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特開2024-143896データ処理シーケンスの生成方法、生成装置、および、コンピュータープログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024143896
(43)【公開日】2024-10-11
(54)【発明の名称】データ処理シーケンスの生成方法、生成装置、および、コンピュータープログラム
(51)【国際特許分類】
G06N 3/086 20230101AFI20241004BHJP
G06N 3/0985 20230101ALI20241004BHJP
【ＦＩ】
G06N3/086
G06N3/0985
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023056835
(22)【出願日】2023-03-31
(71)【出願人】
【識別番号】000002369
【氏名又は名称】セイコーエプソン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000028
【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】笠原 秀明
(57)【要約】
【課題】基準条件を満たすデータ処理シーケンスを生成する効率が低下する可能性を低減できる技術を提供する。
【解決手段】データ処理シーケンスの生成方法は、（ａ）１世代の個体群を生成する工程と、（ｂ）データ処理シーケンスを生成する工程であって、（ｂ１）データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、構造参照テーブルと、遺伝子とを用いて決定する工程と、（ｂ２）部分シーケンス構造を構成するノードにノード要素を割り当てる工程と、を有するデータ処理シーケンスを生成する工程と、を備える。
【選択図】図１３
【解決手段】データ処理シーケンスの生成方法は、（ａ）１世代の個体群を生成する工程と、（ｂ）データ処理シーケンスを生成する工程であって、（ｂ１）データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、構造参照テーブルと、遺伝子とを用いて決定する工程と、（ｂ２）部分シーケンス構造を構成するノードにノード要素を割り当てる工程と、を有するデータ処理シーケンスを生成する工程と、を備える。
【選択図】図１３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
データ処理シーケンスの生成方法であって、
（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する工程と、
（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する工程であって、
（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する工程と、
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる工程と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する工程と、
（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する工程と、
（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する工程と、を備える、生成方法。
（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する工程と、
（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する工程であって、
（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する工程と、
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる工程と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する工程と、
（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する工程と、
（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する工程と、を備える、生成方法。
【請求項2】
請求項１に記載の生成方法であって、
前記工程（ｄ）における前記予め定めた基準条件は、前記複数の評価値がそれぞれ示す複数の前記類似度のうちで最も値が高い前記類似度が、予め定めた終了閾値以上であるという条件であり、
前記工程（ａ）は、前記工程（ｄ）において前記予め定めた基準条件を満たさない場合には、前回のルーチンによって生成した前記複数の個体のうちで、前記類似度が低い１つ以上の前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体については、前記類似度が高い前記個体に対して交叉と突然変異との少なくとも一つを行うことで新たな前記個体に置き換え、前記類似度が高い前記個体は複製することで、今回のルーチンで用いる次世代の前記個体群を生成する次世代生成工程を含む、生成方法。
前記工程（ｄ）における前記予め定めた基準条件は、前記複数の評価値がそれぞれ示す複数の前記類似度のうちで最も値が高い前記類似度が、予め定めた終了閾値以上であるという条件であり、
前記工程（ａ）は、前記工程（ｄ）において前記予め定めた基準条件を満たさない場合には、前回のルーチンによって生成した前記複数の個体のうちで、前記類似度が低い１つ以上の前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体については、前記類似度が高い前記個体に対して交叉と突然変異との少なくとも一つを行うことで新たな前記個体に置き換え、前記類似度が高い前記個体は複製することで、今回のルーチンで用いる次世代の前記個体群を生成する次世代生成工程を含む、生成方法。
【請求項3】
請求項２に記載の生成方法であって、
前記工程（ｂ）は、前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体を構成する前記遺伝子ごとに、前記遺伝子に割り当てられた前記部分シーケンス構造と前記ノード要素とを区別するためのデコード種別を関連付けた翻訳種別テーブルを生成する翻訳種別テーブル生成工程を含む、生成方法。
前記工程（ｂ）は、前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体を構成する前記遺伝子ごとに、前記遺伝子に割り当てられた前記部分シーケンス構造と前記ノード要素とを区別するためのデコード種別を関連付けた翻訳種別テーブルを生成する翻訳種別テーブル生成工程を含む、生成方法。
【請求項4】
請求項３に記載の生成方法であって、
前記次世代生成工程は、前記翻訳種別テーブルを参照して、交叉点と前記突然変異を行う前記遺伝子との少なくともいずれか一つを決定し、前記交叉または前記突然変異を行う参照個体生成工程を含む、生成方法。
前記次世代生成工程は、前記翻訳種別テーブルを参照して、交叉点と前記突然変異を行う前記遺伝子との少なくともいずれか一つを決定し、前記交叉または前記突然変異を行う参照個体生成工程を含む、生成方法。
【請求項5】
請求項４に記載の生成方法であって、
前記参照個体生成工程は、前記交叉によって前記個体を生成する場合において、前記部分シーケンス構造を単位として前記交叉を行う、生成方法。
前記参照個体生成工程は、前記交叉によって前記個体を生成する場合において、前記部分シーケンス構造を単位として前記交叉を行う、生成方法。
【請求項6】
請求項５に記載の生成方法であって、
前記デコード種別は、前記部分シーケンス構造と前記ノード要素との区別に加え、前記データ処理シーケンスの生成に用いられなかった未使用の前記遺伝子を区別するための種別を含み、
前記参照個体生成工程は、前記交叉によって前記個体を生成する場合において、交叉前後において前記個体が有する前記遺伝子の数が同じとなるように、前記未使用の種別が関連付けられた前記遺伝子を用いて調整する、生成方法。
前記デコード種別は、前記部分シーケンス構造と前記ノード要素との区別に加え、前記データ処理シーケンスの生成に用いられなかった未使用の前記遺伝子を区別するための種別を含み、
前記参照個体生成工程は、前記交叉によって前記個体を生成する場合において、交叉前後において前記個体が有する前記遺伝子の数が同じとなるように、前記未使用の種別が関連付けられた前記遺伝子を用いて調整する、生成方法。
【請求項7】
請求項４に記載の生成方法であって、
前記遺伝子は、前記部分シーケンス構造と、前記ノード要素と、前記ノード要素に設定されるパラメーターとを表すために用いられ、
前記工程（ｂ）は、さらに、
（ｂ３）前記工程（ｂ２）の後に、前記ノードに割り当てた前記ノード要素に対して、前記遺伝子と前記パラメーターとを対応付けたパラメーター参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて、前記パラメーターを設定する工程を含む、
生成方法。
前記遺伝子は、前記部分シーケンス構造と、前記ノード要素と、前記ノード要素に設定されるパラメーターとを表すために用いられ、
前記工程（ｂ）は、さらに、
（ｂ３）前記工程（ｂ２）の後に、前記ノードに割り当てた前記ノード要素に対して、前記遺伝子と前記パラメーターとを対応付けたパラメーター参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて、前記パラメーターを設定する工程を含む、
生成方法。
【請求項8】
請求項７に記載の生成方法であって、
前記デコード種別は、前記部分シーケンス構造と前記ノード要素との区別に加え、前記パラメーターを区別するための種別を含み、
前記翻訳種別テーブル生成工程は、前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体を構成する前記遺伝子ごとに、前記デコード種別を関連付けた翻訳種別テーブルを生成する、生成方法。
前記デコード種別は、前記部分シーケンス構造と前記ノード要素との区別に加え、前記パラメーターを区別するための種別を含み、
前記翻訳種別テーブル生成工程は、前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体を構成する前記遺伝子ごとに、前記デコード種別を関連付けた翻訳種別テーブルを生成する、生成方法。
【請求項9】
請求項８に記載の生成方法であって、
前記参照個体生成工程は、前記突然変異によって前記個体を生成する場合において、前記突然変異を行う対象となる前記個体が有する前記複数の遺伝子のうちで、前記デコード種別として前記パラメーターが関連付けられた前記遺伝子に対して前記突然変異を行う種別参照変異工程を含む、生成方法。
前記参照個体生成工程は、前記突然変異によって前記個体を生成する場合において、前記突然変異を行う対象となる前記個体が有する前記複数の遺伝子のうちで、前記デコード種別として前記パラメーターが関連付けられた前記遺伝子に対して前記突然変異を行う種別参照変異工程を含む、生成方法。
【請求項10】
請求項１から請求項９までのいずれか一項に記載の生成方法であって、さらに、
前記データ処理シーケンスにおける入力側ノード要素と、前記入力側ノード要素に接続される出力側ノード要素との接続条件を規定した第１接続条件テーブルを用いて、前記ノード参照テーブルを生成する工程を含み、
前記第１接続条件テーブルは、互いに接続された前記入力側ノード要素と前記出力側ノード要素との組である要素セットごとに、前記入力側ノード要素と前記出力側ノード要素との接続確率を表すテーブルであり、
前記第１接続条件テーブルにおいて、前記データ処理シーケンスを構成する前記要素セットとして生成されることを予め禁止する所定要素セットに対して、前記データ処理シーケンスの構成要素として生成されることを禁止することを示す禁止情報が関連付けられている、生成方法。
前記データ処理シーケンスにおける入力側ノード要素と、前記入力側ノード要素に接続される出力側ノード要素との接続条件を規定した第１接続条件テーブルを用いて、前記ノード参照テーブルを生成する工程を含み、
前記第１接続条件テーブルは、互いに接続された前記入力側ノード要素と前記出力側ノード要素との組である要素セットごとに、前記入力側ノード要素と前記出力側ノード要素との接続確率を表すテーブルであり、
前記第１接続条件テーブルにおいて、前記データ処理シーケンスを構成する前記要素セットとして生成されることを予め禁止する所定要素セットに対して、前記データ処理シーケンスの構成要素として生成されることを禁止することを示す禁止情報が関連付けられている、生成方法。
【請求項11】
請求項１０に記載の生成方法であって、
前記工程（ｂ１）は、前記構造参照テーブルと前記遺伝子とを用いることなく、予め定めた下流端部分シーケンス構造であって、前記出力層と、少なくとも一つの前記フィルター層が割り当てられる前記ノードとを含む下流端部分シーケンス構造を、前記データ処理シーケンスの前記部分シーケンス構造として用いる工程を含む、生成方法。
前記工程（ｂ１）は、前記構造参照テーブルと前記遺伝子とを用いることなく、予め定めた下流端部分シーケンス構造であって、前記出力層と、少なくとも一つの前記フィルター層が割り当てられる前記ノードとを含む下流端部分シーケンス構造を、前記データ処理シーケンスの前記部分シーケンス構造として用いる工程を含む、生成方法。
【請求項12】
請求項１０に記載の生成方法であって、
前記工程（ｂ）は、前記個体の前記遺伝子の配列順に、前記データ処理シーケンスの出力側から入力側へと順に、前記部分シーケンス構造と、前記ノード要素とのいずれかを割り当てることで、前記データ処理シーケンスを生成し、
前記ノード参照テーブルは、前記出力側ノード要素の種別ごとに、接続される前記入力側ノード要素の種別と前記遺伝子とを対応付けており、
前記ノード参照テーブルの前記出力側ノード要素は、前記ノード要素と前記部分シーケンス構造とを含み、
前記工程（ｂ２）は、
前記データ処理シーケンスの前記ノードごとの出力側の種別を規定する出力側種別テーブルを用いて、前記ノード要素を割り当てる前記ノードの前記出力側の種別を特定し、特定した前記出力側の種別に応じた前記ノード参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて、前記ノードに、前記ノード要素を割り当てる工程と、を含む、生成方法。
前記工程（ｂ）は、前記個体の前記遺伝子の配列順に、前記データ処理シーケンスの出力側から入力側へと順に、前記部分シーケンス構造と、前記ノード要素とのいずれかを割り当てることで、前記データ処理シーケンスを生成し、
前記ノード参照テーブルは、前記出力側ノード要素の種別ごとに、接続される前記入力側ノード要素の種別と前記遺伝子とを対応付けており、
前記ノード参照テーブルの前記出力側ノード要素は、前記ノード要素と前記部分シーケンス構造とを含み、
前記工程（ｂ２）は、
前記データ処理シーケンスの前記ノードごとの出力側の種別を規定する出力側種別テーブルを用いて、前記ノード要素を割り当てる前記ノードの前記出力側の種別を特定し、特定した前記出力側の種別に応じた前記ノード参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて、前記ノードに、前記ノード要素を割り当てる工程と、を含む、生成方法。
【請求項13】
請求項１から請求項９までのいずれか一項に記載の生成方法であって、さらに、
接続された前記入力側と前記出力側の一対の前記部分シーケンス構造である構造セットごとに、前記一対の部分シーケンス構造の接続確率を表す第２接続条件テーブルを用いて、前記構造参照テーブルを生成する工程を含み、
前記第２接続条件テーブルにおいて、前記データ処理シーケンスを構成する前記構造セットとして生成されることを予め禁止する所定構造セットに対して、前記データ処理シーケンスの構成要素として生成されることを禁止することを示す禁止情報が関連付けられている、生成方法。
接続された前記入力側と前記出力側の一対の前記部分シーケンス構造である構造セットごとに、前記一対の部分シーケンス構造の接続確率を表す第２接続条件テーブルを用いて、前記構造参照テーブルを生成する工程を含み、
前記第２接続条件テーブルにおいて、前記データ処理シーケンスを構成する前記構造セットとして生成されることを予め禁止する所定構造セットに対して、前記データ処理シーケンスの構成要素として生成されることを禁止することを示す禁止情報が関連付けられている、生成方法。
【請求項14】
データ処理シーケンスの生成装置であって、
上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する個体群生成部と、
前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成するシーケンス生成部であって、
（ｉ）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定し、
（ｉｉ）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる、シーケンス生成部と、
前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する算出部と、
前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する特定部と、を備える、生成装置。
上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する個体群生成部と、
前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成するシーケンス生成部であって、
（ｉ）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定し、
（ｉｉ）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる、シーケンス生成部と、
前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する算出部と、
前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する特定部と、を備える、生成装置。
【請求項15】
データ処理シーケンスの生成をコンピューターに実行させるためのコンピュータープログラムであって、
（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する機能と、
（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する機能であって、
（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する機能と、
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる機能と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する機能と、
（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する機能と、
（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する機能と、を備える、コンピュータープログラム。
（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する機能と、
（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する機能であって、
（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する機能と、
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる機能と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する機能と、
（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する機能と、
