JPH09229935A - Immunology-type information processing apparatus and information processing method - Google Patents
Immunology-type information processing apparatus and information processing methodInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、相互に関連を持つ
解を同時に複数個求めることができるように、生体の免
疫システムを模擬したアルゴリズムに基づく組み合わせ
探索技術を応用した免疫型情報処理装置及び情報処理方
法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an immune type information processing apparatus to which a combination search technique based on an algorithm simulating a living body's immune system is applied so that a plurality of mutually related solutions can be simultaneously obtained. The present invention relates to an information processing method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、情報処理技術の一分野として、シ
ステムの計画・設計過程で生じるレイアウト問題・スケ
ジューリング問題などの組み合わせ最適化問題におい
て、問題の解空間の性質が不明な場合でも、近似最適解
を高速に求めるための発見的探索手法として、物理過程
である金属の焼きなましを模擬したシミュレーテドアニ
ーリング法（ＳＡ）、生物の進化過程を模擬した遺伝的
アルゴリズム（ＧＡ）など様々な方法が利用されてい
る。しかし、これらの手法は、唯一つの最適解もしくは
近似最適解を求めることを目的としている。2. Description of the Related Art Conventionally, as one field of information processing technology, in combinatorial optimization problems such as layout problems and scheduling problems that occur during system planning and design processes, even if the nature of the problem space is unknown, approximate approximation As a heuristic search method for obtaining a solution at high speed, various methods such as a simulated annealing method (SA) that simulates the annealing of metal, which is a physical process, and a genetic algorithm (GA) that simulates the evolution process of living things are used. Has been done. However, these methods aim to find only one optimal solution or an approximate optimal solution.
【０００３】また、情報処理技術の他の様々な分野にお
いて、データを整理・圧縮して記憶するために様々な記
憶手法が利用されており、例えば、ＡＩの分野において
は、アナログ情報やパターン情報を結合荷重として記憶
するニューラルネットワークや、データを分類木の形式
に圧縮するＩＤ３などの手法が提案されている。しか
し、これらの手法は、データの汎化に重点を置いた手法
であり、例外データなども含んだデータの原型を保持し
て記憶するものではなく、元のデータを復元することも
難しい。In various other fields of information processing technology, various storage methods are used for organizing, compressing, and storing data. For example, in the field of AI, analog information and pattern information are used. Methods such as a neural network for storing as a connection weight and ID3 for compressing data into a classification tree format have been proposed. However, these methods focus on generalization of data, do not store and store the prototype of data including exception data, and it is difficult to restore the original data.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、探索に
よる問題解決においては、唯一つの最適解もしくは近似
最適解を求めることを目的とせず、互いに密接に関連を
持つ解を同時に大量に求めることを主目的とする場合が
ある。However, in problem solving by search, the main purpose is not to find a single optimal solution or an approximate optimal solution, but to find a large number of closely related solutions at the same time. There are cases where
【０００５】例えば、レイアウト設計問題などにおい
て、提供した案にデザインなどの理由で利用者が満足し
ない場合、直ちに他の案（解）を提示できるインタラク
ティブなシステムを構築するためには、複数の多様な解
候補を用意する必要がある。しかし、オペレーションズ
リサーチの手法などの古典的方法を用いた場合には、同
時に一つの解しか発見できないため、解の個数分の探索
を反復しなくてはならず無駄が大きい。このため、互い
に類似しない多様な解を複数個発見できるように、探索
を誘導する必要があった。For example, in the case of a layout design problem, if a user is not satisfied with the provided plan due to a design or the like, in order to construct an interactive system that can immediately present another plan (solution), a plurality of diverse systems can be constructed. It is necessary to prepare suitable solution candidates. However, when a classical method such as the method of operations research is used, since only one solution can be found at the same time, it is wasteful to search for the number of solutions. Therefore, it is necessary to guide the search so that a plurality of diverse solutions that are not similar to each other can be found.
【０００６】また、従来手法のうち、並列シミュレーテ
ィドアニーリング法、遺伝的アルゴリズムなどを用いた
場合には、探索は同時に複数の点において行なわれる
が、原理上それぞれの解は類似することが多いため、利
用者に提示する他の解候補として利用することはできな
かった。Further, among the conventional methods, when the parallel simulated tied annealing method, the genetic algorithm, etc. are used, the search is performed at a plurality of points at the same time, but the respective solutions are often similar in principle. Therefore, it cannot be used as another solution candidate to be presented to the user.
