染色体a〜dの適応度を適応度評価演算部101で演算したとき、染色体aの適応度が最大であり染色体dの適応度が最小と判断したため、選択演算部102において染色体dを消去し、染色体aを染色体d′として複製した状態を示す。
【0015】
交叉演算部103は2つの染色体をクロスさせて違うタイプの2つの染色体を作るものである。具体的には、巡回セールスマン問題における都市名の順序列を矛盾なく交叉させることのできるPMXと呼ばれる交叉法を用いて説明する。例えば図15における集団▲2▼の染色体aとcを用いて、それぞれ三角形のマークで示すように、先頭から2番目〜5番目の間で、説明部分111に示すように、交叉を行う。
【0016】
そのため、先ず、染色体aとcにおいて、三角形のマークで挟まれた部分を交換する。これにより染色体aは「2052876183」となるが、2と8がそれぞれ2つ存在し、4と9が存在しない状態になるので、交叉した部分を生かすため、染色体aにおいて初めに存在した2を4に、8を9に変換して、図15の▲3▼に示す染色体a′を得る。
【0017】
同様に前記交換により染色体cは「9450916734」となり、9と4がそれぞれ2つ存在し8と2が存在しない状態となるので、交叉した部分を生かすため、染色体cにおいて初めに存在した9を8に、4を2に変換して、図15の▲3▼に示す染色体c′を得る。
【0018】
突然変異演算部104は、染色体についてランダムに部分巡回路を選び、その部分巡回路を逆順にする。例えば図15の▲3▼に示す染色体bにおいて、三角形のマークで挟まれた部分を、説明部分112に示すように、逆順にする。即ち部分巡回路「3164」を「4613」と逆順にして、図15の▲4▼に示す染色体b′を得る。
【0019】
この適応度評価演算部101〜突然変異演算部104の遺伝的操作が1世代であり、選択演算部102、交叉演算部103、突然変異演算部104の操作は、前記パラメータに基づき行われる。
【0020】
この1世代の操作のあと、再び前記適応度評価演算部101に戻って同様な操作を行い、これを繰り返して2世代、3世代・・・の遺伝的操作が行われる。
また数値関数演算に適するビット列表現法を用いた標準的な演算装置は、図16に示す如く、これまた初期染色体集団生成部120、適応度評価演算部121、選択演算部122、交叉演算部123、突然変異演算部124等により構成されている。
【0021】
初期染色体集団生成部120に必要なパラメータを入力し、パラメータは選択的に適応度評価演算部121、選択演算部122、交叉演算部123、突然変異演算部124に伝達される。
【0022】
初期染色体集団生成部120は、各染色体a、b、c、dを確率的に生成するものである。例えば集団▲1▼に示す如く、染色体a=「1001010110」、b=「1110101101」、c=「0001100100」、d=「0110011000」を生成する。
【0023】
適応度評価演算部121は、各染色体a、b、c、dの適応度(a)、(b)、(c)、(d)を演算するものである。例えば関数演算の場合、説明部分130に示す如く、関数F(x)は予め与えられており、変数xとして前記各染色体a、b、c、dを用い、これらに応じた関数F(x)の値を適応度(a)、(b)、(c)、(d)として求める場合を説明する。
【0024】
染色体a、b、c、dの10桁の各2進数を10進数で表現すると「598」、「941」、「100」、「408」となり、これを与えられた関数F(x)により演算すると、図16の説明部分130に示す如く、(a)>(b)>(c)>(d)となる。いま関数F(x)の最大値を求めることという問題で解を求める場合、染色体aの適応度が最大であり、染色体dの適応度が最小である。
【0025】
選択演算部122は、これらの染色体a〜dの集団内の染色体のうち適応度の高いものを残し、適応度の低いものを削除し、削除した場合必要ならば適応度の高いものを複製するものである。このとき例えばルーレット・ホイール選択によって確率を定めて残存消去の選択を行うことができる。
【0026】
図16における▲2▼は、集団▲1▼の染色体a〜dの適応度を、前記の如く、適応度評価演算部121で演算したことにもとづき、選択演算部122が染色体aの適応度が最大であり染色体dの適応度が最小であると判断したことにより、染色体dを消去し、染色体aを染色体d′として複製した状態を示す。
【0027】
交叉演算部123は2つの染色体をクロスさせて違うタイプの2つの染色体を作るものである。例えば図16における集団▲2▼の染色体aとcを用いて、それぞれ三角形のマークで示すように、先頭から2ビット目〜5ビット目の間で説明部分131に示すように、交叉を行う。すなわち、染色体aとcにおいて、これらの部分を交換した、図16における集団▲3▼の染色体a′、c′を得る。
【0028】
突然変異演算部124は、染色体についてランダムにビットを選び、その部分のビットを反転する。例えば図16の▲3▼に三角形のマークで示す染色体bの2番目のビットと4番目のビットの「1」、「0」を説明部分132に示す如く、反転し、▲4▼に示す染色体b′を得る。
【0029】
この適応度評価演算部121〜突然変異演算部124の遺伝的操作が1世代であり、選択演算部122、交叉演算部123、突然変異演算部124の操作は前記パラメータに基づき行われる。
【0030】
この1世代の操作のあと、再び前記適応度評価演算部121に戻って同様な操作を行い、これを繰り返して2世代、3世代・・・の遺伝的操作が行われる。
このように図15、図16に示す記号列表現法を用いたGAの標準的な遺伝的操作装置は、一般的に初期染色体集団生成段階、適応度評価演算段階、選択演算段階、交叉演算段階、突然変異演算段階にその操作を区分することができる。そしてこれら各段階では次のような動作が行われる。
【0031】
初期染色体集団生成段階では、初期染色体集団として、染色体の記号列表現(遺伝子型)を確率的に生成する。
適応度評価演算段階では、各染色体について記号列表現を問題の解(表現型)に変換し、各表現型について適応度つまり解の優秀さを演算する。
【0032】
選択演算段階では、適応度の高い染色体により多くの複製を作り、適応度の低い染色体が生き残りにくいような、ある法則に従って染色体集団の入れ換えを行う。
【0033】
交叉演算段階では、前記選択演算段階における入れ換えが行われた染色体集団において、ある確率に従って染色体同士でペアを作り、互いに記号列表現の一部を変換する。この操作は優秀な染色体同士の部分を組み合わせることにより、更に優秀な染色体を生成することを目的としている。
【0034】
突然変異段階では、ある確率で染色体の一部に変更を加える。この操作は選択操作により必然的に減っていく染色体集団の多様性を保ち、交叉操作だけでは作られないような異なった染色体を生成することを目的としている。
【0035】
そして適応度評価演算段階から突然変異段階までをGAにおける遺伝的操作の1世代とし、染色体集団がある打ち切り条件を満たすまで、このサイクル(世代)を繰り返す。
【0036】
ところでGAは、前記の如く、初期染色体集団生成、適応度評価、選択、交叉、突然変異という比較的単純なメカニズムで最適解又は準最適解を求めることができるという特徴を持つ一方、数ある遺伝的操作のバリエーションの中から与えられた問題に適切な手法を採用し、更に交叉率、突然変異率などの遺伝的操作パラメータを調整しなくてはならないのが難点である。
【0037】
例えば適応度の評価の手法も、単純に前記(a)という値を適応度にする手法もあればlog(a)を適応度にすることもあり、あるいはそれ以外の評価の手法もある。選択の手法についても単純に1番、2番・・・というランキングにより残す手法もあればルーレット・ホイール選択という手法もある。
【0038】
交叉の手法についても、交叉対象とする染色体の選択とか、交叉点の選択とか多数の選択事項が存在する。突然変異の手法についても、これまた同様に突然変異の対象とする染色体の選択とか、突然変異位置の選択とか、多数の選択事項が存在する。
【0039】
どのような手法を使用しても必ず最適化の方向に行くのであればよいが、選択の仕方によっては良い解の方向に行かないこともある。各段階でパラメータを選択するのにどのような手法を使用したらよいのかわかっていない。
【0040】
このようにGAでは、与えられた問題に対し、適切な遺伝的操作の手法及び操作パラメータの組を決定するための数理的体系はまだ不充分であり、これらを決定するためには膨大な数のシミュレーションに頼らなくてはならないのが現状である。
【0041】
シミュレーション結果を用いてGAの、採用された遺伝的操作の評価を行うために、従来から次のような統計的解析が行われてきた。
▲1▼染色体集団における適応度の推移をグラフにプロットしたり、平均適応度(前記の例では、(a)〜(d)の平均値)の変化率を計算するなどして、集団の最適解あるいは準最適解への収束性を見る。これにより適応度の変化の傾向がわかる。
【0042】
▲2▼各遺伝的操作の前後で集団上の適応度の平均、分散などを計算して、各操作による適応度の変化を見る。これにより選択の前と後で集団内の適応度がどれだけ変化したかわかる。また、遺伝的操作、例えば交叉のあとに適応度を計算すれば、それによる効果がわかる。このように1つ1つの段階毎に適応度を計算すればその適応度の変化がわかる。
【0043】
▲3▼関数最適化問題などでは、解空間上での染色体の表現型の分布を見る。
▲4▼各遺伝子座上の対立遺伝子、つまり前記図15、図16では各染色体は10ヶの遺伝子座がありこの遺伝子座の記号列の一点上に載ることができる記号の種類の分布を見る。
【0044】
このように、GAの動作原理は、探索空間上のいくつかの点を、染色体と呼ばれる記号的な表現形式に変換し、それら染色体集団を遺伝操作と呼ばれる記号的な演算を繰り返し施しながら、次第により最適な解を見つけていくものである。
【0045】
GAは集団を扱うこと、遺伝操作が離散的・非線形的で、チューニングすべきパラメータ数が多いことなどの特徴から、GAの理論的基盤が未整備である。そのためGAによる探索を効率的にさせるには、多量のシミュレーションや試行錯誤などに基づいた経験則に頼らざるを得ない段階である。
【0046】
そこで本発明者等は、GAの染色体集団の分布の推移を、解析的・視覚的に図示表示することにより、染色体集団の挙動や世代変化を容易に把握・理解できるようにした解析・可視化表示装置を特願平7−238389号「遺伝アルゴリズムに関する解析表示処理装置」、特願平8−123161号「遺伝アルゴリズム解析表示処理装置」として発明し、特許出願した。
【0047】
【発明が解決しようとする課題】
これらの発明では、いろいろな解析法や表示法でGAの実行結果を図示表示している。しかし、これらの表示図は、GAの染色体集団をそれぞれある一視点から見せているに過ぎず、それから染色体集団の挙動すべてを正しく理解するのは難しく、いろいろな解析結果から総合的に判断することが必要となる。
【0048】
多面的視点で理解するためには、同一染色体がそれぞれの異なる表示図上でどこに位置しているのか、或いは同一世代でどのような集団分布をしているのか等の、複数の表示図の間での対応関係を知ることが重要になる。
【0049】
従って本発明の目的は、複数種類の表示図において、同一の染色体、同一の世代、同一の実行事件の対応関係を表示図上で視覚的に明示することにより、染色体集団の挙動や世代変化の理解を容易ならしめる遺伝アルゴリズム解析表示処理装置を提供することである。
【0050】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するための本発明の原理図を図1に示す。図1において、1は画像表示装置、1−0は表示画面、2は位置指定装置、3は補助記憶装置、4は文字入力装置、5は制御部、6−1は第1表示部、6−2は第2表示部、6−nは第n表示部である。本発明は下記の如く構成される。
【0051】
(1)遺伝アルゴリズムの染色体集団の、ある特定世代について、染色体1、2・・・10の分布を、画像表示装置1の表示画面1−0上に、例えばクラスタ樹状図Aと変数定義域分布図Bの如く、図示化した複数種類の表示図を出力しておき、その一方の表示図の特定部分例えば染色体1を指定したとき、この特定部分に対応する他図の対応部分、例えば他方の表示図の染色体1が、例えば色とか点滅等により区別表示することを特徴とする。
【0052】
(2)前記特定世代についての複数種類の表示図の代わりに、ある世代からある世代までの染色体集団の適応度分布の世代変化図と染色体の変数1の他の分布の世代変化図を表示しておき、一方の表示図上で指示された染色体の対応するものを他方の表示図上で区別表示することを特徴とする。
【0053】
(3)染色体集団のクラスタ樹状図のようなある特定世代についての表示図と、染色体集団適応度分布の世代変化図のような世代範囲についての表示図との間で、一方の表示図上で指示された染色体を他方の表示図上で区別表示することを特徴とする。
【0054】
(4)最大適応度の世代変化図と適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図のような遺伝アルゴリズムの染色体集団の各世代における解析量を、ある世代からある世代の範囲について画像表示装置1の表示画面1−0上に図示化した、複数種類の表示図の間で、一方の表示図上のある世代を位置指定装置2により指示することにより、画像表示装置1上の他の表示図上の対応する世代を区別表示することを特徴とする。
【0055】
(5)前記表示画面に、染色体についてのある特定世代あるいは世代範囲での表示図とある範囲の世代の染色体集団のある分布の世代変化図とを表示しておき、一方の図の世代情報表示部分を前記位置指定手段により指示したとき、他の表示図上の対応する世代情報表示部分が区別表示されることを特徴とする。
【0056】
(6)前記表示画面に、複数の異なる条件下で実行した、遺伝アルゴリズムの、複数個の実行事例に関して、ある特定世代におけるそれぞれの実行事例のある解析量を図示化した異なる実行事例でのある解析量の分布図と、同じ実行事例の別の種類の解析量を図示化した異なる実行事例での他の解析量の分布図とを表示しておき、一方の分布図の特定の条件の実行事例の表示部分を前記位置指定手段により指示したとき他の分布図上の対応する実行事例の表示部分が区別表示されることを特徴とする。
【0057】
(7)最良染色体の世代変化図と適応度偏差の世代図のように、世代範囲についての実行事例の複数の種類の表示図を表示し、一方の表示図上で指示された実行事例を他の表示図上で区別表示することを特徴とする。
【0058】
(8)異なる実行事例での変数定義域値分布図のようなある特定世代での表示図と、最良染色体の世代変化図のような世代範囲についての表示図との間で、一方の表示図で指示された実行事例を他の表示図上で区別表示することを特徴とする。
【0059】
(9)最良染色体の世代変化図と適応度偏差の世代変化図のように、ある世代範囲についての実行事例の複数の種類の表示図を表示し、一方の表示図で指示された世代に応じて他の表示図上で対応する世代に属する実行事例を全部区別表示することを特徴とする。
【0060】