（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する機能と、を備える、コンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、データ処理シーケンスを生成する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、遺伝的プログラミングを用いることにより、個体を木構造のように構造的に表現する技術が知られている（特許文献１）。従来の技術では、遺伝的プログラミングを用いることにより、複数の画像処理フィルターを木構造に組み合わせた画像処理シーケンスを生成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００７－８７０５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１の技術では、遺伝的プログラミングを用いることにより、複数の画像処理シーケンスを生成し、基準条件を満たす画像処理シーケンスを特定している。特許文献１の技術では、１世代の個体群から交叉や突然変異を行って次世代の個体群を生成することで、基準条件を満たす画像処理シーケンスが特定されるまで、世代交代を実行している。この場合において、現世代の個体において任意の位置を交叉点として新たな個体を生成した場合、現世代の個体が表す画像処理シーケンスの部分構造が、次世代の個体では引き継がれない場合が生じ得る。例えば、深さ優先で個体を木構造の画像処理シーケンスに翻訳する場合、出力側に２つの入力端子を有する画像処理フィルターがあり、入力側に２つの画像処理フィルターがある部分構造を有する個体に対して交叉によって新たな個体を生成した場合、この部分構造が保てない。これにより、基準条件を満たす画像処理シーケンスを生成する効率が低下する場合が生じ得る。このような課題は、画像を処理する画像処理シーケンスの生成に限らず、画像や電圧変化など種々のデータを処理するデータ処理シーケンスの生成にも共通する。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示の第１形態によれば、データ処理シーケンスの生成方法が提供される。この生成方法は、（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する工程と、（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する工程であって、（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する工程と、
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる工程と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する工程と、（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する工程と、（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する工程と、を備える。
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる工程と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する工程と、（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する工程と、（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する工程と、を備える。
【0006】
本開示の第２形態によれば、データ処理シーケンスの生成装置が提供される。この生成装置は、 上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する個体群生成部と、前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成するシーケンス生成部であって、（ｉ）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定し、（ｉｉ）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる、シーケンス生成部と、前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する算出部と、前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する特定部と、を備える。
【0007】
本開示の第３形態によれば、データ処理シーケンスの生成をコンピューターに実行させるためのコンピュータープログラムが提供される。このコンピュータープログラムは、（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する機能と、（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する機能であって、（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する機能と、（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる機能と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する機能と、（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する機能と、（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する機能と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施形態の生成システムを説明するための図。
【図2】記憶装置を説明するための図。
【図3】学習データ群の一例を示す図。
【図4】一つの世代の個体群を説明するための図。
【図5】構造参照テーブルを示す図。
【図6】構造参照テーブルが規定する部分シーケンス構造を示す図。
【図7】ノード参照テーブルを示す図。
【図8】生成過程の木構造のデータ処理シーケンを示す図。
【図9】表形式のデータ処理シーケンスと木構造のデータ処理シーケンスを示す図。
【図10】翻訳種別テーブルを示す図。
【図11】生成装置が実行する処理を示すフローチャート。
【図12】特定データ処理シーケンスの生成処理の詳細フローチャート。
【図13】ステップＳ３０８の詳細フローチャートを示す図。
【図14】種別テーブル生成部が実行する翻訳種別テーブルの生成過程を示す図。
【図15】親世代の個体と、翻訳種別テーブルと、データ処理シーケンスを示す図。
【図16】親世代の個体と、翻訳種別テーブルと、データ処理シーケンスを示す図。
【図17】次世代の個体を説明するための図。
【図18】遺伝子長調整処理を説明するための図。
【図20】第２実施形態の生成装置が有するノード参照テーブルを示す図。
【図21】参照テーブルが有するパラメーター参照テーブルを示す図。
【図22】データ処理シーケンスを生成する工程の詳細フローチャート。
【図23】データ処理シーケンスの生成元である個体ＩＶの一例を示す図。
【図24】個体が表す木構造のデータ処理シーケンスを示す図。
【図25】個体が表す表形式のデータ処理シーケンスを示す図。
【図26】個体に対応する翻訳種別テーブルを示す図。
【図27】個体群生成部が実行する種別参照変異工程を説明する図。
【図28】第３実施形態の生成装置を示す図。
【図29】第３実施形態の記憶装置を示す図。
【図30】部分シーケンス構造の一部を示す図。
【図31】テーブル生成処理のフローチャート。
【図32】入力数が「０」の入力側ノード要素に対する第１接続条件テーブルを示す図。
【図33】入力数が「１」の入力側ノード要素に対する第１接続条件テーブルを示す図。
【図34】入力数が「２」の入力側ノード要素に対する第１接続条件テーブルを示す図。
【図38】ノード参照テーブルの生成処理を説明するための図。
【図39】ステップＳ３０８ｂのフローチャート。
【図40】出力側種別テーブルを示す図。
【図41】翻訳される個体を示す図。
【図42】個体を翻訳することで生成されたデータ処理シーケンスを示す図。
【図43】翻訳情報を示す図。
【図44】表形式のデータ処理シーケンスを示す図。
【図45】第２接続条件テーブルを示す図。
【図46】第２接続条件テーブルから生成された構造参照テーブルを示す図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
Ａ．第１実施形態：
Ａ－１．生成システムの構成：
図１は、実施形態の生成システム１０を説明するための図である。生成システム１０は、生成装置２０とセンサー装置２００とを備える。生成装置２０とセンサー装置２００とは、有線や無線によってデータを送受信可能である。センサー装置２００は、対象の物理量を取得するセンサーであり、物理量である光の強さを検出して画像を生成する撮像装置や、物理量である電圧を取得する電圧センサーなどがある。本実施形態は、センサー装置２００は撮像装置である。センサー装置２００によって取得された撮像画像は、生成装置２０に送信される。
Ａ－１．生成システムの構成：
図１は、実施形態の生成システム１０を説明するための図である。生成システム１０は、生成装置２０とセンサー装置２００とを備える。生成装置２０とセンサー装置２００とは、有線や無線によってデータを送受信可能である。センサー装置２００は、対象の物理量を取得するセンサーであり、物理量である光の強さを検出して画像を生成する撮像装置や、物理量である電圧を取得する電圧センサーなどがある。本実施形態は、センサー装置２００は撮像装置である。センサー装置２００によって取得された撮像画像は、生成装置２０に送信される。
【0010】
生成装置２０は、データ処理後の所望とする目標データＴＭを得るための特定データ処理シーケンスＤＳｑを生成するシーケンス生成機能と、データ処理機能とを有する。目標データＴＭは、データ処理シーケンスＳｑによるデータ処理の目的に応じて予め準備される。例えば、目標データＴＭは、データ処理シーケンスＳｑに入力される入力データＩＤの種別を判別することが目的である場合には、判別結果を示すデータである。また例えば、目標データＴＭは、入力データＩＤから所定の電圧や温度などの物理量を得たい場合には、物理量を示すデータである。本実施形態では、目標データＴＭは、目標画像である。
【0011】
データ処理機能は、データ処理シーケンスＳｑを用いて入力データＩＤをデータ処理する機能である。本実施形態の生成装置２０は、入力データＩＤである撮像画像を元に、所望の目的を達成するための所望画像を得るための特定データ処理シーケンスＤＳｑを自動で生成する。例えば、生成装置２０は、センサー装置２００によって撮像された工業製品である回路基板の画像を、特定データ処理シーケンスＤＳｑを用いて画像処理することで、欠陥部分が黒画像、それ以外の部分が白画像で表された二値化画像を所望画像として出力する。例えば、この二値化画像を元に、欠陥部分の有無や位置がユーザーや装置によって特定されることで、工業製品の検査が行われる。
【0012】
シーケンス生成機能は、遺伝的プログラミングを用いて複数のデータ処理シーケンスＳｑを生成し、生成した複数のデータ処理シーケンスＳｑの中から所望とする画像処理後の画像を得るための特定データ処理シーケンスＤＳｑを特定する。
【0013】
生成装置２０は、パーソナルコンピューターなどの電子計算機である。生成装置２０は、プロセッサー２５と、記憶装置７０と、入力部１５０と、表示部１６０とを備える。プロセッサー２５は、記憶装置７０に記憶された各種プログラムを実行することで、生成装置２０の動作を制御する。プロセッサー２５の詳細な機能は後述する。記憶装置７０は、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリーにより構成されている。記憶装置７０には、プロセッサー２５の各機能を実現するための各種プログラムと、データ処理シーケンスＳｑの生成のために用いる各種データとが記憶されている。記憶装置７０の詳細は後述する。入力部１５０は、外部からの情報を受け付けるインタ－フェ－スである。入力部１５０は、例えば、センサー装置２００からの撮像画像などのデータの入力を受け付けたり、ユーザーが他の装置を用いて生成した画像などのデータの入力を受け付けたりする。表示部１６０は、各種情報を表示する。表示部１６０は、例えば、液晶モニターである。
【0014】
プロセッサー２５は、記憶装置７０の各種プログラムを実行することで、シーケンス生成部３０と、データ処理部４０と、評価判定部４６と、表示制御部６０として機能する。なお、プロセッサー２５によって実行される機能の一部は、ハードウェア回路によって実現されてもよい。ここで、本開示において、「プロセッサー」は、ＣＰＵやＧＰＵを包含する用語である。
【0015】
シーケンス生成部３０は、個体ＩＶによって示された遺伝子の配列を木構造のように構造的に表現することで、シーケンス要素の組み合わせが異なる複数のデータ処理シーケンスＳｑによって構成されるシーケンスセットを生成する。データ処理シーケンスＳｑは、複数のシーケンス要素の組み合わせによって表されている。シーケンス要素は、データ処理シーケンスＳｑを構成する要素であり、（ｉ）データを入力するノード要素であり、上流端ノードに割り当てられる入力層と、（ｉｉ）入力層と出力層との間の中間のノード要素である、データを処理するためのフィルター層と、（ｉｉｉ）最終的なデータ処理後のデータである出力データＰＭを出力する下流端ノードに割り当てられる出力層と、を有する。データ処理シーケンスＳｑは少なくとも一つのフィルター層を含む。なお、シーケンス要素のうち、木構造のノードには、入力層、フィルター層、出力層のいずれかが割り当てられることから、入力層、フィルター層、出力層を、ノード要素とも呼ぶ。また、ノード要素に加えフィルター層に設定されるパラメーターもシーケンス要素を構成する。
【0016】
シーケンス生成部３０は、個体群生成部３２と、遺伝子翻訳部３４と、種別テーブル生成部３６と、を備える。個体群生成部３２は、一次元に配列された複数の遺伝子によって構成される個体ＩＶを生成する。個体ＩＶを構成する各遺伝子は、シーケンス要素のうちで、入力層の種類と、フィルター層の種類と、後述する部分シーケンス構造Ｓｔの種類とのいずれかを表す数値である。出現範囲を示す遺伝子の数値範囲ごとに、入力層とフィルター層と部分シーケンス構造Ｓｔのいずれかが割り当てられる。以上のように、個体ＩＶは、出力層を除くノード要素や部分シーケンス構造Ｓｔのそれぞれに対応した遺伝子を配列することで生成される。
【0017】
個体群生成部３２は、一つの世代Ｇごとに、予め定めた数の個体ＩＶを生成する。本実施形態では、個体群生成部３２は、一次元に遺伝子を配列することで、予め定めた遺伝子長の個体ＩＶを生成する。一つの世代Ｇごとにおいて、複数のデータ処理シーケンスＳｑのシーケンス要素の組み合わせは異なる。個体群生成部３２は、一回目の世代Ｇについては、個体ＩＶの各遺伝子座に、０から１までの小数点第３位までの数値を遺伝子としてランダムに配置することで、複数の個体ＩＶから構成される個体群８１を生成する。個体群生成部３２は、二回目以降の世代Ｇについては、親世代Ｇの個体ＩＶのうちで後述する評価値ＥＶが示す類似度ＳＤが高い個体ＩＶから交叉と突然変異との少なくとも一つの手法を用いて個体ＩＶを新たに生成することで、新たに生成した個体ＩＶと、親世代Ｇで維持、すなわち親世代Ｇの個体ＩＶを複製した個体ＩＶとの集合である個体群８１を生成する。
【0018】
遺伝子翻訳部３４は、記憶装置７０に記憶された後述する参照テーブルを参照することで、個体ＩＶの各遺伝子を翻訳して木構造で表されたデータ処理シーケンスＳｑを生成する。参照テーブルは、データ処理シーケンスＳｑの構成要素と遺伝子の値ＶＧとを対応付けたテーブルであり、詳細は後述する。
【0019】
種別テーブル生成部３６は、個体ＩＶの各遺伝子が表すデータ処理シーケンスＳｑの構成要素の種別を遺伝子の値ＶＧごとに規定する翻訳種別テーブルを生成する。構成要素の種別はデコード種別として表される。デコード種別は、データ処理シーケンスＳｑのノードに割り当てられるノード要素を表す種別と、部分シーケンス構造Ｓｔを表す種別との２つの種別を有する。部分シーケンス構造Ｓｔは、ノードの未接続端子に接続される少なくとも１つのノードによって構成され、データ処理シーケンスＳｑの一部を構成する。種別テーブル生成部３６によって生成された翻訳種別テーブル９２は、シーケンス生成機能によって特定データ処理シーケンスＤＳｑを特定するために生成される個体ＩＶの生成に用いられる。翻訳種別テーブルは、個体ＩＶが有する全て、本実施形態では１５個の遺伝子座Ｎｏ．に関連付けてデコード種別が規定される。翻訳種別テーブル９２の詳細は後述する。
【0020】
データ処理部４０は、遺伝子翻訳部３４が生成したデータ処理シーケンスＳｑや、記憶装置７０に記憶された特定データ処理シーケンスＤＳｑを用いて、入力層に入力された入力データＩＤをデータ処理して出力層からデータ処理後の出力データＰＭを出力する。
【0021】
評価判定部４６は、１世代Ｇの複数の個体ＩＶが示す複数のデータ処理シーケンスＳｑの中から、予め定めた基準条件を満たす特定データ処理シーケンスＤＳｑを特定する。評価判定部４６は、算出部４７と、特定部４９とを有する。
【0022】
算出部４７は、入力データＩＤの一例である学習データＬＭを個体ＩＶが示すデータ処理シーケンスＳｑによってデータ処理することで得られたデータ処理後の出力データＰＭと、学習データＬＭに関連付けられた目標となる目標データＴＭとを比較して、出力データＰＭと目標データＴＭとの類似度ＳＤを示す評価値ＥＶを算出する。算出部４７は、１つの世代Ｇにおける複数の個体ＩＶが示す複数のデータ処理シーケンスＳｑごとに、評価値ＥＶを算出する。算出された評価値ＥＶは、個体ＩＶと関連付けて記憶装置７０に記憶される。
【0023】
特定部４９は、算出した評価値ＥＶを用いてデータ処理シーケンスＳｑが予め定めた基準条件を満たすか否かを判定し、基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑを特定データ処理シーケンスＤＳｑとして特定する。
【0024】
評価値ＥＶとしては、例えば、平均二乗誤差（MSE:Mean Squared Error）や、ピーク信号対雑音比（PSNR:Peak signal-to-noise ratio）や、構造的類似度（SSIM:Structural Similarity）の一つを用いることができる。ＭＳＥが評価値ＥＶとして用いられる場合、ＭＳＥの値が小さい程、出力データＰＭと目標データＴＭとの類似度ＳＤは高い。つまり、ＭＳＥの逆数が、類似度ＳＤを示す。ＰＳＮＲが評価値ＥＶとして用いられる場合には、ＰＳＮＲが大きい程、出力データＰＭと目標データＴＭとの類似度ＳＤは高い。つまり、ＰＳＮＲは類似度ＳＤを示す。ＳＳＩＭが用いられる場合には、例えば、データ、例えば画像データを小領域に分割して、小領域ごとに算出されたＳＳＩＭの平均値であるＭＳＳＩＭ（Mean SSIM）が評価値ＥＶとして用いられる。ＭＳＳＩＭが評価値ＥＶとして用いられる場合、ＭＳＳＩＭが大きい程、類似度ＳＤは高い。つまり、ＭＳＳＩＭは類似度ＳＤを示す。なお、評価値ＥＶは、出力データＰＭおよび目標データＴＭが、入力データＩＤが良品または不良品であるかなどの判別結果を示す場合には、類似度ＳＤは、例えば、複数の入力データＩＤに応じた出力データＰＭおよび目標データＴＭの一致率としてもよい。
【0025】
表示制御部６０は、各種情報を表示部１６０に表示させる。表示制御部６０は、例えば、特定データ処理シーケンスＤＳｑや、出力データＰＭや、目標データＴＭや、評価値ＥＶを表示部１６０に表示させる。
【0026】
図２は、記憶装置７０を説明するための図である。記憶装置７０は、学習データ群７４と、ノード要素群８０と、個体群８１と、参照テーブル８２と、各種条件テーブル９０と、特定データ処理シーケンスＤＳｑと、各種プログラム９４と、部分シーケンス構造Ｓｔとを記憶する。
【0027】
各種条件テーブル９０は、生成装置２０によって実行する各種処理の条件が規定されている。例えば、各種条件テーブル９０は、後述する接続条件テーブルの生成処理を実行する場合に用いる終了条件や、特定データ処理シーケンスＤＳｑを特定するための基準条件や、次世代の個体群８１を生成するときの生成条件を規定する。特定データ処理シーケンスＤＳｑは、特定部４９によって予め定めた基準条件を満たすと判定されたデータ処理シーケンスＳｑである。特定データ処理シーケンスＤＳｑは、例えば、複数のデータ処理層である複数のフィルター層を識別する層識別子と、層識別子の順番、すなわち接続関係とによって表される。各種プログラム９４は、プロセッサー２５によって実行されるプログラムである。