【０００７】次に、他の重要な例として、自動的に試行
を行ない知識獲得と知識整理を行なう機械学習装置にお
いて生じる問題について説明する。なお、ここでいう機
械学習とは、プログラムやルールなどの知識を自動的に
獲得する手法全般を指している。Next, as another important example, a problem that occurs in a machine learning apparatus that automatically performs trials to acquire knowledge and organize knowledge will be described. It should be noted that the machine learning mentioned here refers to all methods for automatically acquiring knowledge such as programs and rules.
【０００８】すなわち、従来の機械学習装置において
は、ニューラルネットワークのように、教師となるデー
タを開発者が外部で作成し、そのデータを機械学習装置
に与え、機械学習装置が汎化して記憶するという学習を
行なうものがほとんどであり、教師データは開発者が他
の手段で作成しなければならない。That is, in the conventional machine learning device, like a neural network, a developer externally creates data to be a teacher, gives the data to the machine learning device, and the machine learning device generalizes and stores it. Most of the learning is done, and the teacher data must be created by other means by the developer.
【０００９】しかしながら、学習する対象が複雑になる
と、あらゆる状況を網羅するような教師データを予め作
成すること自体が困難になるため、自然界において生物
が一般に行なっているように、装置自身が自ら試行錯誤
を行ない、獲得した知識が正しいか否かを評価し、正し
い知識を記憶する学習能力が要求される。However, if the object to be learned becomes complicated, it becomes difficult to create in advance the teacher data that covers all situations, so that the device itself tries as in the case of organisms in nature. Learning ability to make mistakes, evaluate whether the acquired knowledge is correct, and memorize the correct knowledge is required.
【００１０】また、このような試行には一般に何らかの
リスクや負荷を伴うため、効率良く最低限の試行を行な
う必要がある。そのためには、現在までに得られている
知識を常に参照し、知識の得られていない不十分な領域
をカバーする事例を得るための試行を何らかの発見的探
索手段により決定しなければならない。すなわち、多様
な状況に万弁なく対応することができる複数個の知識を
獲得することを目的とした探索を行う必要があり、従来
の発見的探索手法単独では対応できない。Further, since such trials generally involve some risk and load, it is necessary to efficiently conduct the minimum trials. In order to do so, it is necessary to always refer to the knowledge obtained up to now, and to determine a trial for obtaining a case covering an insufficient knowledge-deficient area by some heuristic search means. That is, it is necessary to perform a search for the purpose of acquiring a plurality of pieces of knowledge capable of coping with various situations without any difficulty, and a conventional heuristic search method cannot be used alone.
【００１１】このような機械学習装置において生じる問
題と同様の問題は、利用者に最低限の問い合わせを行な
うことにより冗長な情報を半自動的に整理するデータベ
ースや、自動的に試行する項目を決定し、目的にかなう
条件もしくは異常の生じる条件を複数個効率良く発見し
記録していく自動検査装置または自動実験装置などでも
生じ得る。A problem similar to the problem that occurs in such a machine learning device is to determine a database for semi-automatically organizing redundant information by making a minimum number of inquiries to the user and an item to be automatically tried. It may also occur in an automatic inspection device or an automatic experiment device that efficiently finds and records a plurality of conditions that meet the purpose or conditions that cause an abnormality.
【００１２】上述したような例において、互いに密接な
関連を持つ解を同時に大量に求めることを主目的とする
場合、すでに発見され記憶されている解を参照しながら
探索を進める発見的探索過程と、過去の探索で得られた
解を、発見的探索手段が容易に参考として利用できかつ
記憶容量の節約にもなるよう取捨選択し、それぞれの解
の価値に応じた重み付けなどの加工を施して蓄積してい
く記憶過程を並行して進める必要がある。In the above-mentioned example, when the main purpose is to simultaneously obtain a large number of solutions that are closely related to each other, a heuristic search process in which the search is proceeded while referring to the solutions already found and stored. , The solution obtained in the past search is selected so that the heuristic search means can be easily used as a reference and saves the storage capacity, and the processing such as weighting according to the value of each solution is performed. It is necessary to proceed with the memory process that accumulates in parallel.
【００１３】しかしながら、このような発見的探索手法
及び記憶手法は、元来、それぞれ独立した手法としてそ
れぞれの分野において個別に研究されてきた手法であ
り、一体化されたシステムとして考案され研究されてき
たものではない。そのため、これらをただ組み合わせる
だけでは、互いに密接な関連を持つ解を同時に大量に求
めるという目的に利用することはできない。However, such a heuristic search method and a memory method have been originally studied individually as independent methods in their respective fields, and have been devised and studied as an integrated system. Not a thing. Therefore, they cannot be used for the purpose of simultaneously obtaining a large number of closely related solutions by simply combining them.