本発明によれば前記(1)〜(9)に対応して、それぞれ下記の如き作用効果を奏する。
(1)複数種類の表示図上での同一染色体の位置関係を容易に認識でき、それにより染色体集団分布の特徴を理解することを助ける。
【0061】
(2)複数種類の表示図上での、同一染色体の位置関係を容易に認識することができ、それにより、染色体集団分布の特徴を理解するのを助ける。
(3)複数種類の表示図上での同一染色体の位置関係を容易に認識でき、それにより染色体集団分布の特徴を理解するのを助ける。
【0062】
(4)複数種類の表示図上での、同一世代の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより染色体集団の解析量の世代変化の特徴を理解するのを助ける。
(5)複数種類の表示図上での同一世代の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより、染色体集団の解析量の世代変化の特徴を理解するのを助ける。
【0063】
(6)複数種類の表示図上での、同一実行事例の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより、異なる条件下での実行事例の違いの特徴を理解するのを助ける。
【0064】
(7)複数種類の表示図上での、同一実行事例の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより、異なる条件下での実行事例の世代変化の違いの特徴を理解するのを助ける。
【0065】
(8)複数種類の表示図上での、同一実行事例の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより、異なる条件下での実行事例の違いを理解するのを助ける。
(9)複数種類の表示図上での、同一世代での実行事例の解析量の違いを容易に認識でき、それにより、異なる条件下での実行事例の違いを理解するのを助ける。
【0066】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を図2〜図12にもとづき説明する。図2は本発明の一実施の形態図、図3は染色体集団のクラスタ樹状図、図4は染色体集団の変数定義域分布図、図5は染色体集団適応度分布の世代変化図、図6は変数1の値の分布の世代変化図、図7は最大適応度の世代変化図、図8は適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図、図9は異なる実行事例での適応度値の分布図、図10は異なる実行事例での変数定義域値分布図、図11は最良染色体の世代変化図、図12は適応度偏差の世代変化図である。
【0067】
図2において他図と同記号は同一部分を示し、1は画像表示装置、1−0は画像表示装置1の表示画面、2は位置指定装置、3は補助記憶装置、4は文字入力装置、5は制御部、6−1は第1表示部、6−2は第2表示部、6−nは第n表示部である。7−1、7−2、7−nは第1表示部、第2表示部、第n表示部の表示図指示物送信手段、8−1、8−2、8−nは第1表示部、第2表示部、第n表示部の表示図指示物受信手段、9−1、9−2、9−nは第1表示部、第2表示部、第n表示部の表示図作成手段、10−1、10−2、10−nは第1表示部、第2表示部、第n表示部の表示図指示物検出手段、11−1、11−2、11−nは第1表示部、第2表示部、第n表示部の表示図指示物図示手段、12−1、12−2、12−nは第1表示部、第2表示部、第n表示部の表示図制御手段、13−1、13−2、13−nは第1表示部、第2表示部、第n表示部の記憶手段である。
【0068】
画像表示装置1はその表示画面1−0に、染色体集団のクラスタ樹状図とか、染色体集団の変数定義域分布図とか、染色体集団適応度分布の世代変化図等、例えば図3〜図12に示す如き図を表示するものである。表示画面1−0を表示する表示部は、CRT、液晶等のディスプレイの外に、例えばプロジェクタで構成することもできる。
【0069】
位置指定装置2は表示画面1−0のポジションを指定するものであり、例えばマウスで構成されている。
補助記憶装置3は、前記図15、図16の如き手法で作成、評価された各世代毎の染色体集団や、これらにもとづき作成された図3〜図12に示すクラスタ樹状図等各種図形が格納されているものである。なお、これらの各種図形の作成手段は本発明の特徴的な部分でないため、説明簡略化のため省略する。
【0070】
文字入力装置4は、世代の指定やコマンド等を入力するものであり、例えばキーボードで構成されている。
制御部5は、図示省略した遺伝アルゴリズム演算装置により前記図15、図16に示す如き遺伝アルゴリズム演算処理を行って、得られたデータのうち、必要なデータを補助記憶装置3に格納したり、これらのデータにもとづき、図示省略した作図手段にもとづき図3〜図12に示す如き各種図形を作成してこれらを補助記憶装置に格納したり、位置指定装置2により指定された位置情報を、その図形の表示部に伝達する等の制御を行う。
【0071】
第1表示部6−1〜第n表示部6−nは、前記遺伝アルゴリズム演算処理結果にもとづき、表示画面1−0に表示すべき画面を作成するものであり、例えば第1表示部6−1は図3に示す如き、クラスタ樹状図を作成し、第2表示部6−2は図4に示す如き、染色体集団の変数定義域分布図を作成する。
【0072】
第1表示部6−1は、表示図指示物送信手段7−1、表示図指示物受信手段8−1、表示図作成手段9−1、表示図指示物検出手段10−1、表示図指示物図示手段11−1、表示図制御手段12−1、記憶手段13−1等を具備する。
【0073】
同様に第2表示部6−2は表示図指示物送信手段7−2、表示図指示物受信手段8−2、表示図作成手段9−2、表示図指示物検出手段10−2、表示図指示物図示手段11−2、表示図制御手段12−2、記憶手段13−2を具備し、第n表示部6−nは表示図指示物送信手段7−n、表示図指示物受信手段8−n、表示図作成手段9−n、表示図指示物検出手段10−n、表示図指示物図示手段11−n、表示図制御手段12−n、記憶手段13−nを具備する。
【0074】
表示図指示物送信手段7−1は、位置指定装置2により表示画面1−0における自己の画面(第1表示部6−1の場合はクラスタ樹状図の表示領域)が指示されたとき、この指示されたものを他の第2表示部6−2〜第n表示部6−nに制御部5を経由して送信するものである。
【0075】
表示図指示物受信手段8−1は、位置指定装置2により指示されたところが他の画面であるとき、他の表示部から送信された、この指示されたものを示す情報を制御部5を経由して受信するものである。
【0076】
表示図作成手段9−1は、前記遺伝アルゴリズム演算処理結果を解析して、図3に示す如き、その表示図の元になる図情報を作成するものである。
表示図指示物検出手段10−1は、位置指定装置2からの位置情報を制御部5を経由して受取り、位置指定された部分の具体的な情報、例えばどの染色体、世代、実行事例などが指示されたのかを求めるものである。このため、記憶手段13−1に表示図のデータが格納されており、これを参照して指示されたものが何かを求める。
【0077】
表示図指示物図示手段11−1は、他の表示部から伝達された指示されたもの、例えば染色体、世代、実行事例などに基づき、自表示図上に、この指示されたものに対して、色、模様、点滅、矢印図形などの視覚的効果を持つ表示つまり区別表示を行うものである。
【0078】
表示図制御手段12−1は、表示図指示物送信手段7−1、表示図指示物受信手段8−1、表示図作成手段9−1、表示図指示物検出手段10−1、表示図指示物図示手段11−1を選択的に制御したり、制御部5や画像表示装置1、位置指定装置2等からのデータを送受信するものである。
【0079】
第2表示部6−2の表示図指示物送信手段7−2、表示図指示物受信手段8−2、表示図作成手段9−2、表示図指示物検出手段10−2、表示図指示物図示手段11−2、表示図制御手段12−2、記憶手段13−2及び第n表示部6−nの表示図指示物送信手段7−n、表示図指示物受信手段8−n、表示図作成手段9−n、表示図指示物検出手段10−n、表示図指示物図示手段11−n、表示図制御手段12−n、記憶手段13−nも第1表示部6−1の同名各部と同様の動作を行う。
【0080】
本発明の動作を説明するに先立ち、本発明の説明に用いる最適化問題と染色体集団の例を説明する。
2整数変数の整数値関数の最大化問題で、変数1と変数2の定義域がともに{0、1、2、・・・、255}、関数の値域が{0、1、2、・・・、1023}とする。
【0081】
染色体は、各変数の値を2進数値(255までのため長さ8ビット)で表し、全体で16ビットの長さとする。いま10個から成る染色体集団の例を表1に示す。染色体の適応度としては関数値を使う。
【0082】
【表1】
【0083】
表1を簡単に説明する。No1の染色体は変数1が「75」、変数2が「204」で構成され、その適応度は「993」であることを示す。そして「75」と「204」をそれぞれ2進数で示したものが染色体として表示された「01001011」、「11001100」である。
【0084】
A.表示図の説明
(1)染色体集団のクラスタ樹状図
本発明の説明で用いる表示図である図3〜図12を説明する。
【0085】
図3は、表1に示す染色体集団のクラスタ樹状図である。一般に、遺伝アルゴリズムの染色体の間では「染色体が似ている」、「染色体が似ていない」を数値に表す類似度と呼ぶ量を定義できる。更に、ある類似度数値以下の染色体の集まりをクラスタと呼ぶ。1個の染色体も特別なクラスタとみなせる。一般的にクラスタの間でも同様な類似度が定義できる。
【0086】
クラスタ樹状図は、図3に示す如く、染色体間の類似度を横軸にし、縦軸に染色体を並べる。複数個のクラスタもしくは染色体cl1 、cl2 、cl3 ・・・の間の類似度がDであるとき、縦軸上のクラスタからの横線を、横軸の類似度値がDの所で縦線で結ぶ。図3では染色体6と7の類似度が4、染色体8と10の類似度が5等の例を示す。クラスタ樹状図は、染色体集団内でのバラツキ具合を知るのに有効である。染色体集団のクラスタ樹状図の作成手法は、本発明者等による前記平成7年特許願第238389号に説明ずみである。また本発明においては表示図上で染色体あるいは染色体のクラスタや世代がマウスの如き位置指定装置で指示できればよい。
【0087】
(2)染色体集団の変数定義域分布図
図4に示す如く、染色体1、2・・・を例えば2つの変数で表示するものである。例えば表1に示す如く、染色体1、2、3・・・を16ビットで表現するとき、初めの8ビットの示す10進数で変数1を示し、後の8ビットの示す10進数で変数2を示し、この変数1と変数2の組み合わせで図4に示す如き変数定義域分布図を作るものである。一般的には、染色体はn変数で表示され、n変数の中から適当な2変数を選び、それら2変数の張る2次元の定義域をX、Y軸として各染色体の表す変数値に対応する位置にマーク図形で表示するものである。
【0088】
例えば表1の染色体集団を図4の如く表示したとき、これにより染色体2、3、7、9を囲む領域付近に何かピークを示す変数の組み合わせの存在が示唆され、染色体1、4、8、9を囲む領域付近に何かピークを示す変数の組み合わせの存在が示唆され、染色体5、6を囲む領域付近に同様にピークを示す変数の組み合わせの存在が示唆される。
【0089】
(3)染色体集団適応度分布の世代変化図
図5に示す如く、横軸に世代、縦軸に適応度をとり、各世代での集団内の染色体全部を点表示したものであり、各点が1つの染色体を表す。
【0090】
図5では、0世代における10個の染色体が1世代、2世代・・・と経る毎に染色体の適応度がどのように変化するのかを示している。遺伝アルゴリズムの演算結果により染色体の適応度は変化し、等しい場合もある。1世代では染色体の適応度の一部に重なりが存在し、14世代以降は適応度が全部重なるものとなる。前記特願平7−238389号に示す如く、隣合う世代間で染色体を線で結ぶこともあるが、結線の有無は本発明にとって重要でないので、図5では省略している。
【0091】
(4)変数1値の分布の世代変化図
図6に示す如く、横軸に世代、縦軸に染色体の表す変数1(例えば表1の染色体の前半の8ビットの10進数)の値をとり、各世代での集団内の染色体の変数1の値を点表示したものである。これにより世代を経るとともに集団内で変数1の値の分布の世代変化、つまり収束状態を示すことができる。
【0092】
(5)最大適応度の世代変化図
図7に示す如く、横軸に世代、縦軸に染色体の適応度をとり、各世代での集団内の染色体の適応度の最大値を点表示したものである。例えば図5に示す如く、各世代での集団内の染色体の適応度が示されるとき、各世代での適応度の最大値を図7では表示する。これにより世代を経るとともに、どの程度最適な解を見つけているか、世代変化の様子を示すことができる。
【0093】
(6)適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図
図8に示す如く、横軸に染色体集団内での適応度最大値をとり、縦軸を適応度標準偏差値として、各世代での値を点表示し、世代順に線で結んだものである。これにより世代を経るとともに適応度の分布状況を軌跡の形で世代変化の様子を示すことができる。
【0094】
(7)異なる実行事例での適応度値の分布図
図9に示す如く、横軸に集団内の最大適応度値をとり、縦軸に適応度標準偏差値をとり、いくつかの異なる条件下で実行した実行事例について、ある特定世代での適応度の最大値と偏差値を点表示したものである。図9は疑似乱数の初期値が異なる6つの実行事例について示している。これにより条件の違いによる結果の違いを示すことができる。
【0095】
(8)異なる実行事例での変数定義域値分布図
図10に示す如く、ある2変数の張る2次元の定義域をX、Y軸として、異なる条件下での実行事例について、ある特定世代についての、集団内での最良染色体つまり集団内で適応度値が最大の染色体の変数値を点表示したものである。これにより例えば疑似乱数の初期値の違いによる結果の違いを示すことができる。
【0096】
(9)最良染色体の世代変化図
図11に示す如く、横軸に世代、縦軸に染色体の適応度値をとり、いつくかの遺伝アルゴリズムの実行事例について各世代での最良染色体つまり集団内で最大の適応度を持つ染色体を点表示し、結線したものである。各点が1染色体を示す。第11世代で実行事例1、2の最大の適応度が重なり、第14世代で実行事例1、3の最大の適応度が重なる。これにより異なる条件下で計算した実行事例間での相違を知ることができる。
【0097】
(10)適応度偏差の世代変化図
図12に示す如く、横軸に世代、縦軸に染色体集団全体の適応度値の標準偏差をとり、いくつかの遺伝アルゴリズムの実行事例について、各世代での集団全体の適応度値の標準偏差を点表示し、結線したものである。第16世代で実行事例1、2の標準偏差値が重なる。これにより世代を経るとともに、適応度値の分散つまり集団のばらつき具合の世代変化の様子を示すことができる。
【0098】
B、本発明の動作説明
(1)本発明の動作説明(その1)