【0028】
図３は、学習データ群７４の一例を示す図である。学習データ群７４は、データ処理シーケンスＳｑによるデータ処理対象である学習データＬＭと、学習データＬＭに関連付けられた目標データＴＭとによって構成された学習セットＳＭを複数セット有する。学習データＬＭは、例えば、工業製品である回路基板の画像である。目標データＴＭは、欠陥部分ＤＡが黒画像、それ以外の部分が白画像で表された二値化画像である。目標データＴＭは、良品を示す画像である良品データと、不良品を示す画像である不良品データとの２種類がある。不良品データは、例えば、予め欠陥部分の箇所が特定できている学習データＬＭを参考に、ユーザーが欠陥部分ＤＡを黒画像に設定し、それ以外の部分を白画像に設定することで生成される。良品データは、欠陥部分ＤＡが存在しないので、例えば、全体が白画像に設定される。複数の学習データＬＭはそれぞれ、製造番号が異なる同種の回路基板をセンサー装置２００で撮像した画像である。
【0029】
図２のノード要素群８０は、データ処理シーケンスＳｑにおいてノードＮＤに割り当てられるノード要素の集合である。ノード要素は、フィルター層と、入力層である。フィルター層としては、平均値フィルター、最大値フィルター、最小値フィルター、二値化フィルター、移動平均フィルター、ラプラシアンフィルター、ガウシアンフィルター、ソーベルフィルター、ガンマ補正フィルター、２つのデータを一つのデータに合成するフィルターなどが挙げられる。なお、フィルター層は、同じ種類のフィルター層であっても、カーネルサイズや係数などのパラメーターの値を設定可能な場合には、予め定めた一定の値にパラメーター値が設定されていてもよいし、パラメーター値ごとに異なるノード要素として設定されていてもよい。本実施形態では、パラメーター値を有するフィルター層において、パラメーター値は予め定めた一定の値である。
【0030】
図２に示す個体群８１は、個体群生成部３２によって生成された１つの世代Ｇにおける複数の個体ＩＶが記憶されている。図４は、一つの世代Ｇの個体群８１を説明するための図である。本実施形態では、１つの世代Ｇで５つの個体ＩＶ１～ＩＶ５が生成される例を説明する。各個体ＩＶ１～ＩＶ５は、遺伝子を配置する複数の遺伝子座が一次元的に配列されている。各個体ＩＶ１～ＩＶ５の遺伝子長は同じであり、各個体ＩＶ１～ＩＶ５はＮｏ．１～Ｎｏ．１５の遺伝子座に遺伝子を順に配列することで構成されている。個体群生成部３２は、各遺伝子座に、０から１までの小数点第３位までの数値ＶＧで表された遺伝子をランダムに配置する。つまり、本実施形態では、各遺伝子座で遺伝子が取りうる数値ＶＧは、０以上１以下の小数点第３位までの数値である。
【0031】
図２に示す参照テーブル８２は、遺伝子の値ＶＧと、データ処理シーケンスＳｑの構成要素との対応関係を示すテーブルである構造参照テーブル８３およびノード参照テーブル８４と、遺伝子が翻訳された種別を示す翻訳種別テーブル９２とを有する。翻訳種別テーブル９２の詳細は後述する。
【0032】
図５は、構造参照テーブル８３を示す図である。図６は、構造参照テーブル８３が規定する部分シーケンス構造Ｓｔを示す図である。図５に示すように、構造参照テーブル８３は、木構造で表されるデータ処理シーケンスＳｑの少なくとも一つのノードで構成される部分シーケンス構造ＳｔＡ～ＳｔＪの種別と、遺伝子の数値ＶＧとの対応関係を示す。例えば、遺伝子の数値ＶＧが「０．１５０」である場合には、この遺伝子には部分シーケンス構造ＳｔＢが割り当てられる。本実施形態では、１０種類の種別の部分シーケンス構造ＳｔＡ～ＳｔＪがデータ処理シーケンスＳｑの一部として均等な確率で出現するように、出現範囲が１０等分されている。各出現範囲に、各部分シーケンス構造ＳｔＡ～ＳｔＪが対応している。なお、不等号について、遺伝子の数値ＶＧがいずれの種別の出現範囲に含まれている限り、等号の有無を変更してもよい。１０種類の部分シーケンス構造ＳｔＡ～ＳｔＪを区別することなく用いる場合には、部分シーケンス構造Ｓｔとも呼ぶ。
【0033】
図６に示すように、部分シーケンス構造Ｓｔは、ノードＮＤの入力側の未接続端子Ｎｔに接続され、入力層とフィルター層との少なくともいずれか一方のノード要素が割り当てられるノードＮＤを含む。部分シーケンス構造Ｓｔは、データ処理シーケンスＳｑの一部を構成し、木構造において深さ方向において１段または２段のシーケンス構造を有する。ノードＮＤ内に記載した入力数は、ノードＮＤを出力側とした場合に入力側に設定されるノードＮＤの数である。入力数が「０」のノードＮＤでは、入力層を構成するノード要素が割り当てられることになる。
【0034】
予め準備される部分シーケンス構造Ｓｔの種類は、データ処理シーケンスＳｑの候補となるノード要素の種類やノード要素の入力数を元に決定される。本実施形態では、図５に示すように、部分シーケンス構造Ｓｔの種類は、第１部分シーケンス構造ＳｔＡ～第１０部分シーケンス構造ＳｔＪの１０種類である。このように、部分シーケンス構造Ｓｔは、ノードＮＤに入力層やフィルター層が割り当てられる前の状態であり、ノードの配置の関係を示している。
【0035】
図７は、ノード参照テーブル８４を示す図である。ノード参照テーブル８４は、遺伝子とノード要素の種別とを対応付けたテーブルである。ノード参照テーブル８４は、入力側に接続されるノードの数である入力数ごとに定められている。なお、いずれのノード要素も出力数は「１」である。
【0036】
ノード参照テーブル８４のうち、入力数が「０」のノード要素に対応するテーブルを第１ノード参照テーブル８４ａとも呼ぶ。第１ノード参照テーブル８４ａに規定されているノード要素は、入力層ｉｎと入力層ＣｏｎＡである。入力層ｉｎは、入力データＩＤを受け付けて出力側に出力する層である。入力層ＣｏｎＡは、予め定められた固定データが入力される層であり、例えば、入力データＩＤと同種のデータである。固定データは、入力データＩＤが画像である場合には、画像である。
【0037】
ノード参照テーブル８４のうち、入力数が「１」のノード要素に対応するテーブルを第２ノード参照テーブル８４ｂとも呼ぶ。第２ノード参照テーブル８４ｂに規定されているノード要素は、フィルター層ＦｔＡ～ＦｔＤである。第２ノード参照テーブル８４ｂに規定された「１入力１出力」のフィルター層ＦｔＡ～ＦｔＤとしては、平均値フィルター、最大値フィルター、最小値フィルター、反転フィルターなどがある。
【0038】
ノード参照テーブル８４のうち、入力数が「２」のノード要素に対応するテーブルを第３ノード参照テーブル８４ｃとも呼ぶ。第３ノード参照テーブル８４ｃに規定されているノード要素は、フィルター層ＦｔＥ，ＦｔＦである。第３ノード参照テーブル８４ｃに規定された「２入力１出力」のフィルター層ＦｔＥ，ＦｔＦは、例えば、論理和フィルターや論理積フィルターなどである。
【0039】
第１ノード参照テーブル８４ａ～第３ノード参照テーブル８４ｃのそれぞれにおいて規定されたノード要素は、均等な確率で出現するように出現範囲が等分されている。例えば、第１ノード参照テーブル８４ａでは出現範囲が２等分されており、第２ノード参照テーブル８４ｂでは出現範囲が４等分されており、第３ノード参照テーブル８４ｃでは出現範囲が２等分されている。なお、不等号について、遺伝子の数値ＶＧがノード参照テーブル８４ａ～８４ｃごとにおいて、いずれのノード要素種別の出現範囲に含まれている限り、等号の有無を変更してもよい。
【0040】
図２の更なる説明を行う前に、図８を用いて、遺伝子翻訳部３４によるデータ処理シーケンスＳｑの生成処理を説明する。図８は、遺伝子翻訳部３４によって生成される生成過程の木構造のデータ処理シーケンスＳｑを示す図である。図８の左側には、木構造のデータ処理シーケンスＳｑに対応する表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑが示され、右側には木構造のデータ処理シーケンスＳｑが示されている。なお、図８に示すデータ処理シーケンスＳｑは、図４に示す個体ＩＶ１を元に生成されるデータ処理シーケンスＳｑ１である。理解の容易のために、図８において括弧書き内に記載された数字は、個体ＩＶ１の遺伝子座Ｎｏ．を示している。
【0041】
図８の右側に示すように、まず遺伝子翻訳部３４は、出力層ｏｕｔを下流端ノードである終端ノードに設定し、個体ＩＶの遺伝子の配列順にデータ処理シーケンスＳｑの出力側から入力側へと順に、部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素とのいずれかを割り当てることでデータ処理シーケンスＳｑを生成する。ノード要素の接続は、予め定めた翻訳ルールに従い実行される。本実施形態では、深さ優先のルールに従い遺伝子の翻訳が実行される。また、本実施形態では、まず部分シーケンス構造Ｓｔを１つ決定する処理と、決定した部分シーケンス構造Ｓｔが有するノードＮＤにノード要素を割り当てる処理とを、上流端ノードである始端ノードに入力層ｉｎ，ＣｏｎＡが割り当てられるまで繰り返し実行する。また、本実施形態の翻訳ルールでは、出力層ｏｕｔを上側としたときの木構造において、左側の接続先を右側の接続先よりも優先して部分シーケンス構造Ｓｔを設定する。
【0042】
遺伝子翻訳部３４は、まず出力層ｏｕｔの入力側の未接続端子Ｎｔ１に接続される部分シーケンス構造Ｓｔを、個体ＶＩ１の遺伝子座Ｎｏ．１の遺伝子と、構造参照テーブル８３とを参照することで決定する。図４に示すように、個体ＶＩ１の遺伝子座Ｎｏ．１に配置された遺伝子の数値ＶＧは、「０．２５１」であり、図５の構造参照テーブル８３では部分シーケンス構造ＳｔＣが対応する。よって、遺伝子翻訳部３４は、出力層ｏｕｔの入力側の未接続端子Ｎｔ１に、第３部分シーケンス構造ＳｔＣを接続する。図６に示すように、部分シーケンス構造ＳｔＣでは、入力数が「２」である１つのノードＮＤを有する。また、このノードＮＤは、２つの入力側端子Ｎｔ２，Ｎｔ３を有する。よって、遺伝子翻訳部３４は、表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ１のノードＮｏ．１に対応した、ノード要素と第１入力側ノードＮｏ．と第２入力側ノードＮｏ．に「予約コード」を設定する。
【0043】
次に、遺伝子翻訳部３４は、ノードＮｏ．１、すなわち、第３部分シーケンス構造ＳｔＣが有するノードＮＤに割り当てられるノード要素を、遺伝子座Ｎｏ．２の遺伝子の数値ＶＧと、図７に示す入力数が「２」である第３ノード参照テーブル８４ｃとを参照することで決定する。図４に示す個体ＶＩ１の遺伝子座Ｎｏ．２に配置された遺伝子の数値ＶＧは「０．９９３」であるので、図７の第３ノード参照テーブル８４ｃを参照するとフィルター層ＦｔＦが対応する。よって、遺伝子翻訳部３４は、ノードＮｏ．１のノード要素にフィルター層ＦｔＦを割り当てる。
【0044】
図８の中段に示すように、遺伝子翻訳部３４は、ノードＮｏ．１のノードに割り当てたフィルター層ＦｔＦの２つの未接続端子Ｎｔ２，Ｎｔ３のうち、左側の未接続端子Ｎｔ２に接続される部分シーケンス構造Ｓｔを、遺伝子と構造参照テーブル８３とを参照して決定する。具体的には、遺伝子翻訳部３４は、個体ＩＶ１の遺伝子座Ｎｏ．３に配置された遺伝子の数値ＶＧである「０．０６７」と、図５に示す構造参照テーブル８３とを参照することで、左側の未接続端子Ｎｔ２に接続される部分シーケンス構造Ｓｔを、第１部分シーケンス構造ＳｔＡと決定する。次に、遺伝子翻訳部３４は、先ほど決定した第１部分シーケンス構造ＳｔＡが入力数を「０」とする１つのノードＮＤを有するので、ノードＮｏ．２に「予約コード」を設定する。次に、遺伝子翻訳部３４は、ノードＮｏ．２に割り当てるノード要素を、遺伝子座Ｎｏ．４に配置された遺伝子の数値ＶＧと、入力数が「０」のテーブルである図７の第１ノード参照テーブル８４ａとを参照して決定する。左側のノードは、入力数が「０」の下流端ノードであるため、ノードＮｏ．２のノード要素を決定した後は、木構造における右側の未接続端子Ｎｔ３に接続される部分シーケンス構造の決定が行われる。このように、木構造のデータ処理シーケンスＳｑにおいて、全ての始端ノードである上流端ノードが、入力数が「０」である入力層ｉｎまたは入力層ＣｏｎＡとなるまで、遺伝子翻訳部３４は、遺伝子と参照テーブル８２とを参照することでデータ処理シーケンスＳｑを生成する。
【0045】
図９は、図４の個体ＩＶ１で表される表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ１と、木構造のデータ処理シーケンスＳｑを示す図である。理解の容易のために、表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ１において、括弧内に数字は、翻訳元である対応する遺伝子座Ｎｏ．を表している。また理解の容易のために、木構造のデータ処理シーケンスＳｑ１において、［ｘ，ｙ］を記載している。ｘの数字は、データ処理シーケンスＳｑのノードＮｏ．を表し、ｙは対応する遺伝子座Ｎｏ．を表す。図９の木構造のデータ処理シーケンスＳｑ１に示すように、上流端ノードは、全ての入力数が「０」の入力層ｉｎ、ＣｏｎＡである。
【0046】
図２に戻り、記憶装置７０の更なる説明を以下に行う。翻訳種別テーブル９２は、特定データ処理シーケンスＤＳｑの候補となるデータ処理シーケンスＳｑの生成過程において、種別テーブル生成部３６によって生成される。
【0047】
図１０は、個体ＩＶ１を翻訳した場合に生成される翻訳種別テーブル９２を示す図である。翻訳種別テーブル９２は、データ処理シーケンスＳｑの生成元である個体ＩＶを構成する遺伝子ごとに、詳細には遺伝子が配置された遺伝子座ごとに、遺伝子に割り当てられた部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素とを区別するためのデコード種別を関連付けたテーブルである。デコード種別は、さらに、部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素の区別に加え、データ処理シーケンスＳｑの生成に用いられなかった未使用の遺伝子を区別するための種別を含む。図１０において、遺伝子が部分シーケンス構造Ｓｔを表すために用いられた場合には、デコード種別として「Ｓｔｒｕｃｔ」の識別子が設定される。また、遺伝子がノード要素を表すために用いられた場合には、デコード種別として「Ｎｏｄｅ」の識別子が設定される。また、遺伝子が未使用の場合には、デコード種別として「Ｅｍｐｔｙ」の識別子が設定される。
【0048】
Ａ－２．生成装置が実行する処理：
図１１は、生成装置２０が実行する処理を示すフローチャートである。まず、生成装置２０のシーケンス生成機能は、ステップＳ３０において、特定データ処理シーケンスＤＳｑの生成処理を実行する。次いで、生成装置２０のデータ処理機能は、ステップＳ５０において、特定データ処理シーケンスＤＳｑを利用した利用処理を実行する。
図１１は、生成装置２０が実行する処理を示すフローチャートである。まず、生成装置２０のシーケンス生成機能は、ステップＳ３０において、特定データ処理シーケンスＤＳｑの生成処理を実行する。次いで、生成装置２０のデータ処理機能は、ステップＳ５０において、特定データ処理シーケンスＤＳｑを利用した利用処理を実行する。
【0049】
図１２は、図１１に示すステップＳ３０における特定データ処理シーケンスＤＳｑの生成処理の詳細フローチャートである。まず、ステップＳ３００において、記憶装置７０は、複数のフィルター層ＦｔＡ～ＦｔＦおよび入力層ＣｏｎＡをノード要素群８０として記憶する。ステップＳ３００は、ユーザーによって特定データ処理シーケンスＤＳｑで用いる候補となるフィルター層ＦｔＡ～ＦｔＦなどのノード要素が生成装置２０に入力されることで実行される。
【0050】
また、記憶装置７０は、ステップＳ３０１において、複数の学習セットＳＭから構成される学習データ群７４を記憶する。ステップＳ３０１は、ユーザーによって学習データ群７４が生成装置２０に入力されることで実行される。
【0051】
また、記憶装置７０は、ステップＳ３０３において、次世代の個体群８１が生成される場合の生成条件を記憶する。生成条件は、次世代生成工程において、親世代のどの個体ＩＶに対して、通常個体生成工程と参照個体生成工程のいずれかを実行するのかを定めた条件であり、ユーザーによって生成装置２０に入力される。なお、ステップＳ３００，ステップＳ３０１，ステップＳ３０３の順番は上記の順番に限定されるものではない。通常個体生成工程と参照個体生成工程については後述する。
【0052】
次に、ステップＳ３０６において、個体群生成部３２は、複数の個体ＩＶを生成して１世代の個体群８１を生成する。上述のごとく、個体ＩＶは、図４に示すように、ノード要素と、部分シーケンス構造Ｓｔと、のいずれかを表すための複数の遺伝子を配列する。ステップＳ３０６において、一つの世代Ｇにおける個体群８１は、複数の個体ＩＶ１～ＩＶ５によって構成されている。生成された個体群８１は、記憶装置７０に記憶される。このようにステップＳ３０６では、個体群生成部３２は、上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスＳｑを表すための複数の遺伝子を配列した個体ＩＶを複数生成して１世代の個体群８１を生成する。
【0053】
次に、ステップＳ３０８において、遺伝子翻訳部３４は、各個体ＩＶ１～ＩＶ５のうちから一つを選択して、個体ＩＶの遺伝子と、参照テーブル８２とを参照して、遺伝子を翻訳してデータ処理シーケンスＳｑを生成する。ステップＳ３０８は、１つの世代Ｇの全ての個体ＩＶについて実行されるまで繰り返し実行される。つまり、繰り返し実行されるステップＳ３０８は、１つの世代Ｇを構成する複数の個体ＩＶごとに対応したデータ処理シーケンスＳｑを生成する工程である。ステップＳ３０８の詳細については後述する。
【0054】
次に、ステップＳ３５０において、データ処理部４０はステップＳ３０８で生成されたデータ処理シーケンスＳｑを用いて複数の学習データＬＭをデータ処理して複数の出力データＰＭを生成する。
【0055】
次に、ステップＳ３５２において、評価判定部４６は、ステップＳ３５０によって生成された複数の出力データＰＭと、複数の出力データＰＭのそれぞれの生成元の学習データＬＭに関連付けられた目標データＴＭとを比較して、評価値ＥＶを複数算出することで処理結果を評価する。評価判定部４６は、算出した複数の評価値ＥＶの平均値を、出力データＰＭと目標データＴＭとの類似度ＳＤを示す最終的な評価値ＥＶとして用いる。
【0056】
次に、ステップＳ３５４において、評価判定部４６は、一つの世代Ｇの個体ＩＶ全てにおいてステップＳ３０８～ステップＳ３５２の処理を実行したか否かを判定する。ステップＳ３５４で「Ｎｏ」の判定が成された場合には、プロセッサー２５は、一つの世代Ｇの個体ＩＶのうちでステップＳ３０８～ステップＳ３５２を実行していない個体ＩＶのうちから一つを選択してステップＳ３０８～ステップＳ３５２の処理を再び実行する。つまり、データ処理部４０は、一つの世代Ｇを構成する複数の個体ＩＶに対応した複数のデータ処理シーケンスＳｑごとに学習データＬＭをデータ処理して、複数のデータ処理シーケンスＳｑごとに出力データＰＭを生成する。そして、評価判定部４６は、複数のデータ処理シーケンスＳｑごとに生成した複数の出力データＰＭと、対応する目標データＴＭとを比較して評価値ＥＶを算出する。
【0057】
一方で、ステップＳ３５４で「Ｙｅｓ」の判定が成された場合には、評価判定部４６の特定部４９は、ステップＳ３５６において、現世代における算出した複数の評価値ＥＶを用いて、予め定めた基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑがあるか否かを判定する。具体的には、評価判定部４６の特定部４９は、現世代の複数の個体ＩＶを元に算出した複数の評価値ＥＶが示すそれぞれの類似度ＳＤのうちで、最も高い類似度ＳＤｍａｘが、予め定めた終了閾値以上である場合には、基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑがあると判定する。つまり、ステップＳ３５６の工程は、複数のデータ処理シーケンスＳｑのそれぞれに対応する複数の評価値ＥＶを用いて、予め定めた基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑを特定する工程である。
【0058】