【００１４】例えば、発見的探索手法として遺伝的アル
ゴリズムを利用した場合、記憶手段において、解として
コーディングされた単位である遺伝子の集団が保たれて
いなければ、次世代の遺伝子を作成するために利用する
ことができないが、ニューラルネットワークなどの汎化
による記憶手法と組み合わせた場合には、遺伝子の原型
は保たれず、再現もできない。For example, when a genetic algorithm is used as a heuristic search method, if a group of genes, which is a unit coded as a solution, is not retained in the storage means, it is used to create a next-generation gene. However, when combined with a generalized memory technique such as a neural network, the original form of the gene is not retained and cannot be reproduced.
【００１５】本発明は、上述したような従来技術の問題
点を解決するために提案されたもので、その目的は、適
用対象の解空間の性質に左右されることなく、相互に関
連を持つ解を同時に複数個求めることができる免疫型情
報処理装置及び情報処理方法を提供することにある。The present invention has been proposed in order to solve the above-mentioned problems of the prior art, and its purpose is related to each other without being influenced by the property of the solution space to which it is applied. An object of the present invention is to provide an immune type information processing apparatus and an information processing method capable of simultaneously obtaining a plurality of solutions.
【００１６】[0016]
【課題を解決するための手段】本発明においては、発見
的探索手段及び加工記憶手段を一体化させた情報処理装
置及び情報処理方法を、適用対象の解空間の性質に左右
されることなく、汎用的に利用可能なものとして実現す
るために、生体の免疫系の原理を簡略化し模擬したアル
ゴリスム及び構成を用いている。SUMMARY OF THE INVENTION In the present invention, an information processing apparatus and an information processing method in which heuristic search means and processing storage means are integrated are provided without being affected by the nature of the solution space to which they are applied. In order to realize it as a universally usable one, an algorithm and a configuration that simplifies and simulates the principle of the immune system of the living body is used.
【００１７】ここで、本発明における手段の説明に先立
ち、生体の免疫系について簡単に説明する。すなわち、
生体の免疫系とは、細菌などの体外からの異物である抗
原から生体を防御する機構をいい、骨髄の幹細胞が分化
してできるＢ細胞及びＴ細胞と呼ばれるリンパ細胞、白
血球、Ｂ細胞が分泌する抗体など、様々な要素が相互に
密接に影響を及ぼし合いながら抗原を無毒化している。Here, prior to the description of the means in the present invention, the immune system of a living body will be briefly described. That is,
The immune system of the living body refers to a mechanism that protects the living body from antigens that are foreign substances such as bacteria from outside the body, and is secreted by lymphoid cells called T cells and B cells formed by differentiation of bone marrow stem cells, white blood cells, and B cells. Antibodies detoxify various factors such as antibodies that interact with each other in close contact with each other.
【００１８】ここでは、特定の抗原を認識し排除する特
異的免疫、特にＢ細胞と抗体の機能に着目する。すなわ
ち、Ｂ細胞はその表面に自らが分泌する抗体を付着さ
せ、特定の種類の抗原を「鍵と鍵穴」の関係で認識し、
認識できた場合にはその抗原に刺激されて増殖し、抗体
の分泌量を増やし、その結果、抗原はその抗体によって
抑制される。Here, attention is paid to the specific immunity of recognizing and eliminating a specific antigen, particularly the function of B cells and antibodies. That is, B cells attach their own secreted antibody to the surface and recognize a specific type of antigen in a "key-keyhole" relationship,
If it is recognized, it proliferates by being stimulated by the antigen, increasing the secretion amount of the antibody, and as a result, the antigen is suppressed by the antibody.
【００１９】最近の生理学分野における研究により、こ
のような生体の免疫系は、以下の２つの情報処理機能を
備えていることが解明されている。なお、これら２つの
情報処理過程は順次実行されるものではなく、同時に進
行するものである。すなわち、上記生体の免疫系が備え
ている第１の情報処理機能は「多様性の生成」であり、
膨大な種類の抗原に対応し得る多様な抗体及びそれを分
泌する多様なＢ細胞を後天的に獲得することができるも
のである（多様な解候補を生成することに対応する）。
また、第２の情報処理機能は「多様性の維持」であり、
生成した多様なＢ細胞を取捨選択し、Ｂ細胞及び抗体の
適切な濃度バランスを状況に合わせて動的に変化させな
がら維持することができるものである（適切な解候補を
選択し、また、適宜濃度を更新することに対応する）。Recent studies in the field of physiology have revealed that such an immune system of the living body has the following two information processing functions. It should be noted that these two information processing processes are not sequentially executed but proceed simultaneously. That is, the first information processing function of the immune system of the living body is “generation of diversity”,
It is possible to acquire a variety of antibodies capable of responding to an enormous variety of antigens and a variety of B cells secreting the antibodies (corresponding to generation of various solution candidates).