図2において、補助記憶装置3に、例えば前記図15により説明した遺伝アルゴリズムによる演算結果を格納しておく。そして文字入力装置4から表示コマンドを入力すると第1表示部6−1では、この補助記憶装置3に格納された演算結果により、その表示図作成手段9−1が図3に示す如きクラスタ樹状図を作成し、表示図制御手段12−1を経由して制御部5に送る。
【0099】
制御部5はこのクラスタ樹状図を表示画面1−0の定められた位置に表示する画像表示装置1に伝達する。画像表示装置1は、これを表示画面1−0のあらかじめ第1表示部6−1用に定められたサイズに縮小し、これに表示画面1−0の座標と図番を付加して領域に、図番例えばG1を付記して表示する。なお、前記表示図作成手段9−1により作成されたクラスタ樹状図は、別に記憶手段13−1に格納される。
【0100】
また第2表示部6−2では、補助記憶装置3に格納された演算結果により、その表示図作成手段9−2が、図4に示す如き染色体集団の変数定義域分布図を作成し、同様にして、画像表示装置1により表示画面1−0のあらかじめ定められた領域に、図番例えばG2を付記して表示する。またこの染色体集団の変数定義域分布図は別に記憶手段13−2に格納される。
【0101】
このようにして各表示部が動作し、表示画面1−0に各図が表示される。
次にオペレータが染色体集団のクラスタ樹状態と染色体集団の変数定義域分布状態との関係を観察したいと判断したとき、文字入力装置4から表示画面選択信号SG1、SG2を入力する。これにより制御部5は第1表示部6−1の表示図制御手段12−1と第2表示部6−2の表示図制御手段12−2にこれを伝達して選択表示動作状態にする。もし、文字入力装置4から表示画面選択信号の入力がなければ、全表示図が選択対象となる。
【0102】
そしてオペレータが表示画面1−0上の図番G1のクラスタ樹状図の染色体10(図3参照)のマーク図形をマウスの如き位置指定装置2により指示すると、その位置が画像表示装置1により検知され、制御部5に伝達される。制御部5は、その位置を前記第1表示部6−1の表示図制御手段12−1から伝達された、元の図3に示すクラスタ樹状図の座標位置つまり元座標位置信号に変換し、この元座標位置信号を第1表示部6−1の表示図制御手段12−1に伝達する。なおこの元座標位置信号への変換は制御部5ではなく表示図側で行うことも可能である。
【0103】
第1表示部6−1の表示図制御手段12−1では、この元座標位置信号により記憶手段13−1をアクセスしてこれが染色体10であることを認識する。そして表示図指示物送信手段7−1に対して、染色体10を区別表示することを他の表示部に対して通知するように指示する。これにより表示図指示物送信手段7−1は、他の表示部である第2表示部6−2〜第n表示部6−nに対して染色体10を区別表示することを指示する送信信号を制御部5を経由して送出する。なお前記認識は表示図指示物送信手段7−1で行うこともできる。
【0104】
このとき動作状態にあるのは第2表示部6−2だけであるのでこの送信信号はその表示図制御手段12−2を経由して表示図指示物受信手段8−2により受信され、受信信号が解読されて表示図制御手段12−2は表示図指示物図示手段11−2に対して染色体10を区別表示すべきことを指示する。
【0105】
これにより、表示図指示物図示手段11−2は記憶手段13−2をアクセスして、その図4に示す染色体集団の変数定義域分布図における染色体10の位置を読み出し、これを区別表示すべきことを表示図制御手段12−2を経由して制御部5に伝達する。また表示図指示物図示手段11−2が、表示図作成手段9−2と協力して区別表示された表示図全体を作り、それを制御部5を介して画像表示装置に表示させることもできる。
【0106】
これにより制御部5は、図番G2における染色体10の位置が表示画面1−0のどの位置になるのかを演算して、その演算した区別表示すべき位置を画像表示装置1に伝達し、図番G2における染色体10のマーク図形が例えばブリンクされるとか、別の色でカラー表示されるとか、模様が付けられるとか、矢印図形が付加される等の区別表示される。
【0107】
このようにして、オペレータは図番G1の染色体に対応する図番G2上の染色体の表示状態を観察することができ、クラスタ樹状態と変数定義域分布状態との対応関係が観察できる。
【0108】
同様にしてクラスタ樹状図上の染色体1、8、10からなるクラスタを指示する横線を位置指定装置2により指示すると、染色体集団の変数定義分布図上の染色体番号1、8、10のマーク図形がすべて区別表示される。
【0109】
逆に、図番G2上の染色体集団の変数定義域分布図上の、例えば染色体4のマーク図形を位置指定装置2で指示すると、同様にして図番G1上のクラスタ樹状図上の染色体4のマーク図形が区別表示される。
【0110】
また図番G2上の染色体集団の変数定義域分布図上の、例えば染色体番号6、7のマーク図形を円形等の図形でグループ指示することにより、図番G1上のクラスタ樹状図上の染色体番号6、7のマーク図形が区別表示される。
【0111】
なお、一般に、クラスタ樹状図や染色体集団の変数定義域分布図において、染色体のそれぞれに番号が振られているとは限らない。図3及び図4では説明の都合で番号を記述しているものである。
【0112】
(2)本発明の動作説明(その2)
表示画面1−0に表示された表示図から染色体集団適応度分布の世代変化図(図5)と染色体の変数1の値の分布の世代変化図(図6)を使用する場合である。
【0113】
例えば第8世代の適応度分布の世代変化図上のある染色体、例えば染色体5(図5では番号省略)を位置指定装置2により指示すると、前記と同様にして、第3表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から第8世代の染色体5を区別表示することを指示する送信信号が出力される。
【0114】
これが図6の表示図を作成する第4表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の染色体の変数1の値の分布の世代変化図の第8世代の染色体5の変数1の値が区別表示、例えばブリンク表示される。
【0115】
逆に、表示画面1−0上の変数1の値の分布の世代変化図の第8世代の染色体5を、位置指定装置により指示すると、染色体集団適応度分布の世代変化図上の第8世代の染色体5に対応するマーク図形が区別表示される。
【0116】
このようにして定義域上の変数1の値の分布と、値域上の適応度の分布との対応関係を知ることができる。
(3)本発明の動作説明(その3)
表示画面1−0に表示された表示図から染色体集団のクラスタ樹状図(図3)と染色体集団適応度分布の世代変化図(図5)を使用する場合である。例えば第8世代の染色体集団のクラスタ樹状図上の染色体5を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして、第1表示部6−1の表示図指示物送信手段7−1から第8世代の染色体5を区別表示することを指示する送信信号が出力される。
【0117】
これが図5の表示図を作成する第3表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の染色体集団適応度分布の世代変化図の第8世代の染色体5に対応するマーク図形が区別表示される。
【0118】
また染色体集団のクラスタ樹状図上の染色体6、7から成るクラスタを指す横線を位置指定装置2で指示すると、染色体集団適応度分布の世代変化図の染色体6、7に対応するマーク図形がすべて区別表示される。
【0119】
逆に表示画面1−0上の染色体集団適応度分布の世代変化図の例えば第6世代の染色体4のマーク図形を、位置指定装置2で指示すると、第6世代の染色体集団のクラスタ樹状図上の染色体4のマーク図形が区別表示される。このとき、表示画面1−0に表示中の染色体集団のクラスタ樹状図が別の世代のもの、例えば第8世代のものであるとき、次のような制御が行われる。
【0120】
すなわち、第1表示部6−1の表示図指示物受信手段8−1が第6世代の染色体4を区別表示することを指示した信号を受信すると、これが解読される。こととき表示図制御手段12−1は表示画面1−0に表示中のものが第8世代のものであり、第6世代のものでないことを認識するので、制御部5に対して補助記憶装置3から第6世代の演算結果読み出し、伝送を求める。
【0121】
そしてこれにより表示図作成手段9−1が第6世代の染色体集団のクラスタ樹状図を作成し、制御部5を経由して画像表示装置1に送出し、今度は表示画面1−0に第6世代の染色体集団のクラスタ樹状図が表示される。このとき記憶手段13−1にこれが格納される。
【0122】
続いて第6世代のこのクラスタ樹状図の該当する染色体4の位置を表示図作成手段9−1が表示図制御手段12−1に指示するので、表示図指示物図示手段11−1はこれを区別表示すべきことを制御部5に指示する。制御部5では染色体4の位置を演算してこれを区別表示するよう画像表示装置1に指示する。このようにして表示中のものと別世代のものが指示されても、指示されたものを区別表示できる。
【0123】
このようにしてクラスタ樹状図と染色体集団適応度分布の世代変化図との対応関係を知ることができる。
(4)本発明の動作説明(その4)
表示画面1−0に表示された表示図から、最大適応度の世代変化図(図7)と適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図(図8)を使用する場合である。例えば最大適応度の世代変化図の第3世代のマーク図形を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして第5表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から第3世代を区別表示することを指示する送信信号が出力され、これが図8の表示図を作成する第6表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図の第3世代に対応するマーク図形が区別表示される。
【0124】
逆に、適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図上の第6世代のマーク図形を位置指定装置2で指示すると、最大適応度の世代変化図の第6世代のマーク図形が区別表示される。
【0125】
これにより最大適応度の世代変化状態と、適応度の世代変化軌跡状態を観察することができる。
(5)本発明の動作説明(その5)
表示画面1−0に表示された表示図から染色体集団適応度分布の世代変化図(図5)と適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図(図8)を使用する場合である。例えば染色体集団適応度分布の世代変化図の座標目盛上で、第7世代を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして第3表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から第7世代を区別表示することを指示する送信信号が出力され、これが図8の表示図を作成する第6表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図の第7世代に対応するマーク図形が区別表示される。
【0126】
逆に適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図上の第4世代のマーク図形を、位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして第6表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から第4世代を区別表示することを指示する送信信号が出力され、これが図5の表示図を作成する第3表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、これが解読されて表示図指示物図示手段にこの第4世代を区別表示することが伝達される。
【0127】
これにより表示図指示物受信手段は記憶装置をアクセスして、第4世代のすべての染色体の位置を読み出し、これらを区別表示することを表示制御手段を経由して制御部5に伝達する。
【0128】
これにもとづき制御部5は、第4世代のすべての染色体の位置を表示画面1−0上の位置に演算してこれらを画像表示装置1に伝達する。このようにして染色体集団適応度分布の世代変化図における第4世代に属するすべての染色体のマーク図形が区別表示される。
【0129】
このようにして染色体集団適応度分布の世代変化と、適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡状態を観察することができる。
(6)本発明の動作説明(その6)
表示画面1−0に表示された表示図から異なる実行事例での適応度値の分布図(図9)と異なる実行事例での変数定義域値分布図(図10)を使用する場合である。例えば特定世代の、異なる実行事例での適応度値の分布図上で実行事例2のマーク図形を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして第7表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から実行事例2を区別表示することを指示する送信信号が出力される。
【0130】
これが図10の表示図を作成する第8表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の、同じ特定世代の、異なる実行事例での変数定義域値分布図の実行事例2に対応するマーク図形が区別表示される。
【0131】
逆に特定世代の異なる実行事例での変数定義域値分布図(図10)上の実行事例3のマーク図形を位置指定装置2で指示すると、同じ特定世代の、異なる実行事例での適応度値の分布図(図9)上の実行事例3に対応するマーク図形が区別表示される。
【0132】
これにより異なる実行事例での適応度値の分布状態と、異なる実行事例での変数定義域値分布状態を観察することができる。
(7)本発明の動作説明(その7)
表示画面1−0に表示された表示図から最良染色体の世代変化図(図11)と適応度偏差の世代変化図(図12)を使用する場合である。例えば最良染色体の世代変化図上で矩形の点線枠内で表示した但し書き部分の白丸部分あるいは「実行事例1」という文字部分を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして第9表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から実行事例1を区別表示することを指示する送信信号が出力される。
【0133】
これが図12の表示図を作成する第10表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の、適応度偏差の世代変化図の実行事例1に対応するマーク図形及びその接続線が区別表示される。
【0134】
逆に適応度偏差の世代変化図(図12)上の矩形の点線枠内でも表示された但し書き部分の黒丸部分あるいは「実行事例2」という文字部分を位置指定装置2で指示すると、最大適応度世代変化図(図11)上の実行事例2に対応するマーク図形及びその接続線が区別表示される。