基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑがある場合、評価判定部４６の特定部４９は、ステップＳ３５８において、基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑを特定データ処理シーケンスＤＳｑとして出力する。出力された特定データ処理シーケンスＤＳｑは、記憶装置７０に記憶される。
【0059】
一方で、基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑが無い場合、ステップＳ３０６～ステップＳ３５６の処理が次ルーチンとして実行される。次ルーチンのステップＳ３０６では、個体群生成部３２は、次世代生成工程を実行することで次世代の個体群８１を生成する。次世代生成工程において、個体群生成部３２は、前回のルーチンで生成した複数の個体ＩＶのうちで評価値ＥＶが示す類似度ＳＤが低い１つ以上のデータ処理シーケンスＳｑの生成元である個体ＩＶについては、類似度ＳＤが高い個体ＩＶに対して交叉と突然変異との少なくとも一つを行うことで新たな個体ＩＶに置き換える。また、次世代生成工程において、個体群生成部３２は、前回のルーチンにおいて類似度ＳＤが高い個体ＩＶは複製する。これにより、個体群生成部３２は、次世代生成工程によって、今回のルーチンで用いる次世代の個体群８１を生成する。
【0060】
本実施形態では、個体群生成部３２は、前回のルーチンで用いた親世代の複数の個体ＩＶのうちで、類似度ＳＤが低い、すなわち下位Ｊ番目までの個体ＩＶについては、下位Ｊ番目までに該当しない類似度ＳＤが高い個体ＩＶに対して、交叉と突然変異との少なくとも一つを行うことで新たな個体ＩＶに置き換える。また、次世代生成工程において、個体群生成部３２は、類似度ＳＤが下位Ｊ番目までには該当しない類似度ＳＤの高い個体ＩＶを複製する。複製した個体ＩＶと交叉や突然変異を用いて新たに生成した個体ＩＶとによって新たなシーケンスセットが構成される。そして、新たなシーケンスセットを対象としてステップＳ３０８～ステップＳ３５６の処理が再び実行される。以上のように、類似度ＳＤが低い１つ以上の個体ＩＶを、類似度ＳＤが高い個体ＩＶを元に新たな個体ＩＶに置き換えることで、類似度ＳＤが低いデータ処理シーケンスＳｑについては、処理対象から外すことができる。これにより、より効率良く基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑを特定できる。
【0061】
次世代生成工程は、図１０に示す翻訳種別テーブル９２を参照して交叉と突然変異との少なくとも一つを行って次世代の個体群８１を生成する参照個体生成工程と、翻訳種別テーブル９２を参照することなく交叉と突然変異との少なくとも一つを行うことで次世代の個体ＩＶを生成する通常個体生成工程とを含む。次世代生成工程において、個体ＩＶごとに、参照個体生成工程と、通常個体生成工程とのいずれかを実行するかについては、図２に示す各種条件テーブル９０の生成条件に規定されている。この生成条件は、ユーザーから入力によって規定されてもよい。参照個体生成工程の詳細については後述する。
【0062】
新たなシーケンスセットを対象としたステップＳ３０８～ステップＳ３５６の処理において、前回までのルーチンで用いたシーケンスセットを構成するデータ処理シーケンスＳｑと同じデータ処理シーケンスＳｑについては、前回までのルーチンで算出された評価値ＥＶが用いられる。これにより、評価値ＥＶを再度計算する必要がないので、特定データ処理シーケンスの生成処理の処理効率を向上できる。
【0063】
【0064】
図１３に示すように、遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３１１において、記憶装置７０に記憶された現世代Ｇを構成する個体ＩＶ１～ＩＶ５のうちで、未処理の一つを選択する。以下では、図４に示す個体ＩＶ１が選択された場合について記載する。
【0065】
また遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３１３において、データ処理シーケンスＳｑと翻訳種別テーブル９２を初期化する。データ処理シーケンスＳｑの初期化によって、データ処理シーケンスＳｑは出力層ｏｕｔのみが配置される。また、翻訳種別テーブル９２は、初期化によって、デコード種別が記録されていない状態となる。なお、ステップＳ３１１とステップＳ３１３の順番はこれに限定されるものではなく逆であってもよい。
【0066】
次に遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３２６において、未確定のノードＮＤが有るか否かを判定する。未確定のノードＮＤは、データ処理シーケンスＳｑのノードＮＤにノード要素が割り当てられていないノードである。初回のルーチンでは、ステップＳ３１３によってデータ処理シーケンスＳｑが初期化されており、出力層ｏｕｔのみが設定されている状態であるため、未確定のノードＮＤは無いと判定され、ステップＳ３３０が実行される。
【0067】
遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３３０において、生成過程のデータ処理シーケンスＳｑに未接続端子があるかどうかを判定する。遺伝子翻訳部３４は、入力側のノードＮＤが全て入力層ｉｎ，ＣｏｎＢである場合には、未接続端子が無いと判定する。初回のルーチンでは、データ処理シーケンスＳｑは出力層ｏｕｔのみが設定されているので、遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３３０において、未接続端子は有ると判定してステップＳ３１６を実行する。
【0068】
遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３１６において、予め定めた翻訳ルールに従って未接続端子Ｎｔを１つ選択する。本実施形態では、図８の右上に記載するステップＳ３１６のように、出力層ｏｕｔの未接続端子Ｎｔ１が選択される。
【0069】
次いで遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３１７において、未接続端子Ｎｔ１に接続される部分シーケンス構造Ｓｔを表す遺伝子の翻訳を行う。つまり、ステップＳ３１７は、データ処理シーケンスＳｑの一部を構成する部分シーケンス構造Ｓｔを、遺伝子と構造参照テーブル８３とを用いて決定する工程である。詳細には、ステップＳ３１７では、遺伝子翻訳部３４は、個体ＩＶ１の遺伝子のうちで、まだデータ処理シーケンスＳｑを生成するために用いられていない未翻訳、かつ、最も遺伝子座Ｎｏ．が小さい翻訳対象遺伝子と、図５に示す構造参照テーブル８３とを参照して、部分シーケンス構造Ｓｔを決定する。図４に示すように、個体ＶＩ１の遺伝子座Ｎｏ．１に配置された遺伝子の数値ＶＧは、「０．２５１」であり、図５の構造参照テーブル８３では部分シーケンス構造ＳｔＣが対応する。よって、遺伝子翻訳部３４は、遺伝子座Ｎｏ．１に配置された遺伝子に対応する部分シーケンス構造Ｓｔが第３部分シーケンス構造ＳｔＣであると決定して、未接続端子Ｎｔ１に第３部分シーケンス構造ＳｔＣを接続することで遺伝子の翻訳を実行する。また、遺伝子翻訳部３４は、図８の最も上に示された表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ１に示すように、表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ１においてノードＮｏ．１に対応する箇所に「予約コード」を設定する。
【0070】
図１３に示すように、ステップＳ３１７の次にステップＳ３１８において、種別テーブル生成部３６は、部分シーケンス構造Ｓｔであることを識別する識別子を、翻訳対象遺伝子が配置された遺伝子座に関連付けることで、部分シーケンス構造Ｓｔの識別子を翻訳種別テーブル９２に記録する。本実施形態では、図１９の最も左側に示した翻訳種別テーブル９２のように、種別テーブル生成部３６は、翻訳種別テーブル９２において、翻訳対象遺伝子が配置された遺伝子座Ｎｏ．１に関連付けて、デコード種別として部分シーケンス構造Ｓｔを示す「Ｓｔｒｕｃｔ」の識別子を記録する。
【0071】
次に、遺伝子翻訳部３４は、図１３のステップＳ３２０に示すように、予め定めた翻訳ルールに従って、ノード要素が割り当てられていない未確定ノードＮＤを選択する。本実施形態では、遺伝子翻訳部３４は、未接続端子Ｎｔ１に接続された第３部分シーケンス構造ＳｔＣが有する予約コードが設定されたノードＮＤを未確定ノードＮＤとして選択する。
【0072】
次に、遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３２２において、選択した未確定ノードＮＤに対応した遺伝子の翻訳を行う。つまり、ステップＳ３２２は、図７に示すノード参照テーブル８４と、遺伝子とを用いて部分シーケンス構造Ｓｔを構成するノードＮＤに、入力層とフィルター層とのいずれかのノード要素を割り当てる工程である。詳細には、ステップＳ３２２において、遺伝子翻訳部３４は、個体ＩＶ１の翻訳対象遺伝子と、図７に示すノード参照テーブル８４とを参照して、部分シーケンス構造Ｓｔを構成する未確定ノードＮＤに割り当てるノード要素を決定する。遺伝子翻訳部３４は、翻訳対象遺伝子である図４の個体ＩＶ１の遺伝子座Ｎｏ．２の遺伝子が表す数値ＶＧと、入力数が「２」のノードに対応した図７に示す第３ノード参照テーブル８４ｃとを参照して、ノード要素としてフィルター層ＦｔＦを決定する。
【0073】
次に図１３に示すように、ステップＳ３２４において、種別テーブル生成部３６は、ノード要素であることを識別する識別子を、翻訳元である対応する遺伝子が配置された遺伝子座に関連付けることで、ノード要素の識別子を翻訳種別テーブル９２に記録する。本実施形態では、図１９の左から２番目に示した翻訳種別テーブル９２のように、種別テーブル生成部３６は、翻訳種別テーブル９２において、翻訳対象遺伝子が配置された遺伝子座Ｎｏ．２に関連付けて、デコード種別としてノード要素を示す「Ｎｏｄｅ」の識別子を記録する。
【0074】
以上のように、図１３に示すステップＳ３１７とステップＳ３２２は、複数の個体ＩＶごとに対応したデータ処理シーケンスＳｑを生成する工程の一部を構成する。また、ステップＳ３１８とステップＳ３２４は、データ処理シーケンスＳｑの生成元である個体ＩＶを構成する遺伝子ごとに、遺伝子に割り当てられた部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素とを区別するためのデコード種別を関連付けた翻訳種別テーブル９２を生成する翻訳種別テーブル生成工程である。この翻訳種別テーブル生成工程も、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程の一部を構成する。翻訳種別テーブル９２によって、遺伝子が部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素とのいずれに割り当てられたのかを容易に判定できる。これにより、次世代の個体群８１を生成する場合に部分シーケンス構造Ｓｔに着目して新たな個体を容易に生成できる。
【0075】
次に図１３のステップＳ３２６以降の処理を再び実行し、未確定のノードＮＤおよび未接続端子Ｎｔが無くなるまで、ステップＳ３２０以降の処理またはステップＳ３１６以降の処理を繰り返し実行する。
【0076】
なお、個体ＩＶについて全ての遺伝子を用いても未確定のノードＮＤおよび未接続端子Ｎｔが有る場合、すなわちデータ処理シーケンスＳｑの生成処理が完了しない場合には、遺伝子翻訳部３４は以下の終了処理を実行する。終了処理において、遺伝子翻訳部３４は、未接続端子Ｎｔが有る場合には、データ処理シーケンスＳｑの生成処理が完了するように、入力側に入力数が「０」のノードのみが配置された予め定めた部分シーケンス構造Ｓｔを選択して、未接続端子Ｎｔに接続する。本実施形態では、予め定めた部分シーケンス構造Ｓｔは、図６に示す第１部分シーケンス構造ＳｔＡである。また終了処理において、遺伝子翻訳部３４は、未確定ノードＮＤがある場合には、未確定ノードＮＤに定められた入力数に応じて、予め定めたノード要素を選択して、未確定ノードＮＤに割り当てる。例えば、遺伝子翻訳部３４は、終了処理において、入力数が「０」のノードＮＤには、入力層ｉｎを割り当て、入力数が「１」のノードＮＤにはフィルター層ＦｔＡを割り当て、入力数が「２」のノードＮＤにはフィルター層ＦｔＥを割り当てる。種別テーブル生成部３６は、終了処理によって設定された部分シーケンス構造Ｓｔやノード要素については、翻訳種別テーブル９２にデコード種別の記録は行わない。
【0077】
一方で、未確定のノードＮＤおよび未接続端子Ｎｔが無くなった場合には、種別テーブル生成部３６は、ステップＳ３３２において、翻訳に用いられなかった未使用の識別子を、対応する遺伝子が配置された遺伝子座に関連付けることで、翻訳種別テーブル９２に記録する。例えば、個体ＩＶ２を用いたデータ処理シーケンスＳｑ２の生成では、図１９の右側の翻訳種別テーブル９２に示すように、遺伝子座Ｎｏ．１０～Ｎｏ．１５の遺伝子が翻訳に用いられなかったので、遺伝子座Ｎｏ．１０～Ｎｏ．１５に識別子「Ｅｍｐｔｙ」を記録する。個体ＩＶが有する遺伝子全てに、デコード種別である識別子が関連付けられた図１４の右側に示す翻訳種別テーブル９２が、次世代生成工程における参照個体生成工程の際に個体群生成部３２によって参照される。
【0078】
図１３に示すように、ステップＳ３３２の次に、遺伝子翻訳部３４はステップＳ３３４において、翻訳したデータ処理シーケンスＳｑを出力する。例えば、出力されるデータ処理シーケンスＳｑは、データ処理の順序が規定されていれば出力形式は限定されるものではなく、例えば、図９に示すように表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑであってもよい。出力されたデータ処理シーケンスＳｑは、記憶装置７０に記憶される。これにより、ステップＳ３０８の遺伝子の翻訳処理は終了する。
【0079】
次に図１５～図１７を用いて、次世代Ｇｎの個体群８１が生成される場合に実行され得る個体参照生成工程について説明する。図１５は、親世代Ｇｍの個体ＩＶ１と、個体ＩＶ１の翻訳種別テーブル９２ａと、個体ＩＶ１のデータ処理シーケンスＳｑ１を示す図である。図１６は、親世代Ｇｍの個体ＩＶ２と、個体ＩＶ２の翻訳種別テーブル９２ｂと、個体ＩＶ２のデータ処理シーケンスＳｑ２を示す図である。図１７は、個体ＩＶ１と個体ＩＶ２とを個体参照生成工程を用いて交叉させることで生成した次世代Ｇｎの個体ＩＶ６を説明するための図である。
【0080】
本実施形態において、生成条件は、親世代Ｇｍにおいて最も高い類似度ＳＤであった個体ＩＶ１と、次に類似度ＳＤの高い個体ＩＶ２とを参照個体生成工程で交叉させることで、次世代Ｇｎの個体ＩＶ６を新たに生成するという条件を含む。また本実施形態において、生成条件は、上記以外の個体ＩＶを交叉させたり、突然変異させて次世代Ｇｎの個体ＩＶを生成させたりする場合には、通常個体生成工程を実行するという条件を含む。
【0081】
個体群生成部３２は、参照個体生成工程において、交叉によって次世代の個体Ｇｎを生成する場合において、部分シーケンス構造Ｓｔを単位として交叉を行う。本実施形態では、個体群生成部３２は、遺伝子において連続する２つの部分シーケンス構造Ｓｔを一つの単位として、二点交叉を行う。参照個体生成工程のうちで、部分シーケンス構造Ｓｔを単位として交叉を行う工程を種別参照交叉工程とも呼ぶ。
【0082】
個体群生成部３２は、図１５に示す個体ＩＶ１と図１６に示す個体ＩＶ２とを参照個体生成工程で交叉させる場合、２つ目と３つ目の部分シーケンス構造Ｓｔと、これらの部分シーケンス構造ＳｔのノードＮＤに割り当てられたノード要素が入れ替わるように交叉点を設定する。図１５に示すように、個体ＩＶ１では、個体群生成部３２は、遺伝子座Ｎｏ．２と遺伝子座Ｎｏ．３との間に第１交叉点ＣＰ１ａを設定し、遺伝子座Ｎｏ．７と遺伝子座Ｎｏ．８との間に第２交叉点ＣＰ２ａを設定する。また図１６に示すように、個体ＩＶ２では、個体群生成部３２は、遺伝子座Ｎｏ．２と遺伝子座Ｎ０．３との間に第１交叉点ＣＰ１ｂを設定し、遺伝子座Ｎｏ．８と遺伝子座Ｎｏ．９との間に第２交叉点ＣＰ２ｂを設定する。そして個体群生成部３２は、個体ＩＶ１において２つの交叉点ＣＰ１ａ，ＣＰ２ａに挟まれた遺伝子座Ｎｏ．３～Ｎｏ．７の遺伝子群ＧＧ１と、個体ＩＶ２において２つの交叉点ＣＰ１ｂ，ＣＰ２ｂに挟まれた遺伝子座Ｎｏ．３～Ｎｏ．８の遺伝子群ＧＧ２とを入れ替える。
【0083】
次世代Ｇｎの個体群８１を構成する個体ＩＶ６において、図１２のステップＳ３０８によってデータ処理シーケンスＳｑの生成処理によって、データ処理シーケンスＳｑの生成および翻訳種別テーブル９２ｆの生成が実行される。この場合、図１７に示すように、個体ＩＶ６について、遺伝子座Ｎｏ．１１～Ｎｏ．１３に配置された遺伝子は、生成元となる親世代Ｇｍの個体ＩＶ１では未翻訳であった遺伝子である。
【0084】
図１７に示す次世代Ｇｎの個体ＩＶ６は、個体ＩＶ１において、遺伝子群ＧＧ１を個体ＩＶ２の遺伝子群ＧＧ２に入れ替えて生成された個体である。参照個体生成工程において、交叉により次世代Ｇｎの個体ＩＶ６が生成される場合において、交叉により入れ替える遺伝子群の遺伝子の数は等しいとは限らない。よって、個体群生成部３２は、交叉によって個体ＩＶを生成する場合において、交叉前後において個体ＩＶが有する遺伝子の数、すなわち遺伝子長が同じになるように、未使用の種別が関連付けられた遺伝子を用いて調整する遺伝子長調整処理を実行する。
【0085】
図１８は、遺伝子長調整処理を説明するための図である。図１５に示す個体ＩＶ１と図１６に示す個体ＩＶ２について上述のごとく交叉を行って、個体ＩＶ１を元に図１７に示す個体ＩＶ６が生成される場合、遺伝子群ＧＧ２の遺伝子数が「６」であるのに対し、入れ替えられる元となる遺伝子群ＧＧ１の遺伝子数は「５」である。よって、個体ＩＶ６は、本来であれば遺伝子長が「１６」となり、元の個体ＩＶ１の遺伝子長の「１５」よりも長くなる。このように遺伝子長が長くなる第１の場合には、遺伝子長調整処理によって、遺伝子長が所定数を超える、すなわち１５を超えるデコード種別が「Ｅｍｐｔｙ」が関連付けられた遺伝子座Ｎｏ．に配置される遺伝子については個体ＩＶ６中に組み込まない。図１８に示すように、本来ならば遺伝子座Ｎｏ．１６には、個体ＩＶ１の遺伝子座Ｎｏ．１５の遺伝子が配置されるが、遺伝子長調整処理によって個体ＩＶ１の遺伝子座Ｎｏ．１５の遺伝子は個体ＩＶ６の遺伝子には組み込まない。
【0086】
なお、参照個体生成工程によって交叉が実行されることで生成された個体ＩＶの遺伝子長が、元の個体ＩＶの遺伝子長よりも短くなる場合には、以下の遺伝子長調整処理を実行する。まず、個体群生成部３２は、末尾側から不足分の遺伝子座を設ける。そして、個体群生成部３２は、交叉前の親世代における個体ＩＶの末尾側の遺伝子座であってデコード種別として「Ｅｍｐｔｙ」が関連付けられた遺伝子座に配置された遺伝子を新たに設けた不足分の遺伝子座に配置する。例えば、交叉によって生成される個体ＩＶの遺伝子長が、元の個体ＩＶの遺伝子長よりも１つ短くなる場合には、個体群生成部３２は、個体ＩＶ１の遺伝子座Ｎｏ．１５の遺伝子を不足分の遺伝子座に配置する。また、個体群生成部３２は、末尾側から不足分の遺伝子座を設けてランダムに遺伝子を配置することで遺伝子長調整処理を実行してもよい。
【0087】
上記のように、個体群生成部３２は、参照個体生成工程によって交叉を実行する場合に、遺伝子長調整処理を実行することで、データ処理シーケンスＳｑに影響のない未使用の遺伝子を用いて遺伝子の数である遺伝子長を一定の値に維持できる。これにより、特定データ処理シーケンスＤＳｑを特定するために、繰り返し図１２に示すステップＳ３０６の個体群８１の生成が繰り返された場合でも、遺伝子長が増大することを抑制できる。よって、個体ＩＶの翻訳処理などの処理時間の増大を抑制できるので、特定データ処理シーケンスＤＳｑを特定するまでの時間が長くなることを抑制できる。
【0088】
ここで、個体群生成部３２は、例えば、デコード種別が「Ｅｍｐｔｙ」が関連付けられた遺伝子座の遺伝子が無い、または、不足することで、遺伝子長生成処理を実行できないと判定した場合には、交叉の前後で遺伝子長が等しくなるように交叉点を再度設定する処理を実行してもよいし、参照個体生成工程に代えて通常個体生成工程による交叉を実行してもよい。また、個体群生成部３２は、デコード種別が「Ｅｍｐｔｙ」が関連付けられた遺伝子座の遺伝子が足りる場合であっても、交叉する遺伝子群ＧＧ１，ＧＧ２が予め定めた組み合わせである場合には、参照個体生成工程に代えて通常個体生成工程による交叉を実行してもよい。
【0089】