In addition, the second information processing function is "maintaining diversity",
It is possible to select various generated B cells and maintain an appropriate concentration balance of B cells and antibody while dynamically changing according to the situation (select an appropriate solution candidate, and Corresponding to updating the concentration appropriately).
【００２０】上記「多様性生成」の原理は、遺伝子組合
わせと突然変異によって膨大な種類のＢ細胞が生成さ
れ、これらのＢ細胞の内、役に立つＢ細胞のクローンが
選択的に増殖することによる。一方、「多様性維持」の
原理については、まだ全体像は解明されていないもの
の、有力な仮説としてＮ．Ｋ．Ｊｅｒｎｅの提案したイ
ディオタイプネットワーク説がある（Ｓｃｉｅｎｔｉｆ
ｉｃ Ａｍｅｒｉｃａｎ １９７３年 ２２９巻５２−
６０ページ 「Ｔｈｅ ｉｍｍｕｎｅ ｓｙｓｔｅｍ」
参照）。この仮説によると、Ｂ細胞及び抗体と抗原との
間の刺激抑制関係と同様に、異なる種類のＢ細胞の間に
おいても相互に刺激抑制が行なわれており、複雑な相互
刺激抑制のネットワークを自己組織的に創ることによ
り、適切な濃度バランスを状況に合わせて動的に変化さ
せながら維持している。なお、あるＢ細胞とそのＢ細胞
の分泌する抗体の濃度はほぼ相関関係にあり、数理モデ
ル上は一つの要素として単純化して扱えるため、以下で
は、Ｂ細胞と抗体を一つの要素としてまとめて「抗体」
と呼ぶこととする。The principle of "diversity generation" is that a huge variety of B cells are generated by gene combination and mutation, and useful B cell clones among these B cells are selectively expanded. . On the other hand, regarding the principle of "diversity maintenance", although the overall picture has not yet been clarified, N. K. There is an idiotype network theory proposed by Jerne (Scientif
ic American 1973 Vol. 229 52-
Page 60 "The immune system"
reference). According to this hypothesis, similar to the stimulation-suppressing relationship between B cells and antibodies and antigens, stimulation suppression is mutually performed between different types of B cells, and a complex network of mutual stimulation suppression is self-stimulated. By creating it systematically, an appropriate concentration balance is maintained while dynamically changing according to the situation. It should be noted that a certain B cell and the concentration of the antibody secreted by the B cell are substantially correlated with each other, and can be simply treated as one element in the mathematical model. Therefore, in the following, the B cell and the antibody are collectively described as one element. "antibody"
Shall be called.
【００２１】また、Ｊ．Ｄ．Ｆａｒｍｅｒ，Ｎ．Ｈ．Ｐ
ａｃｋａｒｄらは、上記イディオタイプネットワーク説
に基づく免疫系を単純化した数理モデルを提案し、その
数理モデルがニューラルネットワークなどと同様に高度
な学習能力を持ち得ることを示唆している（Ｐｈｙｓｉ
ｃａ Ｄ２２ １９８６年 １８７−２０４ページ「Ｔ
ｈｅ ｉｍｍｕｎｅ ｓｙｓｔｅｍ，ａｄａｐｔａｔｉ
ｏｎ，ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ」参
照）。In addition, J. D. Farmer, N .; H. P
ackard et al. proposed a mathematical model that simplifies the immune system based on the above-mentioned theory of idiotype network, and suggests that the mathematical model may have a high level of learning ability like a neural network (Physi).
ca D22 1986 pp. 187-204 "T"
he immune system, adaptati
on, and machine learning ").
【００２２】図１７は、上記数理モデルの刺激抑制関係
のイメージ図を示したものであり、このモデルにおいて
は、抗体間の刺激抑制による濃度ダイナミクスは以下の
数式により表現されている。FIG. 17 is an image diagram of the stimulation suppression relationship of the mathematical model. In this model, the concentration dynamics due to the stimulation suppression between the antibodies is expressed by the following mathematical formula.