【0135】
なお位置指定装置2による指示は前記但し書き部分内でなくとも接続線を指示してもよい。
これにより同一実行事例における最大適応度世代変化状態と適応度偏差の世代変化状態とを観察することができる。
【0136】
(8)本発明の動作説明(その8)
表示画面1−0に表示された表示図から、異なる実行事例での変数定義域値分布図(図10)と、最良染色体の世代変化図(図11)を使用する場合である。例えば第4世代での異なる実行事例での変数定義域値分布図上で実行事例1のマーク図形を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして第8表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から第4世代の実行事例1を区別表示することを指示する送信信号が出力される。
【0137】
これが図11の表示図を作成する第9表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の最良染色体の世代変化図の実行事例1の第4世代に対応するマーク図形が区別表示される。
【0138】
逆に最良染色体の世代変化図(図11)上の第5世代目の実行事例3のマーク図形を位置指定装置2で指示すると、第5世代での異なる実行事例での変数定義域値分布図上の実行事例3に対応するマーク図形が区別表示される。表示図上の異なる実行事例での変数定義域値分布図が第5世代でないとき、前記動作説明(その3)と同様に、第5世代の異なる実行事例での変数定義域値分布図が表示されたのち区別表示する。
【0139】
これにより特定世代における異なる実行事例での変数定義域値分布状態と、その実行事例における最良染色体の状態とを観察することができる。
(9)本発明の動作説明(その9)
表示画面1−0に表示された表示図から、最良染色体の世代変化図(図11)と適応度偏差の世代変化図(図12)を使用する場合である。例えば最良染色体の世代変化図上で世代座標目盛上の、第2世代を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして第9表示部(図示省略)の表示図指示物送信手段から各実行事例の第2世代を区別表示することを指示する送信信号が出力される。
【0140】
これが図12の表示図を作成する第10表示部(図示省略)の表示図指示物受信手段で受信され、表示画面1−0上の適応度偏差の世代変化図の、第2世代に属するすべての実行事例即ち実行事例1、2、3の各第2世代のマーク図形が区別表示される。
【0141】
逆に適応度偏差の世代変化図上の世代座標目盛上の例えば第3世代を位置指定装置2で指示すると、前記と同様にして、最良染色体の世代変化図上の、第3世代に属するすべての実行事例のマーク図形が区分表示される。
【0142】
これにより最良染色体の世代変化と、適応度偏差の世代変化の状態を観察することができる。
C、本発明の他の実施の形態
前記説明は、いずれもビット列表現型染色体の例について説明したが、本発明は勿論これに限定されるものではなく、順序表現型染色体についても適用できるものである。図13により順序表現型染色体表現の場合の染色体分布図について説明する。
【0143】
図13は順序表現型染色体表現の場合の1つの例として都市A〜Hに対する巡回セールスマン問題に対するものであり、定義域上での染色体の分布を図示したものであり、特定世代における各染色体が図13(A)に示す如く、染色体1=「EBADCGHF」で、染色体2=「GEFBCADH」で、・・・染色体8=「GDCAEBFH」でそれぞれ表現されている。
【0144】
図13(B)は染色体1〜8の2都市間の隣接性を示すものであり、隣接都市を黒マークで、非隣接都市を白マークで示しており、例えば染色体1では巡回路上で都市Aと都市Bは隣り合っているので黒マークしており、都市Aと都市Cは隣り合っていないので白マークしている。同様に染色体2では巡回路上で都市Aと都市Bは隣り合っていないので白マークしており、都市Aと都市Cは隣り合っているので黒マークしている。したがって各染色体1〜8において黒マークの多い都市AB、AD、BE、GH等は、隣接性の高いものであることがわかる。
【0145】
このような順序表現型染色体を用いて、図3に示す如き染色体集団のクラスタ樹状図を作成する手法については、前記特願平7−238389号に記載されている。
【0146】
いま、表示画面1−0に図13(B)と、これに基づき作成したクラスタ樹状図を表示するとき、図13(B)の染色体番号を示す横軸目盛、もしくは図13(B)中のマーク部分を位置指定装置2で指示すると、横軸目盛の場合には目盛の番号の染色体を、マークの場合にはこのマークを含む染色体の番号を区別表示することを、この順序表現型染色体の2都市間の隣接性を示す図を表示している表示部の表示図指示物送信手段からクラスタ樹状図側の表示部の表示図指示物受信手段に送り、同じ世代のクラスタ樹状図の対応する染色体を区別表示する。
【0147】
逆にクラスタ樹状図上の染色体が指示すると、前記と同様にして2都市間の隣接性を示す図の対応する染色体のマーク全部、もしくは横軸目盛の染色体番号が区別表示される。
【0148】
これにより染色体集団のクラスタ樹状図と、順序表現型染色体の2都市間の隣接性の状態とを観察することができる。
本発明では順序表現型染色体表現として、また図14において横軸を実行事例1、2、3・・・の最良染色体とし、これによりその異なる条件下での実行事例においてある特定世代についての集団内での適応度が最大の染色体の隣接性を示すことができる。これを前記図10の代わりに使用することもできる。
【0149】
なお前記説明では一方の図面を指示することにより他方の1つの図面について区別表示される例について説明したが、本発明では勿論これに限定されるものではなく、1つの図面における指示により複数の図面において対応部分を区別表示することも可能である。
【0150】
前記説明では、補助記憶装置3に各世代毎の染色体集団やこれにより作成された各種図形が格納された例について説明したが本発明は勿論これに限定されるものではなく、主記憶装置にこれらのものを格納することもできる。
【0151】
また図示省略した遺伝アルゴリズム演算装置により前記図15、図16に示す如き遺伝アルゴリズム演算処理を行って得られたデータを使用する例について説明したが、本発明は勿論これに限定されるものではなく、制御部5により遺伝アルゴリズム演算処理を行って得られるデータを使用することもできる。
【0152】
本発明によれば遺伝アルゴリズムの実行結果を、複数の図面を対比しながらその進行状態を観察できるので、実行結果を予測するための判断が正確になる。
【0153】
【発明の効果】
本発明によれば下記の如きすぐれた効果が得られる。
(1)表示画面に複数種類の表示図を表示しておき、ある表示図上の図形の1部を位置指定手段により指示したとき、他の表示図上の対応図形を、色、模様、点滅、矢印図形などの視覚的手法等の区別表示により表示したので、例えば染色体集団のクラスタ樹状図と染色体集団の変数定義域分布図のような、複数種類の表示図上での同一染色体等の染色体関連情報を観察することができるので、染色体情報の特徴、例えば染色体集団分布の特徴等を理解するのを助けることができる。
【0154】
(2)表示画面にある範囲の世代の染色体集団の適応度分布の世代変化図と染色体の別の種類の分布の世代変化図を表示しておき、その対応関係を観察することができるので、複数種類の表示図上での同一染色体の位置関係を容易に認識することができ、それにより染色体集団分布の特徴を理解するのを助けることができる。
【0155】
(3)表示画面に特定世代の染色体集団のクラスタ樹状図のような特定世代についての表示図と染色体集団適応度分布の世代変化図のような世代範囲についての表示図を表示しておき、その対応関係を観察することができるので、複数種類の表示図上での同一染色体の位置関係を容易に認識でき、それにより染色体集団分布の特徴を理解するのを助けることができる。
【0156】
(4)表示画面に、最大適応度の世代変化図と、適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図のような遺伝アルゴリズムの染色体集団の各世代における解析量をある世代範囲について複数種類表示しておき、その対応関係を観察することができるので複数種類の表示図上での、同一世代の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより染色体集団の解析量の世代変化の特徴を理解するのを助けることができる。
【0157】
(5)表示画面に、染色体集団適応度分布の世代変化図と適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図のような染色体についてのある特定世代あるいは世代範囲での複数種類の表示図を表示しておきその対応関係を観察することができるので、複数種類の表示図上での同一世代の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより染色体集団の解析量の世代変化の特徴を理解するのを助けることができる。
【0158】
(6)表示画面に、異なる実行事例での適応度値の分布図と異なる実行事例での変数定義域値分布図のように、異なる条件下で実行した、遺伝アルゴリズムの複数の実行事例を表示しておきその対応関係を観察することができるので、複数種類の表示図上での同一実行事例の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより異なる条件下での実行事例の違いの特徴を理解するのを助けることができる。
【0159】
(7)表示画面に、最良染色体の世代変化図と適応度偏差の世代変化図のように、世代範囲についての実行事例の複数の種類の表示図を表示しておきその対応関係を観察することができるので、複数種類の表示図上での同一実行事例の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより異なる条件下での実行事例の世代変化の違いの特徴を理解するのを助けることができる。
【0160】
(8)表示画面に、異なる実行事例での変数定義域値分布図のようなある特定世代での表示図と、最良染色体の世代変化図のような世代範囲についての表示図を表示しておきその対応関係を観察することができるので、複数種類の表示図上での同一実行事例の解析量の位置関係を容易に認識でき、それにより異なる条件下での実行事例の違いを理解するのを助けることができる。
【0161】
(9)表示画面上に、最良染色体の世代変化図と適応度偏差の世代変化図のように、ある世代範囲についての実行事例の複数の種類の表示図を表示しておきその対応関係を観察することができるので、複数種類の表示図上で同一世代での実行事例の解析量の違いを容易に認識でき、それにより異なる条件下での実行事例の違いを理解するのを助けることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の原理構成図である。
【図2】本発明の一実施の形態である。
【図3】染色体集団のクラスタ樹状図である。
【図4】染色体集団の変数定義域分布図である。
【図5】染色体集団適応度分布の世代変化図である。
【図6】変数1の値の分布の世代変化図である。
【図7】最大適応度の世代変化図である。
【図8】適応度最大値と適応度偏差の世代変化軌跡図である。
【図9】異なる実行事例での適応度値の分布図である。
【図10】異なる実行事例での変数定義域値分布図である。
【図11】最良染色体の世代変化図である。
【図12】適応度偏差の世代変化図である。
【図13】順序表現型染色体表現の場合の染色体分布図である。
【図14】異なる実行事例での最良染色体分布図である。
【図15】順序表現の従来例説明図である。
【図16】ビット列表現の従来例説明図である。
【符号の説明】
1 画像表示装置
1−0 表示画面
2 位置指定装置
3 補助記憶装置
4 文字入力装置
5 制御部
6−1 第1表示部
6−2 第2表示部
6−n 第n表示部
7−1 送信部
7−2 送信部
8−1 受信部
8−2 受信部
9−1 表示図作成手段
9−2 表示図作成手段
10−1 表示図指示物検出手段
10−2 表示図指示物検出手段
11−1 表示図指示物図示手段
11−2 表示図指示物図示手段
12−1 表示図制御部
12−2 表示図制御部
13−1 記憶手段
13−2 記憶手段[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a genetic algorithm analysis display processing device, in particular, in a plurality of types of display diagrams, the same chromosome, the same generation, the corresponding relationship of the same execution example, by visually clearly on the display diagram, the chromosome population It is intended to make it easy to understand the behavior and generational change of the game.
[0002]
[Prior art]
A genetic algorithm (hereinafter referred to as GA) converts a solution to the problem to be solved into a symbolic representation called chromosomes, and repeatedly performs an operation called a genetic operation on these chromosomes to obtain a group of chromosomes. Is a probabilistic calculation method for obtaining an optimal solution or a sub-optimal solution by gradually changing.
[0003]
For each of the two representative symbol string representations of the GA, FIGS. 15 and 16 show the stages of the standard genetic operation of the GA. FIG. 15 shows a genetic operation of GA using a symbol string expression method known as an ordered expression, and FIG. 16 shows a GA genetic operation using a bit string expression method known as a bit string expression.