図１９は、図１１に示すステップＳ５０の利用処理工程のフローチャートである。まず記憶装置７０は、ステップＳ５００において、入力部１５０によって受け付けたノード要素群８０を記憶する。利用処理工程において記憶されるノード要素群８０は、特定データ処理シーケンスＤＳｑで用いられるノード要素のみであってもよい。なお、利用処理工程と、図１１のステップＳ３０とが同じ生成装置２０で実行される場合には、ステップＳ２００は省略でき、ステップＳ１００によって記憶装置７０に記憶されたノード要素群８０を用いることができる。
【0090】
次に、ステップＳ５０１において、記憶装置７０は、図１２のステップＳ３５８で特定された特定データ処理シーケンスＤＳｑを記憶する。なお、ステップＳ５００とステップＳ５０１の順番は上記に限定されるものではない。
【0091】
次に、ステップＳ５０３において、データ処理部４０は、入力部１５０を介して記憶装置７０に記憶されたデータであって特定データ処理シーケンスＤＳｑのデータ処理の対象となるデータを読み出すことで取得する。ステップＳ５０３によって取得されるデータは、例えば、学習データＬＭと同種のデータであり、本実施形態では対象物を撮像した画像である。なお、データ処理部４０は、データ処理の対象となるデータが複数ある場合には、記憶装置７０に予め記憶された複数のデータのうちの一つを読み出すことでデータを取得してもよいし、後述するデータ処理を実行するタイミングで対象となるデータをセンサー装置２００からその都度取得してもよい。
【0092】
次に、データ処理部４０は、ステップＳ５０４において、ステップＳ５０３によって取得されたデータに対して特定データ処理シーケンスＤＳｑを用いたデータ処理を実行する。つまり、データである画像に対して、特定データ処理シーケンスＤＳｑが示す順番に従って、データ処理を実行する。
【0093】
次に、ステップＳ５０５において、特定データ処理シーケンスＤＳｑを用いたデータ処理後のデータである出力データＰＭが出力される。ステップＳ５０５は、例えば、出力データＰＭが記憶装置７０に記憶されることで実行されたり、表示部１６０に表示されたりすることで実行される。
【0094】
次に、データ処理部４０は、ステップＳ５０６において、特定データ処理シーケンスＤＳｑを用いたデータ処理を継続するかどうかを判定する。例えば、データ処理部４０は、ユーザーからデータ処理の継続を示す情報が入力された場合や、データ処理の対象となる未処理のデータが記憶装置７０にまだ残っている場合に、データ処理を継続すると判定する。データ処理を継続する場合には、再びステップＳ５０３以降の処理が実行される。一方で、データ処理部４０は、ユーザーからデータ処理の終了を示す情報が入力された場合や、データ処理の対象となる未処理のデータが記憶装置７０に残っていない場合には、利用処理工程を終了する。
【0095】
上記第１実施形態によれば、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程は、図１３のステップＳ３１７において部分シーケンス構造Ｓｔを構造参照テーブル８３と遺伝子とを用いて決定し、ステップＳ３２２において決定した部分シーケンス構造Ｓｔを構成するノードＮＤにノード要素を割り当てている。すなわち、個体ＩＶを構成する遺伝子は、ノード要素に加えて部分シーケンス構造Ｓｔも表している。これにより、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程において、部分シーケンス構造Ｓｔを表す遺伝子および部分シーケンス構造Ｓｔ内のノード要素を表す遺伝子を、次世代の個体ＩＶについても維持することで、部分シーケンス構造Ｓｔを保った状態で新たな個体ＩＶを生成することができるので、基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑを生成する効率が低下する可能性を低減できる。
【0096】
また上記第１実施形態によれば、個体群生成部３２は、翻訳種別テーブルを参照して、交叉点と突然変異を行う遺伝子との少なくとも一つを決定し、交叉または突然変異を行う参照個体生成工程を実行できる。例えば、上記第１実施形態によれば、図１５～図１７に示すように、種別参照交叉工程によって、部分シーケンス構造Ｓｔを単位として交叉を行うことで、部分シーケンス構造Ｓｔを保った状態で新たな個体ＩＶを容易に生成できる。
【0097】
Ｂ．第２実施形態：
上記第１実施形態では、フィルター層などのノード要素に設定されるパラメーターは一定の値を用いていたり、同種のノード要素であってもパラメーターが異なっていれば異なるノード要素として取り扱っていたりしたが、これに限定されるものではない。例えば、ノード要素のパラメーターについても、個体ＩＶの遺伝子によって表してもよい。つまり、第２実施形態では、遺伝子は、部分シーケンス構造Ｓｔと、ノード要素と、ノード要素に設定されるパラメーターとを表すために用いられる。
上記第１実施形態では、フィルター層などのノード要素に設定されるパラメーターは一定の値を用いていたり、同種のノード要素であってもパラメーターが異なっていれば異なるノード要素として取り扱っていたりしたが、これに限定されるものではない。例えば、ノード要素のパラメーターについても、個体ＩＶの遺伝子によって表してもよい。つまり、第２実施形態では、遺伝子は、部分シーケンス構造Ｓｔと、ノード要素と、ノード要素に設定されるパラメーターとを表すために用いられる。
【0098】
以下にノード要素のパラメーターについても遺伝子によって表す場合を第２実施形態として説明する。パラメーターは、フィルター層や入力層に設定される値であり、例えば、カーネルサイズや、二値化フィルターの閾値などの係数が挙げられる。なお、第２実施形態は、主に個体ＩＶの遺伝子がノード要素と部分シーケンス構造Ｓｔに加えパラメーターも表す点において第１実施形態と異なり、基本的な生成装置２０の構成および生成装置２０が実行する処理内容は第１実施形態と同じであるので、同じ構成および処理内容については適宜説明を省略する。第２実施形態の生成装置２０ａと、第１実施形態の生成装置２０との異なる点は、後述するノード参照テーブル８４Ａと参照テーブル８２ａが新たにパラメーター参照テーブル８５を有する点である。
【0099】
図２０は、第２実施形態の生成装置２０ａが有するノード参照テーブル８４Ａを示す図である。ノード参照テーブル８４Ａは、遺伝子とノード要素の種別とノード要素の種別ごとのパラメーターの種類数を示すパラメーター数とを関連付けたテーブルである。パラメーター数は、ノード要素に設定されるパラメーターの数を表している。例えば、ノード要素に設定可能なパラメーターが、カーネルサイズと係数の２種類がある場合には、パラメーター数は「２」となる。なお、ノード要素に設定可能なパラメーターが２種類の場合でも、そのうちの１種類が予め定めた固定値を用いる場合には、パラメーター数は「１」としてもよい。
【0100】
ノード参照テーブル８４Ａは、入力側に接続されるノードの数である入力数ごとに定められている。なお、いずれのノード要素も出力数は「１」である。本実施形態では、ノード要素としては、入力層ｉｎ，入力層ＣｏｎＡ、フィルター層ＦｔＡ～ＦｔＦがデータ処理シーケンスＳｑのノード要素の候補となる。ノード参照テーブル８４Ａのうち、入力数が「０」のノード要素に対応するテーブルを第１ノード参照テーブル８４Ａａとも呼び、入力数が「１」のノード要素に対応するテーブルを第２ノード参照テーブル８４Ａｂとも呼び、入力数が「２」のノード要素に対応するテーブルを第３ノード参照テーブル８４Ａｃとも呼ぶ。入力数が「１」のフィルター層ＦｔＡ～ＦｔＤとしては、平均値フィルター、最大値フィルター、最小値フィルター、反転フィルターなどがある。入力数が「２」のフィルター層ＦｔＥ，ＦｔＦとしては、例えば、論理和フィルターや論理積フィルターなどである。なお、いずれのノード要素も出力数は「１」である。
【0101】
図２１は、参照テーブル８２ａが有するパラメーター参照テーブル８５を示す図である。パラメーター参照テーブル８５は、フィルター層にパラメーターが設定される場合に、パラメーター、詳細にはパラメーターの値と、遺伝子が示す数値ＶＧとの対応関係を示す。パラメーター参照テーブル８５は、パラメーターを設定可能なノード要素ごとに設けられている。例えば、フィルター層ＦｔＡについての第１パラメーター参照テーブル８５ａは、１種類のパラメーターＦｔＡ＿Ｐが設定可能であるため、１種類のパラメーターＦｔＡ＿Ｐのパラメーター値ＴＡ１，ＴＡ２と、遺伝子との対応関係を規定する。また例えば、フィルター層ＦｔＢは、２種類のパラメーターＦｔＢ＿Ｐ１，ＦｔＢ＿Ｐ２が設定可能である。よって、フィルター層ＦｔＢについての第２パラメーター参照テーブル８５ｂは、パラメーターＦｔＢ＿Ｐ１と遺伝子との対応関係を示すパラメーター参照テーブル８５ｂ１と、パラメーターＦｔＢ＿Ｐ２と遺伝子との対応関係を示すパラメーター参照テーブル８５ｂ２とを有する。
【0102】
第２実施形態における生成装置２０ａは、第１実施形態の生成装置と同様に、データ処理後の所望とする目標データＴＭを得るための特定データ処理シーケンスＤＳｑを生成するシーケンス生成機能と、データ処理機能とを有する。シーケンス生成機能において、遺伝子翻訳部３４が個体ＩＶを翻訳する場合の翻訳ルールは、第１実施形態と同様に深さ優先のルールである。一方で、第２実施形態では、部分シーケンス構造Ｓｔを１つ決定する処理と、決定した部分シーケンス構造Ｓｔが有するノードＮＤにノード要素を割り当てる処理と、割り当てたノード要素が設定可能なパラメーターを有する場合に、ノード要素にパラメーターを設定する処理と、を上流端ノードである始端ノードに入力層ｉｎ，ＣｏｎＡが割り当てられるまで繰り返し実行する。また、第１実施形態と同様に、本実施形態の翻訳ルールでは、出力層ｏｕｔを上側としたときの木構造において、左側の接続先を右側の接続先よりも優先して部分シーケンス構造Ｓｔを設定する。
【0103】
図２２は、第２実施形態において実行される個体ＩＶを翻訳してデータ処理シーケンスを生成する工程の詳細フローチャートである。第２実施形態においても、第１実施形態の図１１および図１２のフローチャートは実行されるが、ステップＳ３０８に代えてステップＳ３０８ａが実行される点で異なる。詳細には、ステップＳ３０８ａと第１実施形態のステップＳ３０８の違いは、パラメーターについてのステップＳ３２５，Ｓ３６１，Ｓ３６３，Ｓ３６５が加わった点である。その他のステップは、第１実施形態と同じであるので、同じ符号を付すと共に説明を適宜省略する。
【0104】
遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３２４の次に実行されるステップＳ３６１において、図２０に示すノード参照テーブル８４Ａを参照して、ステップＳ３２２によって未確定ノードＮＤに割り当てられたノード要素のパラメーター数を取得する。例えば、ステップＳ３２２によって割り当てられたノード要素がフィルター層ＦｔＦである場合、遺伝子翻訳部３４は、図２０に示す第３ノード参照テーブル８４Ａｃを参照することで、パラメーター数が「１」であることを取得する。図２２に示すステップＳ３６１において、パラメーター数が取得された場合には、対応するノード要素に関連付けて、パラメーターの数だけ「予約コード」が表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑに記録される。
【0105】
次に、遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３２５において未確定のパラメーターが有るか否かを判定する。具体的には、遺伝子翻訳部３４は、表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑにおいてパラメーターに該当する欄に、予約コードが記録されている場合には未確定のパラメーターが有ると判定する。
【0106】
遺伝子翻訳部３４は、未確定のパラメーターが有ると判定した場合には、ステップＳ３６３において、パラメーターを表す遺伝子の翻訳を行う。ステップＳ３６３は、ノードＮＤにノード要素を割り当てる工程であるステップＳ３２２の後に、ノードＮＤに割り当てたノード要素に設定すべきパラメーターが有る場合に、ノード要素に対して、パラメーター参照テーブル８５と遺伝子とを用いて、パラメーターを設定する工程である。ステップＳ３６３のパラメーターを設定する工程は、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程の一部を構成する。
【0107】
ステップＳ３６３において、遺伝子翻訳部３４は、個体ＩＶの遺伝子のうちで、まだデータ処理シーケンスＳｑを生成するために用いられていない最も遺伝子座Ｎｏ．が小さい翻訳対象遺伝子と、パラメーターを決定する対象となるノード要素に応じたパラメーター参照テーブル８５とを参照することで、パラメーターを決定する。遺伝子翻訳部３４は、表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑにおいて、決定したパラメーターについては、予約コードに代えて決定したパラメーターを表すデータを記録する。
【0108】
次に、種別テーブル生成部３６は、ステップＳ３６５において、パラメーターであることを識別する識別子を、翻訳対象遺伝子が配置された遺伝子座に関連付けることで、パラメーターの識別子を翻訳種別テーブル９２に記録する。つまり、本実施形態では、デコード種別は、部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素の区別に加え、パラメーターを区別するための種別を含む。
【0109】
以上のように、ステップＳ３１８，ステップＳ３２４，ステップＳ３６５は、データ処理シーケンスＳｑの生成元である個体ＩＶを構成する遺伝子ごとに、遺伝子が表す部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素とパラメーターとを区別するためのデコード種別を関連付けた翻訳種別テーブル９２を生成する翻訳種別テーブル生成工程である。
【0110】
なお、個体ＩＶについて全ての遺伝子を用いても未確定のノードＮＤ、未確定のパラメーター、および未接続端子Ｎｔが有る場合、すなわちデータ処理シーケンスＳｑの生成処理が完了しない場合には、遺伝子翻訳部３４は終了処理を実行する。終了処理において、遺伝子翻訳部３４は、未接続端子Ｎｔが有る場合には、データ処理シーケンスＳｑの生成処理が完了するように、入力側に入力数が「０」のノードのみが配置された予め定めた部分シーケンス構造Ｓｔを選択して、未接続端子Ｎｔに接続する。本実施形態では、予め定めた部分シーケンス構造Ｓｔは、図６に示す第１部分シーケンス構造ＳｔＡである。また終了処理において、遺伝子翻訳部３４は、未確定ノードＮＤがある場合には、未確定ノードＮＤに定められた入力数に応じて、予め定めたノード要素を選択して、未確定ノードＮＤに割り当てる。例えば、遺伝子翻訳部３４は、終了処理において、入力数が「０」のノードＮＤには、入力層ｉｎを割り当て、入力数が「１」のノードＮＤにはフィルター層ＦｔＡを割り当て、入力数が「２」のノードＮＤにはフィルター層ＦｔＥを割り当てる。また終了処理において、遺伝子翻訳部３４は、未確定のパラメーターがある場合には、ノード要素ごとに予め定められたパラメーター値を設定する。種別テーブル生成部３６は、終了処理によって設定された部分シーケンス構造Ｓｔやノード要素やパラメーターについて、翻訳種別テーブル９２にデコード種別の記録は行わない。
【0111】
図２３は、データ処理シーケンスＳｑの生成元である個体ＩＶ１５の一例を示す図である。図２４は、個体ＩＶ１５が表す木構造のデータ処理シーケンスＳｑ１５を示す図である。図２５は、個体ＩＶ１５が表す表形式のデータ処理シーケンスＳｑ１５を示す図である。図２６は、個体ＩＶ１５に対応する翻訳種別テーブル９２＿ＩＶ１５を示す図である。
【0112】
シーケンス生成部３０は、個体ＩＶ１５について図２２に示すステップＳ３０８ａを実行することで、図２４に示すデータ処理シーケンスＳｑ１５および図２６に示す翻訳種別テーブル９２＿ＩＶ１５を生成する。図２４に示すデータ処理シーケンスＳｑ１５は、例えば、図２５に示す表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ１５として記憶装置７０に記憶される。なお、理解の容易のために、図２５に示す表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ１５において、括弧内に数字を記載している。括弧内の数字は、対応する遺伝子座Ｎｏ．を表している。また、図２４に示すデータ処理シーケンスＳｑ１５において、理解の容易のために［ｘ，ｙ］を記載している。ｘの数字は、データ処理シーケンスＳｑ１５のノードＮｏ．を表し、ｙは対応する遺伝子座Ｎｏ．を表す。
【0113】
種別テーブル生成部３６は、個体ＩＶ１５の翻訳対象遺伝子の遺伝子座Ｎｏ．に関連付けて、翻訳対象遺伝子が表すデータ処理シーケンスＳｑ１５のシーケンス要素の種別であるデコード種別を翻訳種別テーブル９２＿ＩＶ１５に記録する。
【0114】
次に、第２実施形態において、次世代Ｇｎの個体群８１が生成される場合に実行され得る個体参照生成工程について説明する。第２実施形態の参照個体生成工程は、第１実施形態と同様に、部分シーケンス構造Ｓｔを単位として交叉を行う種別参照交叉工程を有する。さらに、第２実施形態の参照個体生成工程は、翻訳種別テーブル９２においてデコード種別が「Ｐａｒａｍ」が関連付けられた遺伝子、すなわちパラメーターの翻訳元である遺伝子に対して突然変異を行う種別参照変異工程を含む。このように、種別参照変異工程では、突然変異を行う対象となる個体ＩＶが有する複数の遺伝子のうちで、デコード種別としてパラメーターが関連付けられた特定遺伝子に対して突然変異を行う。
【0115】
図２７は、個体群生成部３２が実行する種別参照変異工程を説明する図である。本実施形態において、生成条件は、類似度ＳＤが下位２番目までの親世代Ｇｍの個体ＩＶｍをそれ以外の類似度ＳＤの高い個体ＩＶｍから突然変異または交叉によって次世代Ｇｎの新たな個体ＩＶｎを生成するという条件を含む。また本実施形態において、生成条件は、突然変異を行う場合において、上位Ｎ番目までのデータ処理シーケンスＳｑの生成元である個体ＩＶｍについては、参照個体生成工程の種別参照変異工程を実行し、それ以外の個体ＩＶｍについては通常個体生成工程を実行するという条件を含む。これにより、類似度ＳＤが上位Ｎ番目までのデータ処理シーケンスＳｑについては、ノード要素、例えばフィルター層のパラメーターのみを変更して、基準条件を満たすかどうか評価できる。なお、「Ｎ」は１以上の整数であり、本実施形態では「１」に設定されている。すなわち、本実施形態では、親世代Ｇｍの個体ＩＶｍのうちで類似度ＳＤが最も高い最良の個体ＩＶｍ１にのみ種別参照変異工程を実行する。これにより、最良の個体ＩＶｍ１については、パラメーターの値のみを変更して基準条件を満たすかどうかの評価をできる。なお、生成条件は、例えば、ユーザーによって設定される。
【0116】
本実施形態において、親世代Ｇｍの個体ＩＶ１５に対して種別参照変異工程が実行される場合、個体群生成部３２は、個体ＩＶ１５に対応する翻訳種別テーブル９２を参照して、一つ目にデコード種別としてパラメーターを示す識別子「Ｐａｒａｍ」が関連付けられた遺伝子を突然変異の対象として特定する。図２７に示す例では、個体群生成部３２は、遺伝子座Ｎｏ．３の遺伝子を突然変異の対象として特定し、突然変異を実行する。これにより、個体群生成部３２は、個体ＩＶ１５から次世代Ｇｎの個体ＩＶ２３を生成する。
【0117】
上記第２実施形態によれば、上記第１実施形態と同様の構成を有する点において同様の効果を奏する。例えば、上記第１実施形態と同様に、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程は、図２２のステップＳ３１７において部分シーケンス構造Ｓｔを構造参照テーブル８３と遺伝子とを用いて決定し、ステップＳ３２２において決定した部分シーケンス構造Ｓｔを構成するノードＮＤにノード要素を割り当てている。すなわち、個体ＩＶを構成する遺伝子は、ノード要素に加えて部分シーケンス構造Ｓｔも表している。これにより、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程において、部分シーケンス構造Ｓｔを表す遺伝子および部分シーケンス構造Ｓｔ内のノード要素を表す遺伝子を、次世代の個体についても維持することで、部分シーケンス構造Ｓｔを保った状態で新たな個体ＩＶを生成することができる。
【0118】