【００２３】[0023]
【数１】 ここで、ｘi は種類ｉの抗体の濃度、Ｎは抗体種類の総
数、ｙj は種類ｊの抗原の濃度、ｎは抗原種類の総数、
ｍj,i は抗体ｉのｐａｒａｔｏｐｅと呼ばれる抗原結合
部分と抗体ｊ上のｉｄｉｏｔｏｐｅと呼ばれる抗原決定
基の結合の強さ、ｍi,j は抗体ｊのｐａｒａｔｏｐｅと
呼ばれる抗原結合部分と抗体ｉ上のｉｄｉｏｔｏｐｅと
呼ばれる抗原決定基の結合の強さ、ｍj,i は抗体ｉのｐ
ａｒａｔｏｐｅと呼ばれる抗原結合部分と抗原ｊのｅｐ
ｉｔｏｐｅと呼ばれる抗原決定基の結合の強さを示して
いる。[Equation 1] Where x i is the concentration of antibody of type i, N is the total number of antibody types, y j is the concentration of antigen of type j, n is the total number of antigen types,
m j, i is the strength of the binding between the antigen-binding portion of antibody i called paratope and the antigenic determinant called idiotope on antibody j, and m i, j is the antigen-binding portion of antibody j called paratope and the antibody i The binding strength of an antigenic determinant called idiotope, m j, i is the p of antibody i
Antigen binding part called aratope and ep of antigen j
It shows the binding strength of the antigenic determinant called itope.
【００２４】また、式１において、第１項は抗体ｉが他
の抗体を認識して刺激され、その濃度が増加することを
表し、第２項は他の抗体から認識されて抑制され、その
濃度が減少することを表し、第３項は抗原を認識して刺
激され、その濃度が増加することを表し、第４項は自然
消滅を表している。In the formula 1, the first term means that the antibody i recognizes and is stimulated by other antibodies, and the concentration thereof increases, and the second term is recognized and suppressed by the other antibodies. The third term represents that the concentration decreases, the third term represents that the antigen is stimulated by recognizing the antigen and the concentration increases, and the fourth term represents spontaneous disappearance.
【００２５】本発明では、上記イディオタイプネットワ
ーク説で提示された生体免疫系の原理を工学的に模擬し
ている。なお、上記「多様性生成」は工学分野において
は「発見的探索」に、また、「多様性維持」は「記憶」
に相当する情報処理機能であり、上述したように、生体
の免疫系においては、これら２つの過程が並行して行な
われている。また、本発明では、遺伝的アルゴリズムに
おいて「遺伝子」を情報のコーディング単位としている
ことにならい、「抗体」を情報のコーディング単位とす
る。なお、この抗体は、記号列や数値ベクトルとして表
現される。In the present invention, the principle of the living body immune system presented in the above-mentioned theory of idiotype network is simulated by engineering. In the field of engineering, "diversity generation" is "heuristic search", and "diversity maintenance" is "memory".
As described above, these two processes are performed in parallel in the immune system of the living body. Further, in the present invention, “antibody” is defined as an information coding unit in accordance with “gene” as an information coding unit in the genetic algorithm. This antibody is expressed as a symbol string or a numerical vector.
【００２６】以下、上記課題を解決するための手段につ
いて説明する。すなわち、請求項１に記載の免疫型情報
処理装置は、情報のコーディング単位である抗体とその
濃度を複数個記憶し、その濃度の更新及びその濃度をも
とにして前記抗体の取捨選択を行う抗体格納手段と、す
でに抗体格納手段に格納されている抗体に基づいて新た
な抗体を生成し、前記抗体格納手段に追加する抗体産生
手段と、個々の抗体の現時点における価値を評価する抗
体評価値決定手段とを備え、前記抗体格納手段に格納さ
れているある抗体とその抗体以外の抗体との間の相互刺
激抑制の強さを規定する相互刺激抑制係数を求め、前記
抗体評価値決定手段によって決定されたその抗体の評価
値と前記相互刺激抑制係数を用いた演算によりその抗体
の濃度更新を行なうことを特徴とするものである。Means for solving the above problems will be described below. That is, the immune type information processing apparatus according to claim 1 stores a plurality of antibodies, which are coding units of information, and their concentrations, updates the concentrations, and selects the antibodies based on the concentrations. Antibody storage means, an antibody production means for generating a new antibody based on the antibodies already stored in the antibody storage means, and adding it to the antibody storage means, and an antibody evaluation value for evaluating the current value of each antibody Determining means, obtains a mutual stimulation suppression coefficient that defines the strength of mutual stimulation suppression between an antibody stored in the antibody storing means and an antibody other than the antibody, and by the antibody evaluation value determining means The concentration of the antibody is updated by calculation using the determined evaluation value of the antibody and the mutual stimulation inhibition coefficient.