[0004]
As shown in FIG. 15, a standard arithmetic device of this symbol string display method includes an initial chromosome
[0005]
The traveling salesman problem means that when there are n cities and a cost Pij between two cities Ci and Cj is given (i, j = 1, 2,... N), starting from a certain city, This is a problem of finding a tour that minimizes the total cost コ ス ト Pij (tour length) along a route in a tour that returns to the first city by traveling once through all the remaining cities. In the following description, an example in which n = 10 will be described. In addition, ten cities are indicated by
[0006]
The cost between
[0007]
The initial chromosome
[0008]
These chromosomes were specifically generated as follows. Choose one city at random and call it C 1 And Partial circuit C 1 , C 2 , ... C k City C to visit next k + 1 And select the city with the lowest cost from among the uncirculated cities. This is sequentially repeated to form one complete tour. That is, it is created based on the conventional nearest neighbor method.
[0009]
As another generation method, a starting city is randomly selected, and a city with a lower cost is selected from uncirculated cities with a higher probability. This is repeated to make one tour.
[0010]
As still another generation method, a starting point city is selected at random, and a fixed-length partial tour connecting sequentially the cities having the lowest cost is created. With this subtour as the fixed part of the subpopulation, the remaining cities are selected at random and a tour is created.
[0011]
Of course, it is also possible to form a traveling route by sequentially selecting a city by a random method in which a certain city is randomly selected as a starting point, and one is also randomly selected from uncirculated cities. The method of generating chromosomes is not limited to these, and may be generated by other methods.
[0012]
The fitness
[0013]
The selection operation unit 102 leaves chromosomes in the population of chromosomes a to d with high fitness and deletes chromosomes with low fitness. When this deletion is necessary, the one with high fitness is copied if necessary. At this time, the remaining erasure can be selected by determining the probability by, for example, selecting a roulette wheel.
[0014]
(2) in FIG. 15 indicates that when the fitness of the chromosomes a to d of the group (1) is calculated by the fitness
[0015]
The crossover operation unit 103 crosses two chromosomes to create two chromosomes of different types. Specifically, a description will be given using a crossover method called PMX which can cross over the sequence of city names in the traveling salesman problem without contradiction. For example, using the chromosomes a and c of the group {circle around (2)} in FIG. 15, crossover is performed between the second to fifth from the top as shown in the explanation part 111 as shown by triangle marks.
[0016]
Therefore, first, the portions of the chromosomes a and c sandwiched between the triangular marks are exchanged. As a result, the chromosome a becomes “2052876183”. However, since two 2 and 8 exist, and four and nine do not exist, the first two existing in the chromosome a is replaced by four in order to make use of the crossed part. Then, 8 is converted to 9 to obtain a chromosome a 'shown in (3) of FIG.
[0017]
Similarly, chromosome c becomes “9450916734” by the exchange, and there are two 9 and 4 respectively, and there is no 8 and 2, so that 9 which originally existed in chromosome c has 8 Then, 4 is converted to 2 to obtain a chromosome c 'shown in (3) of FIG.
[0018]
The mutation operation unit 104 randomly selects a partial tour for the chromosome, and reverses the partial tour. For example, in the chromosome b shown in (3) in FIG. 15, the portion sandwiched between the triangular marks is reversed in order as shown in the
[0019]
The genetic operation of the fitness
[0020]
After this one-generation operation, the procedure returns to the fitness
As shown in FIG. 16, a standard arithmetic device using a bit string representation method suitable for a numerical function operation also includes an initial chromosome group generation unit 120, a fitness
[0021]
The necessary parameters are input to the initial chromosome population generation unit 120, and the parameters are selectively transmitted to the fitness
[0022]
The initial chromosome group generation unit 120 stochastically generates each chromosome a, b, c, d. For example, as shown in the group (1), chromosomes a = "1001010110", b = "1110101101", c = "0001100100", and d = "0110011000" are generated.
[0023]
The fitness
[0024]
When the 10-digit binary numbers of the chromosomes a, b, c, and d are represented by decimal numbers, they are "598", "941", "100", and "408", which are calculated by a given function F (x). Then, as shown in the
[0025]
The selection operation unit 122 leaves the chromosomes in the population of the chromosomes a to d with high fitness, deletes those with low fitness, and if necessary deletes those with high fitness if necessary. Things. At this time, the remaining erasure can be selected by determining the probability by, for example, selecting a roulette wheel.
[0026]
In FIG. 16, (2) indicates that the fitness of the chromosomes a to d of the group (1) is calculated by the fitness
[0027]
The
[0028]
The mutation operation unit 124 randomly selects a bit for the chromosome, and inverts the bit of that part. For example, the second and fourth bits “1” and “0” of the chromosome b indicated by a triangle mark in (3) of FIG. b 'is obtained.
[0029]
The genetic operation of the fitness
[0030]
After this one-generation operation, the procedure returns to the fitness
As described above, the standard GA for genetic manipulation using the symbol string representation method shown in FIGS. 15 and 16 generally includes an initial chromosome group generation stage, a fitness evaluation operation stage, a selection operation stage, and a crossover operation stage. , The operation can be divided into mutation operation stages. In each of these stages, the following operation is performed.
[0031]
In the initial chromosome population generation step, a symbol string representation (genotype) of the chromosome is stochastically generated as the initial chromosome population.
In the fitness evaluation calculation step, the symbol string expression is converted into the solution (phenotype) of the problem for each chromosome, and the fitness, that is, the superiority of the solution, is calculated for each phenotype.