また上記第２実施形態によれば、例えば、図２６に示すように、個体ＩＶを構成する遺伝子が、部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素に加え、パラメーターも表しているので、個体群８１を生成する工程において、パラメーターに着目した個体の生成を行うことができる。例えば、フィルター層の種類によって異なるパラメーターの数にあわせて遺伝子を使用することができる。
【0119】
また上記第２実施形態によれば、図２６に示すように翻訳種別テーブル９２によって、遺伝子が部分シーケンス構造Ｓｔとノード要素とパラメーターとのいずれに割り当てられたのかを容易に判定できる。これにより、生成装置２０ａが次世代の個体群８１を生成する場合に，部分シーケンス構造Ｓｔやパラメーターに着目して新たな個体ＩＶを容易に生成できる。
【0120】
また上記第２実施形態によれば、図２７に示すように、個体群生成部３２は、種別参照変異工程によって、デコード種別としてパラメーターが関連付けられた遺伝子に対して突然変異を行うことで個体ＩＶを生成することから、突然変異を行う対象となる個体ＩＶに対してノード要素のパラメーターのみを変更した個体ＩＶを容易に生成できる。これにより、生成装置２０ａは、パラメーターの値のみを変更したデータ処理シーケンスＳｑを生成して基準条件を満たすかどうかの評価を行うことができる。例えば、生成装置２０ａは親世代の個体ＩＶのうちで評価の最も高い個体ＩＶに対してパラメーターの値のみを変更した次世代の個体ＩＶを生成することで、効率良く基準条件を満たすデータ処理シーケンスＳｑの生成を行うことができる。
【0121】
Ｃ．第３実施形態：
上記第１実施形態および第２実施形態では、図７のノード参照テーブル８４に示すように、入力数に応じたノード要素ごとにおいて、データ処理シーケンスＳｑを構成するノード要素として出現する出現確率は均等であったが、これに限定されるものではない。ノード参照テーブルにおいて、出現確率は均等でなくてもよいし、出力側ノード要素に対して接続されることを禁止する入力側ノード要素を規定してもよい。本実施形態のノード参照テーブル８４０は、出現確率を評価値ＥＶに相関を有する接続の相性を元に規定している。本実施形態において、ノード参照テーブル８４０は、後述する第１接続条件テーブルを用いて生成される。この詳細は後述する。また本実施形態の第１接続条件テーブルは、要素セットごとに評価値ＥＶに相関を有する接続の相性を定めていると共に、データ処理シーケンスＳｑを構成する要素セットとして生成されることを予め禁止する所定要素セットを定めている。要素セットは、互いに接続された入力側ノード要素と出力側ノード要素の組である。
上記第１実施形態および第２実施形態では、図７のノード参照テーブル８４に示すように、入力数に応じたノード要素ごとにおいて、データ処理シーケンスＳｑを構成するノード要素として出現する出現確率は均等であったが、これに限定されるものではない。ノード参照テーブルにおいて、出現確率は均等でなくてもよいし、出力側ノード要素に対して接続されることを禁止する入力側ノード要素を規定してもよい。本実施形態のノード参照テーブル８４０は、出現確率を評価値ＥＶに相関を有する接続の相性を元に規定している。本実施形態において、ノード参照テーブル８４０は、後述する第１接続条件テーブルを用いて生成される。この詳細は後述する。また本実施形態の第１接続条件テーブルは、要素セットごとに評価値ＥＶに相関を有する接続の相性を定めていると共に、データ処理シーケンスＳｑを構成する要素セットとして生成されることを予め禁止する所定要素セットを定めている。要素セットは、互いに接続された入力側ノード要素と出力側ノード要素の組である。
【0122】
図２８は、第３実施形態の生成装置２０ｂを示す図である。図２９は、第３実施形態の記憶装置７０ｂを示す図である。生成装置２０ｂと図１に示す生成装置２０との主な違いは、生成装置２０ｂのプロセッサー２５がテーブル生成部５５を有する点と、記憶装置７０ｂが第１接続条件テーブル８８と出力側種別テーブル９３とを有する点と、部分シーケンス構造ＳｔＸの構成である。生成装置２０ｂにおいて、第１実施形態と同様の構成について同一の符号を付すと共に適宜説明を省略する。
【0123】
図２９に示す出力側種別テーブル９３は、データ処理シーケンスＳｑにおいて、各ノード要素の出力側が、出力層ｏｕｔであるか、部分シーケンス構造Ｓｔであるか、同じ部分シーケンス構造Ｓｔ内におけるノード要素であるかを識別する出力側識別子を、遺伝子、すなわちノード要素ごとに関連付けたテーブルである。この詳細は後述する。
【0124】
テーブル生成部５５は、データ処理シーケンスＳｑにおける入力側ノード要素と、入力側ノード要素に接続される出力側ノード要素との接続の確率を示す接続条件を規定した第１接続条件テーブル８８を生成する。生成装置２０ｂは、図１１に示す特定データ処理シーケンスＤＳｑの生成処理が実行される前に、第１接続条件テーブル８８を生成するテーブル生成処理を実行する。生成装置２０ｂは、特定データ処理シーケンスＤＳｑの生成処理において、第１接続条件テーブル８８を用いて生成したノード参照テーブル８４０を参照することで、特定データ処理シーケンスＤＳｑの候補となるデータ処理シーケンスＳｑを生成する。
【0125】
図３０は、部分シーケンス構造ＳｔＸの一部を示す図である。第３実施形態において、部分シーケンス構造ＳｔＸは、図６に示す第１部分シーケンス構造ＳｔＡ～第１０部分シーケンス構造ＳｔＪに加え、下流端部分シーケンス構造ＳｔＶを有する。下流端部分シーケンス構造ＳｔＶは、出力層ｏｕｔを有する部分シーケンスであり、出力層ｏｕｔから入力側へと順に入力数が「１」のノードＮＤ１～ＮＤ３が直列に３つ接続された構造である。なお、下流端部分シーケンス構造ＳｔＶは、出力層ｏｕｔと、少なくとも一つのフィルター層が割り当てられるノードＮＤとを含む構造であれば上記に限定されない。
【0126】
図３１は、第１接続条件テーブル８８を生成するためのテーブル生成処理のフローチャートである。まず、ステップＳ１００において、記憶装置７０は、データ処理シーケンスＳｑのノード要素の候補となるノード要素群８０を記憶する。本実施形態では、ノード要素群８０は、入力層ＣｏｎＡと、複数のフィルター層ＦｔＡ，ＦｔＢ，ＦｔＣ，ＦｔＤ，ＦｔＥ，ＦｔＦ，ＦｔＭ，ＦｔＮ，ＦｔＯ，ＦｔＰ，ＦｔＱ，ＦｔＲ，ＦｔＳ，ＦｔＴとを有する。
【0127】
フィルター層ＦｔＡ，ＦｔＢ，ＦｔＣ，ＦｔＤ，ＦｔＥ，ＦｔＦは、入力側のノード要素から出力されたデータに対して第１処理を実行する第１処理工程に用いられる。フィルター層ＦｔＭ，ＦｔＮ，ＦｔＯは、入力側のノード要素から出力されたデータに対して第２処理を実行する第２処理工程に用いられる。フィルター層ＦｔＰ，ＦｔＱは、入力側のノード要素から出力されたデータに対して第３処理を実行する第３処理工程に用いられる。フィルター層ＦｔＲ，ＦｔＳ，ＦｔＴは、入力側のノード要素から出力されたデータに対して第４処理を実行する第４処理工程に用いられる。第１処理工程～第４処理工程は、データを処理する処理目的が異なる。
【0128】
本実施形態では、データ処理シーケンスＳｑの候補となるノード要素は、上記の入力層ＣｏｎＡと、複数のフィルター層ＦｔＡ，ＦｔＢ，ＦｔＣ，ＦｔＤ，ＦｔＥ，ＦｔＦ，ＦｔＭ，ＦｔＮ，ＦｔＯ，ＦｔＰ，ＦｔＱ，ＦｔＲ，ＦｔＳ，ＦｔＴとに加え、入力層ｉｎおよび出力層ｏｕｔを有する。始端ノードである入力層ｉｎ、ＣｏｎＡの入力数は「０」である。フィルター層ＦｔＡ，ＦｔＢ，ＦｔＣ，ＦｔＤ，ＦｔＭ，ＦｔＮ，ＦｔＯ，ＦｔＰ，ＦｔＱ，ＦｔＲ，ＦｔＳ，ＦｔＴの入力数は「１」である。フィルター層ＦｔＥ，ＦｔＦの入力数は「２」である。
【0129】
また、記憶装置７０は、ステップＳ１０１において、複数の学習セットＳＭから構成される学習データ群７４を記憶する。ステップＳ１０１は、ユーザーによって学習データ群７４が生成装置２０に入力されることで実行される。本実施形態では、学習データ群７４は第１実施形態の図３に示す学習データ群７４と同じである。なお、ステップＳ１００とステップＳ１０１との順番はこれに限定されるものではない。
【0130】
ステップＳ１０２において、テーブル生成部５５は、第１接続条件テーブル８８を初期化する。図３２～図３４を用いて、第１接続条件テーブル８８の初期化について説明する。図３２は、入力数が「０」の入力側ノード要素に対する第１接続条件テーブル８８Ａを示す図である。図３３は、入力数が「１」の入力側ノード要素に対する第１接続条件テーブル８８Ｂを示す図である。図３４は、入力数が「２」の入力側ノード要素に対する第１接続条件テーブルを示す図である。
【0131】
第１接続条件テーブル８８は、入力側に配置される候補となる入力側ノード要素の種別を示す入力側ノード要素種別と、入力側ノードに接続される候補となる出力側ノード要素の種別を示す出力側ノード要素種別と、接続参考値ＲＶとしての平均値ＡＲＶとが規定されている。図３１～図３３において、入力側ノード要素および出力側ノード要素の識別子は、ノード要素と同枠に括弧内に記した数字で表されている。入力側ノード要素の識別子は、入力数ごとに設定されている。
【0132】
出力側ノード要素は、複数のフィルター層ＦｔＡ，ＦｔＢ，ＦｔＣ，ＦｔＤ，ＦｔＥ，ＦｔＦ，ＦｔＭ，ＦｔＮ，ＦｔＯ，ＦｔＰ，ＦｔＱ，ＦｔＲ，ＦｔＳ，ＦｔＴ、出力層ｏｕｔに加え、部分シーケンス構造である出力層Ｓｔｏｕｔも含む。出力層Ｓｔｏｕｔは、入力側のノードＮＤの出力側に図６および図３０に示す部分シーケンス構造ＳｔＸが設定されていることを示す。つまり、出力側のノードＮＤが、入力側のノードＮＤを構成要素とする部分シーケンス構造Ｓｔとは異なる部分シーケンス構造Ｓｔを構成している場合には、遺伝子翻訳部３４は、出力層ＳｔＯｕｔを出力側ノード要素として、入力側ノード要素を決定する。詳細には、入力側の未確定のノードＮＤに入力層とフィルター層とのいずれかを割り当てる工程において、遺伝子翻訳部３４は、後述する出力側種別テーブル９３を用いて、ノード要素を割り当てるノードＮＤの出力側の種別を特定し、特定した出力側の種別に応じたノード参照テーブル８４０と、遺伝子とを用いて、ノードＮＤにノード要素を割り当てる。これにより、ノードＮＤの出力側の種別に応じたノード参照テーブル８４０を用いて、ノードＮＤにノード要素を割り当てることができる。
【0133】
ノード参照テーブル８４０は、第１接続条件テーブル８８を用いて生成される。ノード参照テーブル８４０に規定される入力側ノード要素と出力側ノード要素は、図３２～図３４に示す第１接続条件テーブル８８に対応している。よって、本実施形態のノード参照テーブル８４０において、出力側ノード要素は、ノード要素と部分シーケンス構造ＳｔＯｕｔとを含む。
【0134】
第１接続条件テーブル８８には、互いに接続された入力側ノード要素および出力側ノード要素の一対の要素セットが規定されている。接続参考値ＲＶとしての平均値ＡＲＶは、要素セットごとに規定された値であり、入力データＩＤをデータ処理して目標データＴＭを目標とした所望データを出力するための接続の相性を示す。平均値ＡＲＶは所定範囲、本実施形態では０以上１以下の数値をとる。接続参考値ＲＶの値が大きい程、要素セットのデータ処理シーケンスＳｑの構成要素として出現する出現確率は大きくなるように、ノード参照テーブル８４０は生成される。以上のように、第１接続条件テーブル８８は、互いに接続された入力側ノード要素と出力側ノード要素との組である要素セットごとに、入力側ノード要素と出力側ノード要素との接続確率を示すテーブルである。
【0135】
図３１に示すステップＳ１０２において、テーブル生成部５５は、第１接続条件テーブル８８における各要素セットの値である平均値ＡＲＶを全て初期値に設定する。初期値は、平均値ＡＲＶが取り得る範囲であり、かつ、０より大きく１以下の任意の値を設定でき、本実施形態では、「１」である。
【0136】
また、ステップＳ１０２において、テーブル生成部５５は、データ処理シーケンスＳｑを構成する要素セットとして生成されることを予め禁止する所定要素セットに対して、禁止情報を関連付ける。禁止情報は、データ処理シーケンスＳｑの構成要素として生成されることを禁止する情報であり、本実施形態では、平均値ＡＲＶが取り得る数値範囲外の数値である「－１」を示す情報である。特定要素セットを特定するための禁止特定情報は、ユーザーによって入力部１５０を介して予め記憶装置７０ｂに記憶されていてもよい。この場合、テーブル生成部５５は、記憶装置７０ｂの禁止特定情報を読み出すことで、接続条件テーブル８８において、禁止情報を所定要素セットに関連付ける。
【0137】
また、接続条件テーブル８８は、予め定めた禁止情報設定ルールに従って、接続条件テーブル８８において、禁止情報を所定要素セットに関連付けてもよい。禁止情報設定ルールは、例えば、ユーザーによって生成装置２０に入力されて記憶装置７０ｂに記憶される。禁止情報設定ルールは、例えば、データ処理シーケンスＳｑにおいて、第２処理工程を実行する場合には、第２処理工程から出力されたデータは第３処理工程において第３処理を実行するという第１ルールである。この第１ルールに従って禁止情報である「－１」が設定される要素セットは、図３３に示すように、出力側ノード要素種別が第３処理工程を実行するノード要素ＦｔＰ，ＦｔＱの要素セットのうちで、入力側ノード要素種別が第２処理工程を実行するフィルター層ＦｔＭ，ＦｔＮ，ＦｔＯ以外のノード要素である要素セットである。
【0138】
また、本実施形態では、禁止情報設定ルールに従って、テーブル生成部５５は、図３０に示す下流端部分シーケンス構造ＳｔＶにおいて、第２ノードＮＤ２には、第３処理工程を実行するフィルター層ＦｔＰ，ＦｔＱのいずれかがノード要素として設定されるように、第１接続条件テーブル８８を設定する。つまり、図３３に示すように、第１接続条件テーブル８８において、出力側ノード要素が第４処理工程を実行するフィルター層ＦｔＲ，ＦｔＳ，ＦｔＴである要素セットのうち、入力側ノード要素が第３処理工程を実行するフィルター層ＦｔＰ，ＦｔＱ以外の入力側ノード要素である要素セットには、禁止情報である「－１」が設定される。また、上述の第１ルールに従って、テーブル生成部５５は、図３０に示す下流端部分シーケンス構造ＳｔＶにおいて、第３ノードＮＤ３には、第２処理工程を実行するフィルター層ＦｔＭ，ＦｔＮ，ＦｔＯのいずれかがノード要素として設定されるように、第１接続条件テーブル８８を設定する。
【0139】
禁止情報設定ルールは、また例えば、データ処理シーケンスＳｑにおいて、終端ノードのノード要素である出力層ｏｕｔには、第４処理工程を実行するフィルター層ＦｔＲ、ＦｔＳ，ＦｒＴしか入力側ノード要素として接続されないという第２ルールである。この第２ルールに従って禁止情報である「－１」が設定される要素セットは、図３３に示すように、出力側ノード要素種別が出力層ｏｕｔの要素セットのうちで、入力側要素種別が第４処理工程を実行するフィルター層ＦｔＲ、ＦｔＳ，ＦｒＴ以外のノード用である要素セットである。
【0140】
このように、下流端部分シーケンス構造ＳｔＶと第１接続条件テーブル８８とによって、出力層Ｏｕｔに向かうデータの処理工程を所望とする順に設定できる。本実施形態では、第２工程、第３工程、第４工程の順にデータ処理が実行されて出力層Ｏｕｔによって処理後データである出力データＰＭが出力される。
【0141】
図３１に示すように、ステップＳ１０２の次に、ステップＳ１０３において、個体群生成部３２は、現世代Ｇについての複数の個体ＩＶから構成される個体群８１を生成する。一つの世代Ｇにおける個体群８１は、図４に示すように複数の個体ＩＶ１～ＩＶ５によって構成されている。生成された個体群８１は、記憶装置７０に記憶される。
【0142】
次に、ステップＳ１０４において、遺伝子翻訳部３４は、各個体ＩＶ１～ＩＶ５のうちで一つを選択して、基準参照テーブルを参照することで、選択した一つの個体ＩＶを翻訳してデータ処理シーケンスＳｑを生成する。基準参照テーブルは、記憶装置７０ｂに記憶されている。ステップＳ１０４において参照される基準参照テーブルは、第１実施形態の図１３に示すステップＳ３０８と同様に、部分シーケンス構造Ｓｔやノード要素が均等な確率で出現するように、出現範囲を規定している。つまり、基準参照テーブルは、図５と同じ構造参照テーブル８３と、図７に示すノード参照テーブル８４と同様のノード参照テーブルとを有する。本実施形態において、構造参照テーブル８３は、第１部分シーケンス構造Ｓｔ１～第１０部分シーケンス構造Ｓｔ１０が均等な確率で出現するように出現範囲が規定されている。また、同様のノード参照テーブルは、入力数ごとに、第３実施形態で用いる入力側に配置されるノード要素が均等な確率で出現するように出現範囲が規定されている。また、ステップＳ１０４では、後述する図３９のステップＳ３０８ｂに示す各ステップと同様のステップが実行される。例えば、ステップＳ１０４では、後述する図３９のステップＳ３１８ｂのように、出力側識別子を出力側種別テーブルに記録する処理が実行される。
【0143】
図３１に示すように、生成装置２０ｂは、ステップＳ１０４の次に、ステップＳ１０５のデータ処理と、ステップＳ１０９の処理結果の評価を順に実行する。ステップＳ１０４の処理内容は、図１２のステップＳ３５０と同じである。またステップＳ１０５の処理内容はステップＳ３５２と同じである。
【0144】
次に、テーブル生成部５５は、ステップＳ１１０において、第１接続条件テーブル８８の更新を実行する。例えば、ステップＳ１０４において生成されたデータ処理シーケンスＳｑが、図９に示すデータ処理シーケンスＳｑ１であり、ステップＳ１０９によって算出された接続参考値ＲＶが「０．８００」であった場合のステップＳ１１０を図３５～図３７を用いて説明する。なお、本実施形態では、評価判定部４６は、類似度ＳＤを接続参考値ＲＶに用いる。つまり、最終的な評価値ＥＶが、平均二乗誤差である場合、接続参考値ＲＶは評価値ＥＶの逆数である。また最終的な評価値ＥＶがＰＮＳＲやＭＳＥやＳＳＩＭが用いられる場合には、接続参考値ＲＶは評価値ＥＶの値が用いられる。
【0145】
図３５は、図３１のステップＳ１１０を説明するための第１図である。図３６は、図３２のステップＳ１１０を説明するための第２図である。図３７は、図３１のステップＳ１１０を説明するための第３図である。図３５～図３７は、図３２～図３４に対応する図である。
【0146】
テーブル生成部５５は、データ処理シーケンスＳｑ１を構成する一対の入力側ノード要素と出力側ノード要素の要素セットを全て抽出し、抽出した要素セットのうちで、禁止情報である「－１」が設定された要素セット以外の要素セットを表す欄には、接続参考値ＲＶである「０．８００」を加算する。
【0147】
ここで、接続条件テーブル８８の一つの要素セットを表す欄には、平均値ＡＲＶが最終的な接続参考値ＲＶとして規定される。つまり、ｎ回目の接続参考値ＲＶｎの加算によって算出される要素セットの平均値ＡＲＶｎは、以下の式（Ａ）を用いて算出される。
【0148】
ＡＲＶｎ＝{ＲＶｎ＋ＡＲＶｎ－１×ｎ}／（ｎ＋１） ・・・式（Ａ）
ここで、ＲＶｎは、ｎ回目で加算する接続参考値であり、ＡＲＶｎ－１は前回までの要素セットの欄に規定されていた平均値である。
ここで、ＲＶｎは、ｎ回目で加算する接続参考値であり、ＡＲＶｎ－１は前回までの要素セットの欄に規定されていた平均値である。
【0149】
データ処理シーケンスＳｑ１に同じ要素セットが複数ある場合には、同じ要素セットの数だけ接続参考値ＲＶを加算してもよいし、接続参考値ＲＶを１回だけ加算してもよい。本実施形態では、１つのデータ処理シーケンスＳｑ１において、同じ要素セットが複数ある場合でも、接続参考値ＲＶは１回だけ加算している。
【0150】
一方で、禁止情報が設定された要素セットに対応した欄には、接続参考値ＲＶが加算されないため、禁止情報が常に維持される。
【0151】
つまり、図３５～図３７に示す第１接続条件テーブル８８のうちで、図３５および図３６中にシングルハッチングを付した要素セットの欄には、「０．８００」が加算され、２で割ることで平均値が「０．９００」となる。一方で、図３５～図３７に示す第１接続条件テーブル８８のうちで、図３７中にクロスハッチングを付した要素セットの欄には、禁止情報である「－１」が設定されているので、接続参考値ＲＶである「０．８００」は加算されない。
【0152】
図３１に示すように、ステップＳ１１１において、テーブル生成部５５は、一つの世代Ｇの個体ＩＶ全てにおいてステップＳ１０４～ステップＳ１１０の処理を実行したか否かを判定する。ステップＳ１１１で「Ｎｏ」の判定が成された場合には、プロセッサー２５は、一つの世代Ｇの個体ＩＶのうちでステップＳ１０４～ステップＳ１１０を実行していない個体ＩＶから一つを選択してステップＳ１０４～ステップＳ１１１の処理を再び実行する。
【0153】