【００２７】また、請求項１５に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項１に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、情報のコーディング単位である抗体
とその濃度を複数個記憶し、その濃度の更新及びその濃
度をもとにして前記抗体の取捨選択を行う抗体格納処理
と、すでに抗体格納処理によって格納されている抗体に
基づいて新たな抗体を生成し、前記抗体格納手段に追加
する抗体産生処理と、個々の抗体の現時点における価値
を評価する抗体評価値決定処理とを含み、前記抗体格納
処理によって格納されているある抗体とその抗体以外の
抗体との間の相互刺激抑制の強さを規定する相互刺激抑
制係数を求め、前記抗体評価値決定処理によって決定さ
れたその抗体の評価値と前記相互刺激抑制係数を用いた
演算によりその抗体の濃度更新を行なうことを特徴とす
るものである。The immune type information processing method according to a fifteenth aspect is obtained by considering the invention according to the first aspect from the viewpoint of the method, and comprises a plurality of antibodies, which are coding units of information, and their concentrations. The antibody is stored in memory, the concentration of the antibody is updated, and the antibody is stored based on the concentration, and a new antibody is generated based on the antibody stored by the antibody storing process. An antibody production process to be added to the storage means, and an antibody evaluation value determination process for evaluating the current value of each antibody, between an antibody stored by the antibody storage process and an antibody other than the antibody. The mutual stimulation inhibition coefficient that defines the strength of mutual stimulation inhibition is determined, and the anti-stimulation coefficient is calculated by using the evaluation value of the antibody determined by the antibody evaluation value determination processing and the mutual stimulation inhibition coefficient. The concentration update is characterized in that to perform.
【００２８】上記のような構成を有する請求項１に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項１５に記載の免疫型情
報処理方法によれば、すでに蓄えられている抗体を参考
にして新たな抗体（新たな解）を生成し、解の候補とし
て追加することで発見的探索がなされる。また、これと
同時に、ある抗体単独の評価値と、その抗体と他の抗体
の間の相互刺激抑制の強さを規定する相互刺激抑制係数
とを用いて、その抗体の濃度を更新するための演算を行
ない、その濃度が所定のしきい値より低い抗体を「価値
のない抗体（価値のない解）」として消去し、有用な抗
体（解）だけを残すことができる。その結果、常にその
ステップでの解候補を示す抗体が蓄えられ、また、その
抗体に基づいて新たな抗体が産生されるので、互いに関
連を持つ解を大量に求めることが可能となる。According to the immune type information processing apparatus of the first aspect and the immune type information processing method of the fifteenth aspect which have the above-mentioned constitutions, a new antibody is prepared by referring to the already stored antibody. A heuristic search is performed by generating (new solution) and adding it as a solution candidate. At the same time, an evaluation value of a certain antibody alone and a mutual stimulation suppression coefficient that defines the strength of mutual stimulation suppression between the antibody and another antibody are used to update the concentration of the antibody. It is possible to carry out a calculation and eliminate the antibodies whose concentration is lower than a predetermined threshold value as "valueless antibodies (valueless solutions)", leaving only useful antibodies (solutions). As a result, an antibody that always shows a solution candidate at that step is stored, and a new antibody is produced based on the antibody, so that it is possible to find a large number of solutions that are related to each other.
【００２９】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
の免疫型情報処理装置において、前記抗体格納手段に複
数の濃度増減値演算手段を備え、また、前記抗体産生手
段及び抗体評価値決定手段を複数備え、これら複数の濃
度増減値演算手段、抗体産生手段及び抗体評価値決定手
段がそれぞれ並列・非同期に動作し、前記濃度増減値演
算手段、抗体産生手段及び抗体評価値決定手段のそれぞ
れが、抗体格納手段にすでに格納された抗体の中から各
抗体の濃度に応じた割合で複数個の抗体を選択し、前記
各濃度増減値演算手段において、前記相互刺激抑制係数
を用いて抗体の濃度増減値を演算し、前記抗体評価値決
定手段において、現時点における抗体の価値の評価を行
ない、抗体産生手段において、選択した抗体に基づいて
新たな抗体を生成し、前記抗体格納手段に追加し、前記
抗体格納手段において、抗体の濃度更新演算を行なうこ
とを特徴とするものである。According to a second aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the antibody storing means includes a plurality of concentration increase / decrease value calculating means, and the antibody producing means and the antibody evaluation value. A plurality of determining means are provided, and the plurality of concentration increasing / decreasing value calculating means, the antibody producing means and the antibody evaluation value determining means respectively operate in parallel / asynchronously, and the concentration increasing / decreasing value calculating means, the antibody producing means and the antibody evaluation value determining means are Each of the plurality of antibodies is selected from the antibodies already stored in the antibody storage means at a ratio according to the concentration of each antibody, and the concentration increase / decrease value calculation means uses the mutual stimulation inhibition coefficient to determine the antibodies. The value of the antibody is evaluated at the present time in the antibody evaluation value determination means, and a new antibody is generated based on the selected antibody in the antibody production means. It was added to the antibody storing means, in the antibody storing means, characterized in that to perform the concentration updating calculation of the antibody.