[0032]
In the selection operation stage, the chromosome population is exchanged according to a certain rule such that more chromosomes with higher fitness are made more and chromosomes with lower fitness are less likely to survive.
[0033]
In the crossover operation step, in the chromosome group that has been replaced in the selection operation step, pairs are formed between chromosomes according to a certain probability, and a part of the symbol string expression is mutually converted. This operation aims at generating a further excellent chromosome by combining parts of the excellent chromosomes.
[0034]
In the mutation stage, there is a certain probability that a change is made to a part of the chromosome. This operation is intended to maintain the diversity of the chromosome population, which is inevitably reduced by the selection operation, and to generate different chromosomes that cannot be created by the crossover operation alone.
[0035]
Then, the generation from the fitness evaluation calculation stage to the mutation stage is regarded as one generation of genetic operation in GA, and this cycle (generation) is repeated until the chromosome population satisfies a certain censoring condition.
[0036]
By the way, GA has a feature that, as described above, it is possible to obtain an optimal solution or a suboptimal solution by a relatively simple mechanism of initial chromosome population generation, fitness evaluation, selection, crossover, and mutation. It is difficult to adopt a method appropriate for a given problem from among variations of a genetic operation and to adjust genetic operation parameters such as a crossover rate and a mutation rate.
[0037]
For example, as a method of evaluating the fitness, there is a method of simply setting the value of (a) to the fitness, a method of changing log (a) to the fitness, or a method of evaluating the other. As for the selection method, there is a method of simply leaving the first, second,... Rankings, and a method of roulette wheel selection.
[0038]
Regarding the crossover method, there are many choices such as selection of a chromosome to be crossed and selection of a crossing point. Mutation methods also have a number of choices, such as selection of a chromosome to be mutated, selection of a mutation position, and the like.
[0039]
Whatever method is used, it is sufficient to always go in the direction of optimization, but depending on the selection method, it may not go in the direction of a good solution. It is not known what method should be used to select parameters at each stage.
[0040]
Thus, in GA, for a given problem, an appropriate genetic manipulation method and a mathematical system for determining a set of operation parameters are still insufficient, and a huge number of At present it is necessary to rely on simulations.
[0041]
In order to evaluate the adopted genetic manipulation of GA using the simulation results, the following statistical analysis has been conventionally performed.
{Circle around (1)} The transition of the fitness in the chromosome population is plotted on a graph, and the rate of change of the average fitness (in the above example, the average value of (a) to (d)) is calculated, for example, to optimize the population. Look at the convergence to the solution or suboptimal solution. Thereby, the tendency of the change in the fitness is understood.
[0042]
{Circle around (2)} Before and after each genetic operation, the average and variance of the fitness in the population are calculated, and changes in the fitness due to each operation are observed. This shows how much the fitness in the population has changed before and after selection. In addition, if the fitness is calculated after a genetic operation, for example, crossover, the effect of the calculation is known. As described above, if the fitness is calculated for each step, a change in the fitness can be found.
[0043]
{Circle around (3)} In the function optimization problem and the like, look at the distribution of phenotypes of chromosomes in the solution space.
(4) See the distribution of alleles at each locus, that is, the distribution of the types of symbols that can be placed on one point of the symbol string of this locus, with each chromosome having 10 loci in FIGS. .
[0044]
As described above, the operating principle of GA is to convert some points in the search space into a symbolic expression form called chromosome, and gradually perform symbolic operations on these chromosome populations as genetic operations, Is to find the optimal solution.
[0045]
GA has a theoretical base that is undeveloped due to its characteristics such as handling populations, genetic operations are discrete / non-linear, and the number of parameters to be tuned is large. Therefore, in order to make the search by GA efficient, it is necessary to rely on empirical rules based on a large amount of simulation, trial and error, and the like.
[0046]
Therefore, the present inventors have analyzed and visualized the transition of the distribution of GA chromosome populations graphically and analytically, so that analysis and visualization display that makes it easy to grasp and understand the behavior and generation change of chromosome populations The devices were invented as Japanese Patent Application No. 7-238389, "Analysis and Display Processing Apparatus for Genetic Algorithm", and Japanese Patent Application No. 8-123161, and filed a patent application.
[0047]
[Problems to be solved by the invention]
In these inventions, GA execution results are graphically displayed by various analysis methods and display methods. However, these diagrams only show the chromosome population of GA from a certain point of view, and it is difficult to correctly understand all the behavior of the chromosome population, and it is difficult to judge comprehensively from various analysis results. Is required.
[0048]
In order to understand from a multifaceted viewpoint, it is necessary to determine the location of the same chromosome on each of the different views, or what kind of population distribution in the same generation, etc. It is important to know the correspondence between the two.
[0049]
Accordingly, an object of the present invention is to visually indicate the correspondence between the same chromosome, the same generation, and the same execution event in a plurality of types of display diagrams on the display diagram, thereby enabling the behavior of the chromosome population and generation change. An object of the present invention is to provide a genetic algorithm analysis display processing device that facilitates understanding.
[0050]
[Means for Solving the Problems]
FIG. 1 shows a principle diagram of the present invention for achieving the above object. In FIG. 1, 1 is an image display device, 1-0 is a display screen, 2 is a position designation device, 3 is an auxiliary storage device, 4 is a character input device, 5 is a control unit, 6-1 is a first display unit, 6 -2 is a second display unit, and 6-n is an n-th display unit. The present invention is configured as follows.
[0051]
(1) The distribution of
[0052]
(2) Instead of a plurality of types of display diagrams for the specific generation, a generation change diagram of a fitness distribution of a chromosome population from a certain generation to a certain generation and a generation change diagram of another distribution of a
[0053]
(3) One of a display diagram for a specific generation such as a cluster dendrogram of a chromosome population and a display diagram for a generation range such as a generation change diagram of a chromosome population fitness distribution. The chromosome designated by the above is distinguished and displayed on the other display diagram.
[0054]
(4) Image display of the amount of analysis in each generation of the chromosome group of the genetic algorithm, such as the generation change diagram of the maximum fitness and the generation change locus diagram of the fitness maximum value and the fitness deviation, for a range from a certain generation to a certain generation By designating a certain generation on one display diagram by the
[0055]
(5) On the display screen , A chromosome for a specific generation or range of generations Display a generation change diagram of a certain distribution of chromosome populations of a certain range of generations. , One When the generation information display portion of the figure is designated by the position specifying means, the corresponding generation information display portion on another display diagram is displayed in a distinctive manner. It is characterized by the following.
[0056]
(6) On the display screen, a plurality of For multiple execution cases of the genetic algorithm executed under different conditions, is there Graphical analysis volume A distribution diagram of a certain analysis amount in a different execution case and a distribution diagram of another analysis amount in a different execution case illustrating another type of analysis amount of the same execution case are displayed. Of certain conditions Execution example When the display part of is designated by the position specifying means, another distribution Corresponding execution example on the diagram The display part of It is distinguished and displayed.
[0057]
(7) A plurality of types of display examples of execution examples for a generation range are displayed, such as a generation change diagram of the best chromosome and a generation diagram of fitness deviation, and the execution example designated on one display diagram is used for another. Are distinguished on the display diagram of FIG.
[0058]
(8) One of a display diagram between a display diagram for a specific generation such as a distribution diagram of variable domain values in different execution cases and a display diagram for a generation range such as a diagram showing a change in generation of the best chromosome. Is characterized in that the execution examples specified by the above are distinguishably displayed on another display diagram.
[0059]
(9) A plurality of types of display diagrams of execution examples for a certain generation range are displayed, such as a generation change diagram of the best chromosome and a generation change diagram of the fitness deviation, and according to the generation indicated in one of the display diagrams. In this case, all execution cases belonging to the corresponding generation on the other display diagram are distinguishably displayed.
[0060]
According to the present invention, the following functions and effects are obtained corresponding to the above (1) to (9).
(1) The positional relationship of the same chromosome on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, thereby helping to understand the characteristics of the chromosome population distribution.
[0061]
(2) The positional relationship of the same chromosome on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, thereby helping to understand the characteristics of the chromosome population distribution.
(3) The positional relationship of the same chromosome on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, thereby helping to understand the characteristics of the chromosome population distribution.
[0062]
(4) The positional relationship between the amounts of analysis of the same generation on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, thereby helping to understand the characteristics of generational changes in the amount of analysis of a chromosome population.
(5) The positional relationship between the amounts of analysis of the same generation on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, thereby helping to understand the characteristics of generational changes in the amount of analysis of a chromosome population.
[0063]
(6) It is possible to easily recognize the positional relationship between the amounts of analysis of the same execution case on a plurality of types of display diagrams, thereby helping to understand the characteristics of the difference between the execution cases under different conditions.
[0064]
(7) It is possible to easily recognize the positional relationship between the amounts of analysis of the same execution case on a plurality of types of display diagrams, thereby helping to understand the characteristics of the difference in the generation change of the execution case under different conditions. .
[0065]
(8) The positional relationship between the amounts of analysis of the same execution case on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, thereby helping to understand differences between execution cases under different conditions.
(9) Differences in the amount of analysis of execution cases in the same generation on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, thereby helping to understand differences in execution cases under different conditions.
[0066]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a diagram of an embodiment of the present invention, FIG. 3 is a cluster tree diagram of a chromosome population, FIG. 4 is a variable domain distribution map of the chromosome population, FIG. 5 is a generation change diagram of a chromosome population fitness distribution, FIG. Is a generation change diagram of the distribution of the value of the variable 1, FIG. 7 is a generation change diagram of the maximum fitness, FIG. 8 is a generation change locus diagram of the fitness maximum value and the fitness deviation, and FIG. 9 is fitness in different execution examples. 10 is a distribution diagram of variable domain values in different execution cases, FIG. 11 is a generation change diagram of the best chromosome, and FIG. 12 is a generation change diagram of the fitness deviation.
[0067]
In FIG. 2, the same symbols as those in the other figures denote the same parts, 1 is an image display device, 1-0 is a display screen of the
[0068]
The
[0069]
The
The
[0070]
The
The
[0071]
The first display unit 6-1 to the n-th display unit 6-n create a screen to be displayed on the display screen 1-0 based on the result of the genetic algorithm operation processing. For example, the first display unit 6-
[0072]
The first display unit 6-1 includes a display diagram indicating object transmitting unit 7-1, a display diagram indicating unit receiving unit 8-1, a display diagram creating unit 9-1, a display diagram indicating unit detecting unit 10-1, and a display diagram indicating unit. It comprises an object illustration unit 11-1, a display diagram control unit 12-1, a storage unit 13-1, and the like.
[0073]
Similarly, the second display unit 6-2 includes a display diagram indicating object transmitting unit 7-2, a display diagram indicating unit receiving unit 8-2, a display diagram creating unit 9-2, a display diagram indicating unit detecting unit 10-2, and a display diagram. An n-th display unit 6-n includes a display diagram indicating unit transmitting unit 7-n, a display diagram indicating
[0074]
The display diagram indicating object transmitting means 7-1, when the own screen (display area of the cluster tree diagram in the case of the first display unit 6-1) on the display screen 1-0 is indicated by the
[0075]
When the position designated by the
[0076]
The display diagram creating means 9-1 analyzes the result of the genetic algorithm operation processing and creates diagram information based on the display diagram as shown in FIG.
The display diagram indicator detecting means 10-1 receives the position information from the
[0077]
The display diagram indicating object indicating means 11-1 performs, on the self-display diagram, the specified object transmitted from another display unit, for example, based on a chromosome, a generation, an execution example, or the like. A display having a visual effect such as a color, a pattern, a blink, and an arrow graphic, that is, a distinctive display is performed.