一方で、ステップＳ１１１で「Ｙｅｓ」の判定が成された場合には、テーブル生成部５５は、ステップＳ１１３において、終了条件を満たすか否かを判定する。終了条件は、予め定めた事前回数だけステップＳ１０３～ステップＳ１１１の処理ルーチンが実行されたという条件である。予め定めた事前回数は、例えば、第１接続条件テーブル８８の要素セットの欄全てに、少なくとも１回、好ましくは２回以上、接続参考値ＲＶが加算される程度の回数に設定される。例えば、第１接続条件テーブル８８に規定された要素セットの数の２倍以上の個体ＩＶについてステップＳ１０４～ステップＳ１１１の処理ルーチンが実行される程度に事前回数が設定される。
【0154】
以上のように、第１接続条件テーブル８８は、ランダムな確率でノード要素が出現する関係を有するように、ステップＳ１０４の処理によって生成された複数のデータ処理シーケンスＳｑのそれぞれを用いて算出された類似度ＳＤを、接続参考値ＲＶに用いることで生成される。これにより、第１接続条件テーブル８８を用いて個体ＩＶを生成することで、接続の相性が高い要素セットがデータ処理シーケンスＳｑに含まれる可能性を高くできる。
【0155】
終了条件が満たされていない場合には、個体群生成部３２は、次処理ルーチンにおいてステップＳ１０３を再び実行する。再び実行されるステップＳ１０３は、前回の処理ルーチンにおけるステップＳ１０３で生成された親世代Ｇｍの個体ＩＶｍ１～ＩＭｍ５のうちで、類似度ＳＤが下位Ｊ番目までの個体ＩＶｍを新たな個体ＩＶｎに入れ替えることで実行される。「Ｊ」は１以上の整数である。つまり、個体群生成部３２は、類似度ＳＤが下位Ｊ番目までに該当しない個体ＩＶについては複製し、また、下位Ｊ番目までに該当しない個体ＩＶに対して交叉や突然変異との少なくとも一つを行うことで新たな個体ＩＶを生成する。これにより、前回までに生成されたデータ処理シーケンスＳｑとはシーケンス要素の組み合わせが異なる新たなデータ処理シーケンスＳｑを容易に生成できる。再び実行されたステップＳ１０３によって生成された個体ＩＶｎを対象に、再びステップＳ１０４以降の処理を実行する。
【0156】
一方で終了条件が満たされた場合には、テーブル生成部５５は、ステップＳ１１５において、終了条件を満たした時点の第１接続条件テーブル８８を用いて、ノード参照テーブル８４０の生成処理を実行する。
【0157】
【0158】
テーブル生成部５５は、以下の生成アルゴリズムを用いて、ノード参照テーブル８４０を生成する。
＜生成アルゴリズム＞
・遺伝子の数値・・・ＶＧ（ＶＧは、０から１までの小数点第３位までの数値）
・出力側ノード要素の識別子・・・ｊ
ここで、ｊは、０以上の整数で表され、出力側ノード要素ごとに異なる値が割り当てられている。本実施形態では、識別子ｊは、０～１５が割り当てられている。
・接続される入力側ノード要素の識別子・・・ｉ
ここで、ｉは、０以上の整数で表され、０～Ｎｆ-1までの識別子によって表される。Ｎｆは、入力数ごとにおいて入力側ノード要素の候補となる数である。本実施形態では、例えば、入力数が「０」の入力側ノード要素である場合には、ノード要素の数Ｎｆは２である。よって、識別子ｉは、０～１が割り当てられている。
・接続条件テーブル８８の要素セットの値・・・ｔｉｊ
ｔｉｊは、平均値ＡＲＶであり、添え字の「ｉｊ」は、要素セットを特定するための識別子であり、入力側ノード要素と出力側ノード要素の識別子に対応する。例えば、図３８においてｔ４８は、入力側ノード要素がフィルター層ＦｔＭ、出力側ノード要素がフィルター層ＦｔＱの要素セットの平均値ＡＲＶである「０．２００」を示す。ただし、ｔｉｊが禁止情報である「－１」である場合には、ｔｉｊの値は「０」とみなす。
＜生成アルゴリズム＞
・遺伝子の数値・・・ＶＧ（ＶＧは、０から１までの小数点第３位までの数値）
・出力側ノード要素の識別子・・・ｊ
ここで、ｊは、０以上の整数で表され、出力側ノード要素ごとに異なる値が割り当てられている。本実施形態では、識別子ｊは、０～１５が割り当てられている。
・接続される入力側ノード要素の識別子・・・ｉ
ここで、ｉは、０以上の整数で表され、０～Ｎｆ-1までの識別子によって表される。Ｎｆは、入力数ごとにおいて入力側ノード要素の候補となる数である。本実施形態では、例えば、入力数が「０」の入力側ノード要素である場合には、ノード要素の数Ｎｆは２である。よって、識別子ｉは、０～１が割り当てられている。
・接続条件テーブル８８の要素セットの値・・・ｔｉｊ
ｔｉｊは、平均値ＡＲＶであり、添え字の「ｉｊ」は、要素セットを特定するための識別子であり、入力側ノード要素と出力側ノード要素の識別子に対応する。例えば、図３８においてｔ４８は、入力側ノード要素がフィルター層ＦｔＭ、出力側ノード要素がフィルター層ＦｔＱの要素セットの平均値ＡＲＶである「０．２００」を示す。ただし、ｔｉｊが禁止情報である「－１」である場合には、ｔｉｊの値は「０」とみなす。
【0159】
生成アルゴリズムにおいて、出力側ノード要素ｊの入力側に入力側ノード要素ｉが接続される確率Ｐｉｊは以下の式（１）によって算出される。
【数1】
【0160】
上記式（１）より、ｔｉｊが禁止情報である「－１」であり、ｔｉｊの値が「０」とみなされた場合には、接続される確率Ｐｉｊは「０」となる。すなわち、禁止情報が関連付けられた要素セットは、データ処理シーケンスＳｑの構成要素として出現しない。
【0161】
また生成アルゴリズムにおいて、入力側ノード要素ｉが出力側ノード要素ｊに対して接続される遺伝子の数値範囲の上限閾値Ｔｉｊは以下の式（２）を用いて算出される。なお、下限閾値は、一つ前の識別子に応じた入力側ノード要素の上限閾値に設定される。一つ前の識別子が無い場合には、下限閾値は「０」に設定される。なお、禁止情報が設定されている要素セットは、接続される確率Ｐｉｊは「０」となるため、ノード参照テーブル８４０において上限閾値は設定されない。
【数2】
【0162】
テーブル生成部５５は、上記式（２）によって算出した上限閾値Ｔｉｊを、対応する入力側ノード要素と出力側ノード要素とに関連付けて記録することでノード参照テーブル８４０を生成する。生成されたノード参照テーブル８４０は記憶装置７０ｂに記憶される。
【0163】
なお、数値範囲の不等号については、遺伝子の値ＶＧがいずれかの出現範囲に含まれている限り、等号の有無を変更してもよい。図３８に示すノード参照テーブル８４０では、出現範囲は以下としている。
・０≦ＶＧ＜０．２００（Ｔ４８）のときは、入力側ノード要素Ｎｏ．４であるフィルター層ＦｔＭを選択。
・０．２００（Ｔ４８）≦ＶＧ≦０．５００（Ｔ５８）のときは、入力側ノード要素Ｎｏ．５であるフィルター層ＦｔＮを選択。
・０．５００（Ｔ５８）＜ＶＧ≦１．０００（Ｔ６８）のときは、入力側ノード要素Ｎｏ．６であるフィルター層ＦｔＯを選択。
・０≦ＶＧ＜０．２００（Ｔ４８）のときは、入力側ノード要素Ｎｏ．４であるフィルター層ＦｔＭを選択。
・０．２００（Ｔ４８）≦ＶＧ≦０．５００（Ｔ５８）のときは、入力側ノード要素Ｎｏ．５であるフィルター層ＦｔＮを選択。
・０．５００（Ｔ５８）＜ＶＧ≦１．０００（Ｔ６８）のときは、入力側ノード要素Ｎｏ．６であるフィルター層ＦｔＯを選択。
【0164】
上記の生成アルゴリズムを用いて遺伝子の出現範囲を示す数値範囲を決定することで、同じ出力側ノード要素に対する接続候補である各入力側ノード要素の各接続参考値である各平均値ＡＲＶの比が、出力側ノード要素に接続される接続確率の比となるように、データ処理シーケンスＳｑが生成される。ノード参照テーブル８４０は、図１１のステップＳ３０の前に生成されていたが、ステップＳ３０において生成されてもよい。また、テーブル生成部５５は、ステップＳ３０が実行されている場合において、遺伝子の翻訳に必要な部分、すなわち出力側ノード要素を特定し、特定した出力側ノード要素に応じた部分のみのノード参照テーブル８４０を、第１接続条件テーブル８８を用いて生成してもよい。
【0165】
上記のノード参照テーブル８４０では、実際には、第１接続条件テーブル８８に規定された入力側ノード要素と出力側ノード要素との要素セットごとに上限閾値を設定したり、禁止情報に対応して上限閾値を設定しなかったりしている。つまり、ノード参照テーブル８４０は、出力側ノード要素の種別ごとに、接続される入力側ノード要素の種別と、遺伝子、詳細には遺伝子の数値の上限閾値とを対応づけたテーブルである。
【0166】
第３実施形態の生成装置２０ｂは、第１実施形態と同様に、図１１に示すステップＳ３０の特定データ処理シーケンスＤＳｑの生成処理と、ステップＳ５０の特定データ処理シーケンスを利用した利用処理とを実行する。ステップＳ５０の処理内容は、第１実施形態と第３実施形態とでは同じであるので説明を省略する。ステップＳ３０の処理内容について、第１実施形態と第３実施形態とでは、図１２に示すステップＳ３０８の処理内容が異なる。よって、第３実施形態では、第１実施形態のステップＳ３０８に対応する工程をステップＳ３０８ｂとする。
【0167】
図３９は、ステップＳ３０８ｂのフローチャートである。第１実施形態の図１３に示すステップＳ３０８と同じステップについては同一符号を付すと共に説明を適宜省略する。以下では主に、第１実施形態とは異なるステップであるステップＳ３１３ｂとステップＳ３１８ｂとステップＳ３２２ｂとについて説明する。
【0168】
遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３１３ｂにおいて、データ処理シーケンスＳｑと翻訳種別テーブル９２と出力側種別テーブル９３を初期化する。データ処理シーケンスＳｑの初期化では、遺伝子翻訳部３４は、下流端に出力層ｏｕｔと下流端部分シーケンス構造ＳｔＶとのいずれかを配置する。各種条件テーブル９０に、初期化を実行する場合には下流端部分シーケンス構造ＳｔＶを配置するという初期配置条件が格納されている場合には、遺伝子翻訳部３４は、構造参照テーブル８３と遺伝子とを用いることなく、下流端に下流端部分シーケンス構造ＳｔＶを配置する。下流端部分シーケンス構造ＳｔＶは、データ処理シーケンスＳｑの部分シーケンス構造ＳｔＸとして用いられる。一方で、各種条件テーブル９０に初期配置条件が格納されていない場合には、遺伝子翻訳部３４は、下流端に出力層ｏｕｔを配置する。本実施形態では、遺伝子翻訳部３４は、初期配置条件に従って、下流端に下流端部分シーケンス構造ＳｔＶを配置する。
【0169】
また、種別テーブル生成部３６は、データ処理シーケンスＳｑにおける部分シーケンス構造ＳｔＸが設定されるごとに、出力側種別テーブル９３への記録を行う。図４０は、出力側種別テーブル９３を示す図である。ステップＳ３１３ｂの初期化によって、下流端部分シーケンス構造ＳｔＶがデータ処理シーケンスＳｑの構成要素として設定された場合、図３０に示すように、ノードＮｏ，１のノードＮＤ１に接続される出力側のノード要素は出力層ｏｕｔである。よって、図４０に示すように、種別テーブル生成部３６は、ノードＮｏ．１に関連付けて出力層ｏｕｔを示す識別子「ｏｕｔ」を記録する。また、図３０に示すように、ノードＮｏ．２のノードＮＤ２に接続される出力側のノード要素は、ノードＮＤ１に配置されるフィルター層である。よって、図４０に示すように、種別テーブル生成部３６は、ノードＮｏ．２に関連付けてフィルター層を示す識別子「Ｆｔ」を記録する。また、図３０に示すように、ノードＮｏ．３のノードＮＤ３に接続される出力側のノード要素はノードＮＤ２に配置されるフィルター層である。よって、図４０に示すように、種別テーブル生成部３６は、ノードＮｏ．３に関連付けてフィルター層を示す識別子「Ｆｔ」を記録する。
【0170】
また、翻訳種別テーブル９２のデコード種別は、図３９に示すステップＳ３１３ｂにおける初期化によって、記録されていない状態となる。
【0171】
ステップＳ３１８ｂでは、第１実施形態のステップＳ３１８と同様に、種別テーブル生成部３６は、部分シーケンス構造Ｓｔであることを識別する識別子を、翻訳対象遺伝子が配置された遺伝子座に関連付けることで、部分シーケンス構造ＳｔＸの識別子を翻訳種別テーブル９２に記録する。またステップＳ３１８ｂでは、種別テーブル生成部３６は、翻訳したノード要素の出力側の構成要素を示す出力側識別子を、出力側種別テーブル９３に記録する。例えば、下流端部分シーケンス構造ＳｔＶの入力側に、図６に示す第２部分シーケンス構造ＳｔＢが接続される場合、第２部分シーケンス構造ＳｔＢのノードＮＤの出力側は、第２部分シーケンス構造ＳｔＢとは異なる下流端部分シーケンス構造ＳｔＶである。よって、図４０に示すように、種別テーブル生成部３６は、ノードＮｏ．４に関連付けて部分シーケンス構造ＳｔＸを識別する識別子である「ＳｔＯｕｔ」を出力側種別テーブル９３に記録する。
【0172】
ステップＳ３２２ｂにおいて、遺伝子翻訳部３４は、ステップＳ３２０によって選択した未確定ノードＮＤに対応した遺伝子の翻訳を行う。本実施形態では、遺伝子翻訳部３４は、翻訳対象遺伝子と、出力側種別テーブル９３と、第１接続条件テーブル８８を用いて生成したノード参照テーブル８４０とを参照して、未確定ノードＮＤに割り当てるノード要素を決定する。例えば、出力側種別テーブル９３において、未確定ノードＮＤのノードＮｏ．に「ＳｔＯｕｔ」が関連付けられている場合には、遺伝子翻訳部３４は、ノード参照テーブル８４０のうちで出力側ノード要素として「ＳｔＯｕｔ」が設定された部分と、遺伝子の数値ＶＧとを参照して、未確定ノードＮＤに割り当てるノード要素を決定する。
【0173】
図４１は、第３実施形態のステップＳ３０８ｂにおいて、翻訳される個体ＩＶ３０を示す図である。図４２は、個体ＩＶ３０を翻訳することで生成されたデータ処理シーケンスＳｑ３０を示す図である。図４３は、データ処理シーケンスＳｑ３０の生成の際に、生成された翻訳情報９００を示す図である。図４４は、個体ＩＶ３０についての表形式のデータ処理シーケンスＴＳｑ３０を示す図である。図４２に示すデータ処理シーケンスＳｑ３０において、理解の容易のために［ｘ，ｙ］を記載している。ｘの数字は、データ処理シーケンスＳｑ３０のノードＮｏ．を表し、ｙは対応する遺伝子座Ｎｏ．を表す。図４３の翻訳情報９００は、翻訳種別テーブル９２＿ＩＶ３０と、出力側種別テーブル９３＿ＩＶ３０とを有する。
【0174】
上記第３実施形態によれば、上記第１実施形態または上記第２実施形態と同様の構成を有する点において第１実施形態または第２実施形態と同様の効果を奏する。例えば、上記第１実施形態と同様に、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程は、図１３のステップＳ３１７とステップＳ３２２とを有することで、個体ＩＶを構成する遺伝子は、ノード要素に加えて部分シーケンス構造Ｓｔも表している。これにより、生成装置２０ｂは、データ処理シーケンスＳｑを生成する工程において、部分シーケンス構造Ｓｔを表す遺伝子および部分シーケンス構造Ｓｔ内のノード要素を表す遺伝子を、次世代の個体についても維持することで、部分シーケンス構造Ｓｔを保った状態で新たな個体ＩＶを生成することができる。
【0175】
また上記第３実施形態によれば、図３０に示すように、出力層ｏｕｔとフィルター層とを含む下流端部分シーケンス構造ＳｔＶをデータ処理シーケンスの部分シーケンス構造として用いることで、出力層から上流端側に向かって配置されるノードの配置構成を予め設定できる。本実施形態では、下流端部分シーケンス構造ＳｔＶは、出力層ｏｕｔから直列に３つのノードＮＤ１～ＮＤ３が配置される配置構成である。
【0176】
Ｄ．他の実施形態：
Ｄ－１．他の実施形態１：
上記第３実施形態では、図３９のステップＳ３１３ｂの初期化において、データ処理シーケンスＳｑにおいて下流端部分シーケンス構造ＳｔＶが配置されることで、図３０に示すように、出力層ｏｕｔに接続されるノードＮＤ１と、ノードＮＤ１に接続されるノードＮＤ２と、ノードＮＤ２に接続されるノードＮＤ３とが予め設定されていたが、これに限定されるものではない。つまり、例えば、互いに接続された入力側と出力側の一対の部分シーケンス構造Ｓｔである構造セットごとに、一対の部分シーケンス構造Ｓｔの接続確率を表す第２接続条件テーブル８９２を用いて、構造参照テーブル８３Ｄを生成することで、出力層ｏｕｔから順に接続されるノード要素を制限してもよい。以下に具体例を説明する。
Ｄ－１．他の実施形態１：
上記第３実施形態では、図３９のステップＳ３１３ｂの初期化において、データ処理シーケンスＳｑにおいて下流端部分シーケンス構造ＳｔＶが配置されることで、図３０に示すように、出力層ｏｕｔに接続されるノードＮＤ１と、ノードＮＤ１に接続されるノードＮＤ２と、ノードＮＤ２に接続されるノードＮＤ３とが予め設定されていたが、これに限定されるものではない。つまり、例えば、互いに接続された入力側と出力側の一対の部分シーケンス構造Ｓｔである構造セットごとに、一対の部分シーケンス構造Ｓｔの接続確率を表す第２接続条件テーブル８９２を用いて、構造参照テーブル８３Ｄを生成することで、出力層ｏｕｔから順に接続されるノード要素を制限してもよい。以下に具体例を説明する。
【0177】
図４５は、第２接続条件テーブル８９２を示す図である。第２接続条件テーブル８９２は、図３２～図３４のノード要素に対する第１接続条件テーブル８８を、部分シーケンス構造に対象を代えたテーブルである。つまり、第２接続条件テーブル８９２において、出力側部分シーケンス構造は、部分シーケンス構造ＳｔＭ～ＳｔＲに加え、出力層ｏｕｔも含む。入力側部分シーケンス構造は、部分シーケンス構造ＳｔＭ～ＳｔＲである。
【0178】
部分シーケンス構造ＳｔＭ～ＳｔＲは、図６に示す部分シーケンス構造Ｓｔと同様に、ノードＮＤの入力側の未接続端子Ｎｔに接続され、入力層とフィルター層との少なくともいずれか一方のノード要素が割り当てられるノードＮＤを含む。
【0179】
第２接続条件テーブル８９２において、データ処理シーケンスＳｑの構成要素として生成されることを禁止しない非禁止構造セットに対しては、０より大きく１以下の範囲で数値が関連付けられる。数値の大きさに比例して、出現する確率は高くなる。一方で、第２接続条件テーブル８９２において、データ処理シーケンスＳｑを構成要素として生成されることを予め禁止する所定構造セットに対しては、データ処理シーケンスＳｑとして生成されることを禁止することを示す禁止情報が関連付けられている。禁止情報は、非禁止構造セットが取り得る数値範囲外の数値に設定され、本実施形態では「－１」に設定される。図４５に示す例では、出力層Ｏｕｔに接続される部分シーケンス構造は、部分シーケンス構造ＳｔＰ，ＳｔＱ，ＳｔＲのいずれかに制限されている。
【0180】
構造セットに対応させて数値を関連付けることで第２接続条件テーブル８９２を生成する工程は、利用者の入力によって記憶装置７０ｂに記憶された生成条件に基づいて、図２８に示すテーブル生成部５５が実行する。また、第２接続条件テーブル８９２を生成する工程は、図１１に示すステップＳ３０の前に実行される。
【0181】
第２接続条件テーブル８９２において、入力側の各シーケンス構造を識別する識別子i
と、出力側の各シーケンス構造を識別する識別子jとは、括弧内に数字で記されている。第２接続条件テーブル８９２の各構造セットに関連付けられた値は、図４５に示す初期値を最終的な値としてもよいし、図３１に示すテーブル生成処理によって、第１接続条件テーブル８８と同様に更新してもよい。
と、出力側の各シーケンス構造を識別する識別子jとは、括弧内に数字で記されている。第２接続条件テーブル８９２の各構造セットに関連付けられた値は、図４５に示す初期値を最終的な値としてもよいし、図３１に示すテーブル生成処理によって、第１接続条件テーブル８８と同様に更新してもよい。
【0182】
図４６は、第２接続条件テーブル８９２から生成された構造参照テーブル８３Ｄを示す図である。
【0183】
テーブル生成部５５は、第１接続条件テーブル８８からノード参照テーブル８４０を生成する生成処理と同様の生成アルゴリズムを用いて、第２接続条件テーブル８９２から構造参照テーブル８３Ｄを生成する。すなわち、テーブル生成部５５は、上述の式（１）、式（２）を含む生成アルゴリズムを用いて構造参照テーブル８３Ｄの構造セットに関連付けて上限閾値Ｔｉｊを記録することで、構造参照テーブル８３Ｄを生成する。
【0184】
個体群生成部３２は、図５に示す均等な確率でデータ処理シーケンスＳｑに出現するように規定した構造参照テーブル８３に代えて、構造参照テーブル８３Ｄを参照して、出力側部分シーケンス構造に接続される入力側部分シーケンス構造を決定する。これにより、所定構造セットに対して禁止情報が関連付けられることで、データ処理シーケンスＳｑの構成要素として生成させない構造セットを予め設定できる。これにより、所望の目的に対するデータ処理の組み合わせとして望ましくない構造セットに対して禁止情報を関連付けることで、基準条件を満たすデータ処理シーケンスを効率良く特定できる。
【0185】
なお、上記の第２接続条件テーブル８９２は、多段階に分かれるように設定されていてもよい。例えば、部分シーケンス構造が、さらに複数の部分シーケンス構造、すなわち小部分シーケンス構造を有するように設定されている場合、さらに部分シーケンス構造と小部分シーケンス構造のそれぞれについて第２接続条件テーブル８９２が設定されてもよい。