【００３０】また、請求項１６に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項２に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５に記載の免疫型情報処理
方法において、前記抗体格納処理工程に複数の濃度増減
値演算ステップを備え、また、前記抗体産生処理工程及
び抗体評価値決定処理工程を複数備え、これら複数の濃
度増減値演算ステップ、抗体産生処理工程及び抗体評価
値決定処理工程がそれぞれ並列・非同期に動作し、前記
濃度増減値演算ステップ、抗体産生処理工程及び抗体評
価値決定処理工程のそれぞれにおいて、抗体格納処理に
よってすでに格納された抗体の中から各抗体の濃度に応
じた割合で複数個の抗体を選択し、前記各濃度増減値演
算ステップにおいて、前記相互刺激抑制係数を用いて抗
体の濃度増減値を演算し、前記抗体評価値決定処理工程
において、現時点における抗体の価値の評価を行ない、
抗体産生処理工程において、その抗体に基づいて新たな
抗体を生成し、前記抗体格納処理工程に追加し、前記抗
体格納処理工程において、抗体の濃度更新演算を行なう
ことを特徴とするものである。The immune type information processing method according to claim 16 is obtained by considering the invention according to claim 2 from the viewpoint of the method. The antibody storage processing step includes a plurality of concentration increase / decrease value calculation steps, and the antibody production processing step and a plurality of antibody evaluation value determination processing steps are provided, and the plurality of concentration increase / decrease value calculation steps, the antibody production processing step and the antibody The evaluation value determination processing steps operate in parallel and asynchronously, and in each of the concentration increase / decrease value calculation step, the antibody production processing step, and the antibody evaluation value determination processing step, each antibody is selected from the antibodies already stored by the antibody storage processing. A plurality of antibodies are selected at a ratio according to the concentration, and in the concentration increase / decrease value calculation step, the antibody concentration increase / decrease value is calculated using the mutual stimulation inhibition coefficient. Calculated and, in the antibody evaluation value determination process step performs evaluation of the value of antibody at the present time,
In the antibody production processing step, a new antibody is generated based on the antibody, the new antibody is added to the antibody storage processing step, and the antibody concentration updating operation is performed in the antibody storage processing step.
【００３１】上記のような構成を有する請求項２に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項１６に記載の免疫型情
報処理方法によれば、並列計算機や、通信ネットワーク
を介した複数台の計算機からなるシステムにおいて、多
種多様な解を、より大量に求めることができ、また、蓄
積することができる。また、異なる演算を行なう抗体評
価値決定処理、抗体産生処理を混在させることが可能で
ある。According to the immune type information processing apparatus of the second aspect and the immune type information processing method of the sixteenth aspect having the above-mentioned constitutions, a parallel computer or a plurality of computers via a communication network is provided. In a system consisting of, a large variety of solutions can be obtained and accumulated. Further, it is possible to mix the antibody evaluation value determination processing and the antibody production processing that perform different calculations.
【００３２】請求項３に記載の発明は、請求項１または
請求項２に記載の免疫型情報処理装置において、前記抗
体を、その抗体の適用条件を表現する部分と実行内容も
しくは結論を表現する部分とから構成し、抗体全体でＩ
Ｆ−ＴＨＥＮ形式のルールを表現することを特徴とする
ものである。According to a third aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first or second aspect, the antibody expresses a part expressing the application condition of the antibody and an execution content or a conclusion. The whole antibody consists of
It is characterized by expressing rules in the F-THEN format.