[0078]
The display diagram control unit 12-1 includes a display diagram instruction transmitting unit 7-1, a display diagram instruction receiving unit 8-1, a display diagram creating unit 9-1, a display diagram instruction detecting unit 10-1, and a display diagram instruction. It selectively controls the object illustration means 11-1 and transmits and receives data from the
[0079]
Display diagram indication transmitting means 7-2, display diagram indication receiving means 8-2, display diagram creating means 9-2, display diagram indication detecting means 10-2, display diagram indication of the second display unit 6-2. The display unit 11-2, the display control unit 12-2, the storage unit 13-2, and the display instruction transmitting unit 7-n, the display instruction receiving unit 8-n, and the display diagram of the n-th display unit 6-n. The creation unit 9-n, the display diagram indicator detection unit 10-n, the display diagram indicator illustration unit 11-n, the display diagram control unit 12-n, and the storage unit 13-n also have the same names as those of the first display unit 6-1. The same operation as is performed.
[0080]
Prior to describing the operation of the present invention, an example of an optimization problem and a chromosome population used in the description of the present invention will be described.
In the problem of maximizing the integer function of two integer variables, the domain of
[0081]
The chromosome represents the value of each variable as a binary value (up to 255, 8 bits in length), and has a total length of 16 bits. Table 1 shows an example of a chromosome population consisting of 10 members. The function value is used as the fitness of the chromosome.
[0082]
[Table 1]
[0083]
Table 1 is briefly described. The chromosome No. 1 is composed of “75” for
[0084]
A. Explanation of display diagram
(1) Cluster dendrogram of chromosome population
3 to 12 which are display diagrams used in the description of the present invention will be described.
[0085]
FIG. 3 is a cluster dendrogram of the chromosome population shown in Table 1. Generally, between chromosomes of a genetic algorithm, an amount called similarity representing “similar chromosomes” and “similar chromosomes” can be defined. Further, a group of chromosomes having a certain similarity value or less is called a cluster. One chromosome can also be regarded as a special cluster. In general, similar similarities can be defined between clusters.
[0086]
As shown in FIG. 3, the cluster dendrogram has a similarity between chromosomes on the horizontal axis and chromosomes on the vertical axis. Multiple clusters or chromosome cl 1 , Cl 2 , Cl 3 .. Are D, the horizontal line from the cluster on the vertical axis is connected by a vertical line when the similarity value on the horizontal axis is D. FIG. 3 shows an example in which the similarity between
[0087]
(2) Chromosome population variable domain distribution map
As shown in FIG. 4,
[0088]
For example, when the chromosome population of Table 1 is displayed as shown in FIG. 4, this suggests the presence of a combination of variables showing some peak near the
[0089]
(3) Generation change diagram of chromosome population fitness distribution
As shown in FIG. 5, the horizontal axis represents generations, and the vertical axis represents fitness, and all chromosomes in the population at each generation are represented by dots, and each point represents one chromosome.
[0090]
FIG. 5 shows how the fitness of chromosomes changes every
[0091]
(4) Generation change diagram of distribution of
As shown in FIG. 6, the horizontal axis represents the generation, and the vertical axis represents the value of variable 1 represented by the chromosome (for example, the first 8-bit decimal number of the chromosome in Table 1). Is indicated by dots. As a result, the generation change of the distribution of the value of the variable 1 within the group as well as the generation change, that is, the convergence state can be indicated.
[0092]
(5) Generation change diagram of maximum fitness
As shown in FIG. 7, the horizontal axis shows generations and the vertical axis shows fitness of chromosomes, and the maximum value of the fitness of chromosomes in the population at each generation is indicated by dots. For example, as shown in FIG. 5, when the fitness of the chromosome in the population at each generation is indicated, the maximum value of the fitness at each generation is displayed in FIG. As a result, it is possible to show how the optimal solution is being found through generations and how the generation changes.
[0093]
(6) Generation change locus diagram of fitness maximum value and fitness deviation
As shown in FIG. 8, the horizontal axis indicates the maximum value of the fitness within the chromosome population, and the vertical axis indicates the fitness standard deviation value. . As a result, it is possible to show the state of the generation change in the form of a locus in the distribution state of the fitness level after generations.
[0094]
(7) Distribution chart of fitness values in different execution cases
As shown in FIG. 9, the horizontal axis represents the maximum fitness value within the group, the vertical axis represents the fitness standard deviation value, and the fitness at a specific generation is shown for execution cases executed under several different conditions. The maximum value and the deviation value are indicated by dots. FIG. 9 shows six execution examples in which the initial values of the pseudo random numbers are different. As a result, it is possible to show the difference in the result due to the difference in the condition.
[0095]
(8) Variable domain value distribution diagram in different execution examples
As shown in FIG. 10, with the two-dimensional domain spanned by a certain two variables as the X and Y axes, the best chromosome in the population, that is, the fitness in the population, for a specific generation, for an execution example under different conditions This is a point display of the variable value of the chromosome with the largest value. Thereby, for example, a difference in the result due to a difference in the initial value of the pseudo random number can be indicated.
[0096]
(9) Generation change diagram of the best chromosome
As shown in FIG. 11, the horizontal axis shows generations and the vertical axis shows fitness values of chromosomes. For some execution examples of genetic algorithms, the best chromosome in each generation, that is, the chromosome having the largest fitness in the population, is plotted. Displayed and connected. Each point represents one chromosome. The maximum fitness values of the
[0097]
(10) Generation change diagram of fitness deviation
As shown in FIG. 12, the horizontal axis represents the generation and the vertical axis represents the standard deviation of the fitness values of the entire chromosome population, and for some execution examples of genetic algorithms, the standard deviation of the fitness value of the entire population at each generation. Are displayed as dots and connected. In the 16th generation, the standard deviation values of execution examples 1 and 2 overlap. As a result, it is possible to show the state of the generation change in the degree of dispersion of the fitness value, that is, the variation of the group, after passing through the generations.
[0098]
B, description of operation of the present invention
(1) Description of Operation of the Present Invention (Part 1)
In FIG. 2, for example, an operation result by the genetic algorithm described with reference to FIG. 15 is stored in the
[0099]
The
[0100]
In the second display unit 6-2, the display diagram creating means 9-2 creates a variable domain distribution map of the chromosome group as shown in FIG. Then, the
[0101]
In this way, each display unit operates, and each figure is displayed on the display screen 1-0.
Next, when the operator decides to observe the relationship between the cluster tree state of the chromosome group and the variable domain distribution state of the chromosome group, the display screen selection signals SG1 and SG2 are input from the
[0102]
Then, when the operator designates the mark figure of the chromosome 10 (see FIG. 3) of the cluster tree diagram of the figure number G1 on the display screen 1-0 by the
[0103]
The display diagram control means 12-1 of the first display unit 6-1 accesses the storage means 13-1 based on the original coordinate position signal and recognizes that this is the
[0104]
At this time, since only the second display unit 6-2 is in the operating state, this transmission signal is received by the display diagram indication receiving unit 8-2 via the display diagram control unit 12-2, and the received signal is received. Is decoded, and the display diagram control means 12-2 instructs the display diagram indicating object indicating means 11-2 to distinguish and display the
[0105]
As a result, the display diagram indicating unit 11-2 accesses the storage unit 13-2 to read out the position of the
[0106]
Thereby, the
[0107]
In this way, the operator can observe the display state of the chromosome on the diagram number G2 corresponding to the chromosome of the diagram number G1, and can observe the correspondence between the cluster tree state and the variable domain distribution state.
[0108]
Similarly, when the horizontal line indicating the cluster consisting of
[0109]
Conversely, if the mark figure of
[0110]
In addition, by designating, for example, mark shapes of
[0111]
Generally, in the cluster tree diagram or the variable domain distribution map of the chromosome group, each chromosome is not always numbered. 3 and 4, the numbers are described for convenience of explanation.
[0112]
(2) Description of Operation of the Present Invention (Part 2)
This is a case where a generation change diagram of the chromosome population fitness distribution (FIG. 5) and a generation change diagram of the distribution of the value of the
[0113]
For example, when a certain chromosome on the generation change diagram of the eighth generation fitness distribution, for example, chromosome 5 (the number is omitted in FIG. 5) is designated by the
[0114]
This is received by the display indicator indicating means of the fourth display unit (not shown) for creating the display diagram of FIG. 6, and the generation change diagram of the distribution of the value of the
[0115]
Conversely, when the
[0116]
In this way, the correspondence between the distribution of the value of the variable 1 on the domain and the distribution of the fitness on the range can be known.
(3) Description of Operation of the Present Invention (Part 3)
In this case, a cluster tree diagram of a chromosome group (FIG. 3) and a generation change diagram of a chromosome group fitness distribution (FIG. 5) are used from the display diagram displayed on the display screen 1-0. For example, when the
[0117]
This is received by the display indicator indicating means of the third display unit (not shown) for creating the display diagram of FIG. 5, and the chromosome of the eighth generation of the generation change diagram of the chromosome population fitness distribution on the display screen 1-0 is displayed. The mark figure corresponding to No. 5 is distinguished and displayed.
[0118]
When a horizontal line indicating a cluster composed of
[0119]
Conversely, when the mark design of the
[0120]
That is, when the display diagram indicator receiving means 8-1 of the first display unit 6-1 receives a signal instructing the
[0121]
Then, the display diagram creating means 9-1 creates a cluster tree diagram of the chromosome population of the sixth generation, sends it to the
[0122]
Subsequently, the display diagram creating means 9-1 indicates the position of the
[0123]
In this way, it is possible to know the correspondence between the cluster tree diagram and the generation change diagram of the chromosome population fitness distribution.
(4) Description of Operation of the Present Invention (Part 4)
In this case, a generation change diagram of the maximum fitness value (FIG. 7) and a generation change locus diagram of the fitness maximum value and the fitness deviation (FIG. 8) are used from the display diagram displayed on the display screen 1-0. For example, when the
[0124]
Conversely, when the sixth designating mark graphic on the generation change locus diagram of the maximum fitness value and the fitness deviation is designated by the
[0125]
Thus, the generation change state of the maximum fitness and the generation change trajectory state of the fitness can be observed.
(5) Description of operation of the present invention (part 5)
In this case, a generation change diagram of the chromosome population fitness distribution (FIG. 5) and a generation change locus diagram of the fitness maximum value and the fitness deviation (FIG. 8) are used from the display diagram displayed on the display screen 1-0. For example, when the seventh generation is designated by the
[0126]
Conversely, when the fourth generation mark graphic on the generation change locus diagram of the fitness maximum value and the fitness deviation is designated by the
[0127]
Accordingly, the display diagram indication receiving means accesses the storage device, reads out the positions of all the chromosomes of the fourth generation, and transmits to the
[0128]
Based on this, the
[0129]
In this manner, it is possible to observe the generation change of the chromosome group fitness distribution and the generation change trajectory state of the fitness maximum value and fitness deviation.
(6) Description of Operation of the Present Invention (Part 6)
In this case, a distribution diagram of fitness values in different execution cases (FIG. 9) and a variable domain value distribution diagram (FIG. 10) in different execution cases are used from the display diagram displayed on the display screen 1-0. For example, when the mark figure of the execution example 2 is designated by the
[0130]
This is received by the display instruction indicator receiving means of the eighth display unit (not shown) for creating the display diagram of FIG. 10, and the variable domain values in the same specific generation and different execution examples on the display screen 1-0 are displayed. The mark figure corresponding to the execution example 2 of the distribution diagram is distinguished and displayed.
[0131]
Conversely, when the mark figure of
[0132]
As a result, it is possible to observe the distribution of fitness values in different execution cases and the distribution of variable domain values in different execution cases.