【0186】
Ｄ－２．他の実施形態２：
上記各実施形態において、図１２に示す２回目以降のルーチンにおいてステップＳ３０６で実行される次世代生成工程において、次世代の個体ＩＶｎと親世代の個体ＩＶｍとにおいて同じデータ処理シーケンスＳｑとなる重複状態の場合には、次世代の個体ＩＶｎを破棄して、再度、次世代の個体ＩＶｎを生成する処理を実行してもよい。個体群生成部３２は、重複状態かどうかを、生成元となった親世代の個体ＩＶｍに対応する翻訳種別テーブル９２と、次世代の個体ＩＶｎとを参照することで、判定する。具体的には、個体群生成部３２は、親世代の個体ＩＶｍに対応する翻訳種別テーブル９２において、デコード種別として「Ｅｍｐｔｙ」の識別子が設定された遺伝子のみが交叉や突然変異によって変更されて次世代の個体ＩＶｎが生成されていた場合には、重複状態であると判定する。
上記各実施形態において、図１２に示す２回目以降のルーチンにおいてステップＳ３０６で実行される次世代生成工程において、次世代の個体ＩＶｎと親世代の個体ＩＶｍとにおいて同じデータ処理シーケンスＳｑとなる重複状態の場合には、次世代の個体ＩＶｎを破棄して、再度、次世代の個体ＩＶｎを生成する処理を実行してもよい。個体群生成部３２は、重複状態かどうかを、生成元となった親世代の個体ＩＶｍに対応する翻訳種別テーブル９２と、次世代の個体ＩＶｎとを参照することで、判定する。具体的には、個体群生成部３２は、親世代の個体ＩＶｍに対応する翻訳種別テーブル９２において、デコード種別として「Ｅｍｐｔｙ」の識別子が設定された遺伝子のみが交叉や突然変異によって変更されて次世代の個体ＩＶｎが生成されていた場合には、重複状態であると判定する。
【0187】
Ｅ．他の形態：
本開示は、上述した実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の形態で実現することができる。例えば、本開示は、以下の形態（aspect）によっても実現可能である。以下に記載した各形態中の技術的特徴に対応する上記実施形態中の技術的特徴は、本開示の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、本開示の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
本開示は、上述した実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の形態で実現することができる。例えば、本開示は、以下の形態（aspect）によっても実現可能である。以下に記載した各形態中の技術的特徴に対応する上記実施形態中の技術的特徴は、本開示の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、本開示の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
【0188】
（１）本開示の第１形態によれば、データ処理シーケンスの生成方法が提供される。この生成方法は、（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する工程と、（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する工程であって、（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する工程と、
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる工程と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する工程と、（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する工程と、（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する工程と、を備える。この形態によれば、データ処理シーケンスを生成する工程は、部分シーケンス構造を構造参照テーブルと遺伝子とを用いて決定し、決定した部分シーケンス構造を構成するノードにノード要素を割り当てている。すなわち、個体を構成する遺伝子は、ノード要素に加えて部分シーケンス構造も表している。これにより、工程（ａ）において、部分シーケンス構造を保った状態で新たな個体を生成することができるので、基準条件を満たすデータ処理シーケンスを生成する効率が低下する可能性を低減できる。
（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる工程と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する工程と、（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する工程と、（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する工程と、を備える。この形態によれば、データ処理シーケンスを生成する工程は、部分シーケンス構造を構造参照テーブルと遺伝子とを用いて決定し、決定した部分シーケンス構造を構成するノードにノード要素を割り当てている。すなわち、個体を構成する遺伝子は、ノード要素に加えて部分シーケンス構造も表している。これにより、工程（ａ）において、部分シーケンス構造を保った状態で新たな個体を生成することができるので、基準条件を満たすデータ処理シーケンスを生成する効率が低下する可能性を低減できる。
【0189】
（２）上記形態において、前記工程（ｄ）における前記予め定めた基準条件は、前記複数の評価値がそれぞれ示す複数の前記類似度のうちで最も値が高い前記類似度が、予め定めた終了閾値以上であるという条件であり、前記工程（ａ）は、前記工程（ｄ）において前記予め定めた基準条件を満たさない場合には、前回のルーチンによって生成した前記複数の個体のうちで、前記類似度が低い１つ以上の前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体については、前記類似度が高い前記個体に対して交叉と突然変異との少なくとも一つを行うことで新たな前記個体に置き換え、前記類似度が高い前記個体は複製することで、今回のルーチンで用いる次世代の前記個体群を生成する次世代生成工程を含んでいてもよい。この形態によれば、類似度が低い１つ以上の個体を、類似度が高い個体を元に新たな個体に置き換えることで、類似度が低いデータ処理シーケンスについては、処理対象から外すことができる。これにより、より効率良く基準条件を満たすデータ処理シーケンスを特定できる。
【0190】
（３）上記形態において、前記工程（ｂ）は、前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体を構成する前記遺伝子ごとに、前記遺伝子に割り当てられた前記部分シーケンス構造と前記ノード要素とを区別するためのデコード種別を関連付けた翻訳種別テーブルを生成する翻訳種別テーブル生成工程を含んでいてもよい。この形態によれば、翻訳種別テーブルを参照して、交叉点と突然変異を行う遺伝子との少なくとも一つを決定して、交叉または突然変異を行うことができる。
【0191】
（４）上記形態において、前記次世代生成工程は、前記翻訳種別テーブルを参照して、交叉点と前記突然変異を行う前記遺伝子との少なくともいずれか一つを決定し、前記交叉または前記突然変異を行う参照個体生成工程を含んでいてもよい。この形態によれば、翻訳種別テーブルを参照して、交叉点と突然変異を行う遺伝子との少なくとも一つを決定して、交叉または突然変異を行うことができる。
【0192】
（５）上記形態において、前記参照個体生成工程は、前記交叉によって前記個体を生成する場合において、前記部分シーケンス構造を単位として前記交叉を行ってもよい。この形態によれば、部分シーケンス構造を単位として交叉を行うことで、部分シーケンス構造を保った状態で新たな個体を容易に生成できる。
【0193】
（６）上記形態において、前記デコード種別は、前記部分シーケンス構造と前記ノード要素との区別に加え、前記データ処理シーケンスの生成に用いられなかった未使用の前記遺伝子を区別するための種別を含み、前記参照個体生成工程は、前記交叉によって前記個体を生成する場合において、交叉前後において前記個体が有する前記遺伝子の数が同じとなるように、前記未使用の種別が関連付けられた前記遺伝子を用いて調整してもよい。この形態によれば、データ処理シーケンスに影響のない未使用の遺伝子を用いて遺伝子の数である遺伝子長を一定の値に維持できる。これにより、遺伝子長の増大を抑制して、処理時間の増大を抑制できる。
【0194】
（７）上記形態において、前記遺伝子は、前記部分シーケンス構造と、前記ノード要素と、前記ノード要素に設定されるパラメーターとを表すために用いられ、前記工程（ｂ）は、さらに、（ｂ３）前記工程（ｂ２）の後に、前記ノードに割り当てた前記ノード要素に対して、前記遺伝子と前記パラメーターとを対応付けたパラメーター参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて、前記パラメーターを設定する工程を含んでいてもよい。この形態によれば、個体を構成する遺伝子が、パラメーターも表しているので、工程（ａ）において、パラメーターに着目した個体の生成を行うことができる。例えば、フィルター層の種類によって異なるパラメーターの数にあわせて遺伝子を使用することができる。
【0195】
（８）上記形態において、前記デコード種別は、前記部分シーケンス構造と前記ノード要素との区別に加え、前記パラメーターを区別するための種別を含み、前記翻訳種別テーブル生成工程は、前記データ処理シーケンスの生成元である前記個体を構成する前記遺伝子ごとに、前記デコード種別を関連付けた翻訳種別テーブルを生成してもよい。この形態によれば、翻訳種別テーブルによって、遺伝子が部分シーケンス構造とノード要素とパラメーターとのいずれに割り当てられたのかを容易に判定できる。これにより、次世代の個体群を生成する場合に部分シーケンス構造やパラメーターに着目して新たな個体を容易に生成できる。
【0196】
（９）上記形態において、前記参照個体生成工程は、前記突然変異によって前記個体を生成する場合において、前記突然変異を行う対象となる前記個体が有する前記複数の遺伝子のうちで、前記デコード種別として前記パラメーターが関連付けられた前記遺伝子に対して前記突然変異を行う種別参照変異工程を含んでいてもよい。この形態によれば、デコード種別としてパラメーターが関連付けられた遺伝子に対して突然変異を行うことで個体を生成することから、突然変異を行う対象となる個体に対してノード要素のパラメーターのみを変更した個体を容易に生成できる。これにより、パラメーターの値のみを変更したデータ処理シーケンスを生成して基準条件を満たすかどうかの評価を行うことができる。
【0197】
（１０）上記形態において、さらに、前記データ処理シーケンスにおける入力側ノード要素と、前記入力側ノード要素に接続される出力側ノード要素との接続条件を規定した第１接続条件テーブルを用いて、前記ノード参照テーブルを生成する工程を含み、前記第１接続条件テーブルは、互いに接続された前記入力側ノード要素と前記出力側ノード要素との組である要素セットごとに、前記入力側ノード要素と前記出力側ノード要素との接続確率を表すテーブルであり、前記第１接続条件テーブルにおいて、前記データ処理シーケンスを構成する前記要素セットとして生成されることを予め禁止する所定要素セットに対して、前記データ処理シーケンスの構成要素として生成されることを禁止することを示す禁止情報が関連付けられていてもよい。この形態によれば、所定要素セットに対して禁止情報が関連付けられることで、データ処理シーケンスの構成要素として生成させない要素セットを予め設定できる。これにより、所望の目的に対するデータ処理の組み合わせとして望ましくない要素セットに対して禁止情報を関連付けることで、基準条件を満たすデータ処理シーケンスを効率良く特定できる。
【0198】
（１１）上記形態において、前記工程（ｂ１）は、前記構造参照テーブルと前記遺伝子とを用いることなく、予め定めた下流端部分シーケンス構造であって、前記出力層と、少なくとも一つの前記フィルター層が割り当てられる前記ノードとを含む下流端部分シーケンス構造を、前記データ処理シーケンスの前記部分シーケンス構造として用いる工程を含んでいてもよい。この形態によれば、出力層とフィルター層が割り当てられるノードとを含む下流端部分シーケンス構造をデータ処理シーケンスの部分シーケンス構造として用いることで、出力層から上流端側に向かって配置されるノードの配置構成を予め設定できる。
【0199】
（１２）上記形態において、前記工程（ｂ）は、前記個体の前記遺伝子の配列順に、前記データ処理シーケンスの出力側から入力側へと順に、前記部分シーケンス構造と、前記ノード要素とのいずれかを割り当てることで、前記データ処理シーケンスを生成し、前記ノード参照テーブルは、前記出力側ノード要素の種別ごとに、接続される前記入力側ノード要素の種別と前記遺伝子とを対応付けており、前記ノード参照テーブルの前記出力側ノード要素は、前記ノード要素と前記部分シーケンス構造とを含み、前記工程（ｂ２）は、前記データ処理シーケンスの前記ノードごとの出力側の種別を規定する出力側種別テーブルを用いて、前記ノード要素を割り当てる前記ノードの前記出力側の種別を特定し、特定した前記出力側の種別に応じた前記ノード参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて、前記ノードに、前記ノード要素を割り当てる工程と、を含んでいてもよい。この形態によれば、ノードの出力側の種別に応じたノード参照テーブルを用いて、ノードにノード要素を割り当てることができる。
【0200】
（１３）上記形態において、さらに、接続された前記入力側と前記出力側の一対の前記部分シーケンス構造である構造セットごとに、前記一対の部分シーケンス構造の接続確率を表す第２接続条件テーブルを用いて、前記構造参照テーブルを生成する工程を含み、前記第２接続条件テーブルにおいて、前記データ処理シーケンスを構成する前記構造セットとして生成されることを予め禁止する所定構造セットに対して、前記禁止情報が関連付けられていてもよい。この形態によれば、所定構造セットに対して禁止情報が関連付けられることで、データ処理シーケンスの構成要素として生成させない構造セットを予め設定できる。これにより、所望の目的に対するデータ処理の組み合わせとして望ましくない構造セットに対して禁止情報を関連付けることで、基準条件を満たすデータ処理シーケンスを効率良く特定できる。
【0201】
（１４）本開示の第２形態によれば、データ処理シーケンスの生成装置が提供される。この生成装置は、上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する個体群生成部と、前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成するシーケンス生成部であって、（ｉ）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定し、（ｉｉ）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる、シーケンス生成部と、前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する算出部と、前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する特定部と、を備える。この形態によれば、シーケンス生成部は、部分シーケンス構造を構造参照テーブルと遺伝子とを用いて決定し、決定した部分シーケンス構造を構成するノードにノード要素を割り当てている。すなわち、個体を構成する遺伝子は、ノード要素に加えて部分シーケンス構造も表している。これにより、個体群生成部において、部分シーケンス構造を保った状態で新たな個体を生成することができるので、基準条件を満たすデータ処理シーケンスを生成する効率が低下する可能性を低減できる。
【0202】
（１５）本開示の第３形態によれば、データ処理シーケンスの生成をコンピューターに実行させるためのコンピュータープログラムが提供される。このコンピュータープログラムは、（ａ）上流端ノードに割り当てられる入力層と、データを処理するための少なくとも一つのフィルター層と、下流端ノードに割り当てられる出力層とをノード要素とするデータ処理シーケンスを表すための複数の遺伝子を配列した複数の個体を生成して１世代の個体群を生成する機能と、（ｂ）前記複数の個体ごとに対応した前記データ処理シーケンスを生成する機能であって、（ｂ１）前記ノード要素が割り当てられるノードの未接続端子に接続される部分シーケンス構造であって前記入力層と前記フィルター層との少なくともいずれか一方の前記ノード要素が割り当てられる前記ノードを含む、前記データ処理シーケンスの一部を構成する部分シーケンス構造を、前記遺伝子と前記部分シーケンス構造の種別とを対応付けた構造参照テーブルと、前記遺伝子とを用いて決定する機能と、（ｂ２）前記遺伝子と前記ノード要素の種別とを対応付けたノード参照テーブルと、前記遺伝子と、を用いて前記部分シーケンス構造を構成する前記ノードに、前記入力層と前記フィルター層とのいずれかの前記ノード要素を割り当てる機能と、を有する前記データ処理シーケンスを生成する機能と、（ｃ）前記個体群が表す複数の前記データ処理シーケンスごとに、対象データをデータ処理し、前記データ処理シーケンスごとに出力された出力データと、前記対象データに関連付けられた目標となる目標データと、を比較して前記出力データと前記目標データとの類似度を示す評価値を算出する機能と、（ｄ）前記複数のデータ処理シーケンスのそれぞれに対応する複数の前記評価値を用いて、予め定めた基準条件を満たす前記データ処理シーケンスを特定する機能と、を備える。この形態によれば、データ処理シーケンスを生成する機能は、部分シーケンス構造を構造参照テーブルと遺伝子とを用いて決定し、決定した部分シーケンス構造を構成するノードにノード要素を割り当てている。すなわち、個体を構成する遺伝子は、ノード要素に加えて部分シーケンス構造も表している。これにより、個体群を生成する機能において、部分シーケンス構造を保った状態で新たな個体を生成することができるので、基準条件を満たすデータ処理シーケンスを生成する効率が低下する可能性を低減できる。
【0203】
本開示は、上記以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、コンピュータープログラムを記録した一時的でない記録媒体（non-transitory storage medium）の形態で実現することができる。
【符号の説明】
【0204】
ＤＡ…欠陥部分、ＤＳｑ…特定データ処理シーケンス、ＥＶ…評価値、ＦｔＡ…フィルター層、ＦｔＥ…フィルター層、ＦｔＦ…フィルター層、ＮＤ…ノード、Ｎｔ…未接続端子、ＳＭ…学習セット、Ｓｑ…データ処理シーケンス、Ｓｔ，ＳｔＸ…部分シーケンス構造、１０…生成システム、２０，２０ａ，２０ｂ…生成装置、２５…プロセッサー、３０…シーケンス生成部、３２…個体群生成部、３４…遺伝子翻訳部、３６…種別テーブル生成部、４０…データ処理部、４６…評価判定部、４７…算出部、４９…特定部、５５…テーブル生成部、６０…表示制御部、７０，７０ｂ…記憶装置、７４…学習データ群、８０…ノード要素群、８１…個体群、８２，８２ａ…参照テーブル、８３，８３Ｄ…構造参照テーブル、８４…ノード参照テーブル、８４Ａ…ノード参照テーブル、８４Ａａ…第１ノード参照テーブル、８４Ａｂ…第２ノード参照テーブル、８４Ａｃ…第３ノード参照テーブル、８４ａ…第１ノード参照テーブル、８４ｂ…第２ノード参照テーブル、８４ｃ…第３ノード参照テーブル、８５，８５ｂ１，８５ｂ２…パラメーター参照テーブル、８５ａ…第１パラメーター参照テーブル、８５ｂ…第２パラメーター参照テーブル、８８，８８Ａ，８８Ｂ…第１接続条件テーブル、９０…各種条件テーブル、９２，９２ａ，９２ｂ…翻訳種別テーブル、９４…各種プログラム、１５０…入力部、１６０…表示部、２００…センサー装置、８４０…ノード参照テーブル、８９２…第２接続条件テーブル、９００…翻訳情報、ＲＶ…接続参考値、ＳｔＯｕｔ…部分シーケンス構造
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【図41】
【図42】
【図43】
【図44】
【図45】
【図46】