(7) Description of operation of the present invention (part 7)
This is a case where the generation change diagram of the best chromosome (FIG. 11) and the generation change diagram of the fitness deviation (FIG. 12) are used from the display diagram displayed on the display screen 1-0. For example, when a white circle portion of a proviso or a character portion of "execution example 1" displayed in a rectangular dotted frame on the generation change diagram of the best chromosome is designated by the
[0133]
This is received by the display diagram indicator receiving means of the tenth display unit (not shown) for creating the display diagram of FIG. 12, and corresponds to the execution example 1 of the generation change diagram of the fitness deviation on the display screen 1-0. The mark figure and its connection line are displayed separately.
[0134]
Conversely, when the
[0135]
It is to be noted that the instruction by the
Thereby, it is possible to observe the maximum fitness generation change state and the fitness change generation change state in the same execution case.
[0136]
(8) Description of Operation of the Present Invention (Part 8)
This is a case where a variable domain distribution map (FIG. 10) and a generation change diagram of the best chromosome (FIG. 11) in different execution cases are used from the display diagram displayed on the display screen 1-0. For example, when the mark figure of the execution example 1 is designated by the
[0137]
This is received by the display diagram indicator receiving means of the ninth display unit (not shown) for creating the display diagram of FIG. 11, and is displayed in the fourth generation of the execution example 1 of the best chromosome generation change diagram on the display screen 1-0. Corresponding mark figures are distinguished and displayed.
[0138]
Conversely, if the mark figure of the fifth
[0139]
As a result, it is possible to observe the variable domain value distribution state in different execution cases in a specific generation and the state of the best chromosome in the execution case.
(9) Description of Operation of the Present Invention (No. 9)
In this case, a generation change diagram of the best chromosome (FIG. 11) and a generation change diagram of the fitness deviation (FIG. 12) are used from the display diagram displayed on the display screen 1-0. For example, when the second generation on the generation coordinate scale is designated by the
[0140]
This is received by the display indicator indicating means of the tenth display unit (not shown) for creating the display diagram of FIG. 12, and all of the generation change diagrams of the fitness deviation on the display screen 1-0 belonging to the second generation are displayed. , That is, the second-generation mark figures of execution examples 1, 2, and 3 are distinguished and displayed.
[0141]
Conversely, when the
[0142]
Thereby, the state of the generation change of the best chromosome and the generation change of the fitness deviation can be observed.
C, another embodiment of the present invention
Although the above description has been made with reference to the example of the chromosome of the bit string expression type, the present invention is not limited to this, and can be applied to the chromosome of the ordered expression type. A chromosome distribution diagram in the case of the ordered phenotype chromosome expression will be described with reference to FIG.
[0143]
FIG. 13 illustrates the traveling salesman problem for cities A to H as one example in the case of the ordered phenotype chromosome representation, and illustrates the distribution of chromosomes over a domain. As shown in FIG. 13 (A),
[0144]
FIG. 13B shows the adjacency between the two cities of
[0145]
A method for creating a cluster dendrogram of a chromosome population as shown in FIG. 3 using such ordered phenotype chromosomes is described in Japanese Patent Application No. Hei 7-238389.
[0146]
Now, when FIG. 13 (B) and the cluster dendrogram created based on it are displayed on the display screen 1-0, the horizontal axis scale indicating the chromosome number of FIG. 13 (B) or FIG. 13 (B) Is designated by the
[0147]
Conversely, when a chromosome on the cluster dendrogram is designated, all the corresponding chromosome marks or the chromosome numbers on the horizontal axis scale in the diagram showing the adjacency between the two cities are displayed in the same manner as described above.
[0148]
As a result, it is possible to observe the cluster dendrogram of the chromosome population and the state of the adjacency between the two cities of the ordered phenotype chromosome.
In the present invention, the ordinal phenotype chromosome expression, and the horizontal axis in FIG. 14 is the best chromosome of
[0149]
In the above description, an example has been described in which one drawing is designated so as to be distinguished from the other drawing. However, the present invention is not limited to this. It is also possible to display the corresponding parts in.
[0150]
In the above description, an example was described in which the chromosome population for each generation and various figures created thereby were stored in the
[0151]
Also, an example has been described in which data obtained by performing a genetic algorithm operation process as shown in FIGS. 15 and 16 by a genetic algorithm operation device (not shown) is used, but the present invention is of course not limited to this. Alternatively, data obtained by performing a genetic algorithm operation process by the
[0152]
According to the present invention, the execution result of the genetic algorithm can be observed while comparing a plurality of drawings, so that the judgment for predicting the execution result becomes accurate.
[0153]
【The invention's effect】
According to the present invention, the following excellent effects can be obtained.
(1) A plurality of types of display diagrams are displayed on the display screen, and when a part of a figure on a certain display figure is designated by the position designating means, the corresponding figure on another display figure is changed in color, pattern, or blinking. , Such as an arrow figure, such as a visual representation, such as a cluster tree diagram of a chromosome population and a variable domain distribution diagram of a chromosome population, such as the same chromosome on multiple types of display diagrams Since the chromosome-related information can be observed, it can help to understand the characteristics of the chromosome information, for example, the characteristics of the chromosome population distribution.
[0154]
(2) The generation change diagram of the fitness distribution of the chromosome population of a certain range of generations and the generation change diagram of another type of chromosome distribution can be displayed on the display screen, and the correspondence can be observed. It is possible to easily recognize the positional relationship of the same chromosome on a plurality of kinds of display diagrams, thereby helping to understand the characteristics of the chromosome population distribution.
[0155]
(3) A display diagram for a specific generation, such as a cluster tree diagram of a chromosome population of a specific generation, and a display diagram for a generation range, such as a generation change diagram of a chromosome population fitness distribution, are displayed on a display screen. Since the correspondence can be observed, the positional relationship of the same chromosome on a plurality of types of display diagrams can be easily recognized, which can help to understand the characteristics of the chromosome population distribution.
[0156]
(4) In the display screen, the generation change diagram of the maximum fitness and the generation change locus diagram of the fitness maximum value and the fitness deviation, the analysis amount in each generation of the chromosome group of the genetic algorithm in a plurality of generation ranges Since it is possible to display and observe the correspondence, it is easy to recognize the positional relationship of the analysis amount of the same generation on multiple types of display diagrams, and thereby, the characteristic of the generation change of the analysis amount of the chromosome population Can help you understand.
[0157]
(5) On the display screen, a plurality of types of display diagrams of a chromosome in a specific generation or a generation range such as a generation change diagram of a chromosome population fitness distribution and a generation change locus diagram of a fitness maximum value and a fitness deviation are shown. Since it is possible to display and observe the correspondence, it is possible to easily recognize the positional relationship of the analysis amount of the same generation on multiple types of display diagrams, and thereby to characterize the generation change of the analysis amount of the chromosome population. Can help you understand.
[0158]
(6) A plurality of execution examples of the genetic algorithm executed under different conditions are displayed on the display screen, such as a distribution map of fitness values in different execution cases and a distribution diagram of variable domain values in different execution cases. In addition, since the correspondence can be observed, it is easy to recognize the positional relationship of the analysis amount of the same execution case on a plurality of types of display diagrams. Can help you understand.
[0159]
(7) Display multiple types of display diagrams of execution examples for the generation range, such as the generation change diagram of the best chromosome and the generation change diagram of the fitness deviation, on the display screen, and observe the corresponding relationship. Can easily recognize the positional relationship between the amounts of analysis of the same execution case on multiple types of display diagrams, thereby helping to understand the characteristics of the difference in generation change of execution cases under different conditions. Can be.
[0160]
(8) On the display screen, a display diagram for a specific generation, such as a distribution diagram of variable domain values in different execution cases, and a display diagram for a generation range, such as a change diagram of the generation of the best chromosome, are displayed. Since the correspondence can be observed, it is easy to recognize the positional relationship between the amounts of analysis of the same execution case on multiple types of display diagrams, so that it is possible to understand the difference between execution cases under different conditions. I can help.
[0161]
(9) Display multiple types of display diagrams of execution examples for a certain generation range, such as a generation change diagram of the best chromosome and a generation change diagram of the fitness deviation, on the display screen, and observe the correspondence between them. Can easily recognize differences in the amount of analysis of execution cases in the same generation on multiple types of display diagrams, thereby helping to understand differences in execution cases under different conditions. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a principle configuration diagram of the present invention.
FIG. 2 is an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a cluster dendrogram of a chromosome population.
FIG. 4 is a variable domain distribution map of a chromosome population.
FIG. 5 is a generation change diagram of a chromosome population fitness distribution.
FIG. 6 is a generation change diagram of a distribution of a value of a variable 1;
FIG. 7 is a generation change diagram of the maximum fitness.
FIG. 8 is a generation change locus diagram of a fitness maximum value and a fitness deviation.
FIG. 9 is a distribution diagram of fitness values in different execution cases.
FIG. 10 is a distribution diagram of variable domain values in different execution cases.
FIG. 11 is a generation change diagram of the best chromosome.
FIG. 12 is a generation change diagram of a fitness deviation.
FIG. 13 is a chromosome distribution diagram in the case of ordered phenotype chromosome expression.
FIG. 14 is a distribution map of best chromosomes in different execution cases.
FIG. 15 is an explanatory diagram of a conventional example of an order expression.
FIG. 16 is an explanatory diagram of a conventional example of bit string expression.
[Explanation of symbols]
1 Image display device
1-0 Display screen
2 Positioning device
3 Auxiliary storage device
4 Character input device
5 control part
6-1 First display section
6-2 Second display unit
6-n n-th display unit
7-1 Transmitter
7-2 Transmitter
8-1 Receiver
8-2 Receiver
9-1 Display diagram creation means
9-2 Display diagram creation means
10-1 Means for detecting a display figure indicator
10-2 Display Diagram Indicator Detecting Means
11-1 Means for indicating and indicating objects
11-2 Means for indicating indications and indicating objects
12-1 Display diagram control unit
12-2 Display diagram control unit
13-1 Storage Means
13-2 Storage means
Claims (7)
複数の表示部を設け、
各表示部には、
前記表示画面に表示する表示図を作成する表示図作成手段と、
前記位置指定手段で指示された指示物を検出する表示図指示物検出手段と、
この指示物を示す指示物信号を送出する表示図指示物送信手段と、
他の表示部から伝達された指示物信号を受信する表示図指示物受信手段と、
受信した表示物に対応する図形を他と区別表示する表示図指示物図示手段を具備し、
ある表示図上の図形を前記位置指定手段により指示したとき、他の表示図上の前記指示された図形の対応部分を前記表示図指示物図示手段により区別表示したことを特徴とする遺伝アルゴリズム解析表示処理装置。Image display means having a display screen for displaying the operation state of the genetic algorithm and chromosome information transmitted from the display unit, and genetic algorithm analysis display processing comprising position designation means for designating a part of a display diagram on the display screen In the device,
Provide multiple display units,
In each display,
Display diagram creating means for creating a display diagram to be displayed on the display screen,
A display diagram indicating object detecting means for detecting the indicating object specified by the position specifying means,
A display diagram for transmitting an indicator signal indicating the indicator, an indicator transmitting means,
A display diagram indicator receiving means for receiving an indicator signal transmitted from another display unit,
A display diagram indicating object indicating means for distinguishing and displaying a figure corresponding to the received display object from others is provided,
A genetic algorithm analysis, wherein when a figure on a certain display diagram is designated by the position designating means, a corresponding portion of the designated figure on another display figure is distinguished and displayed by the display figure designating means showing means. Display processing device.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP01355097A JP3563553B2 (en) | 1997-01-28 | 1997-01-28 | Genetic algorithm analysis display processing device |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (2)
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|---|---|---|---|---|
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