【００３３】また、請求項１７に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項３に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５または請求項１６に記載
の免疫型情報処理方法において、前記抗体を、その抗体
の適用条件を表現する部分と実行内容もしくは結論を表
現する部分とから構成し、抗体全体でＩＦ−ＴＨＥＮ形
式のルールを表現することを特徴とするものである。Further, the immune type information processing method according to claim 17 is obtained by considering the invention according to claim 3 from the viewpoint of the method, and the immune type information processing method according to claim 15 or 16 is provided. In the information processing method, the antibody is composed of a part expressing the application condition of the antibody and a part expressing the execution content or the conclusion, and expresses a rule of IF-THEN format in the whole antibody. Is.
【００３４】上記のような構成を有する請求項３に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項１７に記載の免疫型情
報処理方法によれば、本装置及び本方法を一種のルール
ベースシステムとして使用することができる。According to the immune type information processing apparatus of the third aspect and the immune type information processing method of the seventeenth aspect having the above-mentioned configurations, the apparatus and the method are used as a kind of rule-based system. can do.
【００３５】請求項４に記載の発明は、請求項１または
請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置に
おいて、前記抗体産生手段が、すでに抗体格納手段に格
納されている抗体の中から複数個の抗体を抽出し、突然
変異もしくは交差により、前記抽出された抗体から新た
な抗体を生成する候補抗体産生手段を備えたものである
ことを特徴とするものである。According to a fourth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect, or the third aspect, the antibody producing means is an antibody stored in the antibody storing means. It is characterized by comprising a candidate antibody production means for producing a new antibody from the extracted antibody by extracting a plurality of antibodies from the inside and mutating or crossing it.
【００３６】また、請求項１８に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項４に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５または請求項１６または
請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前記
抗体産生処理工程が、すでに抗体格納処理によって格納
されている抗体の中から複数個の抗体を抽出し、突然変
異もしくは交差により、前記抽出された抗体から新たな
抗体を生成する候補抗体産生ステップを含むものである
ことを特徴とするものである。Further, an immune type information processing method according to claim 18 is obtained by considering the invention according to claim 4 from the viewpoint of the method, and the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17 is provided. In the immune type information processing method described above, in the antibody production processing step, a plurality of antibodies are extracted from the antibodies already stored by the antibody storage processing, and new antibodies are extracted from the extracted antibodies by mutation or crossover. It includes a step of producing a candidate antibody for producing a novel antibody.
【００３７】上記のような構成を有する請求項４に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項１８に記載の免疫型情
報処理方法によれば、遺伝的アルゴリズムにおいて汎用
されている突然変異もしくは交差を利用することによ
り、新たな抗体を生成することができる。According to the immune type information processing apparatus of the fourth aspect and the immune type information processing method of the eighteenth aspect, which have the above-mentioned configurations, the mutation or crossover which is generally used in the genetic algorithm is eliminated. By utilizing it, a new antibody can be generated.
【００３８】請求項５に記載の発明は、請求項１または
請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置に
おいて、前記抗体産生手段が、新たに作成した抗体を前
記抗体格納手段に加えるべきか否かを判定する抗体テス
ト手段を備えたものであることを特徴とするものであ
る。According to a fifth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect or the third aspect, the antibody producing means causes the newly produced antibody to be stored in the antibody storing means. It is characterized by comprising an antibody test means for determining whether or not to add.
【００３９】また、請求項１９に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項５に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５または請求項１６または
請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前記
抗体産生処理工程が、新たに作成した抗体を前記抗体格
納処理工程に加えるべきか否かを判定する抗体テストス
テップを含むものであることを特徴とするものである。[0039] The immune type information processing method according to claim 19 is obtained by considering the invention according to claim 5 from the viewpoint of the method, and is the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17. In the immune type information processing method described above, the antibody production treatment step includes an antibody test step of determining whether or not a newly created antibody should be added to the antibody storage treatment step. .
【００４０】上記のような構成を有する請求項５に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項１９に記載の免疫型情
報処理方法によれば、評価値を求める対象となる抗体を
予め絞り込むことができるので、情報処理の高速化が可
能となる。According to the immune type information processing apparatus of the fifth aspect and the immune type information processing method of the nineteenth aspect having the above-mentioned constitutions, it is possible to previously narrow down the antibody for which the evaluation value is to be obtained. Therefore, the information processing can be speeded up.
【００４１】請求項６に記載の発明は、請求項１または
請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置に
おいて、前記抗体格納手段が、前記相互刺激抑制係数と
この相互刺激抑制係数を前記濃度更新演算において使用
する抗体を指定する情報を記憶する記憶手段を備えたも
のであることを特徴とするものである。According to a sixth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect, or the third aspect, the antibody storing means includes the mutual stimulation suppression coefficient and the mutual stimulation suppression coefficient. The storage means for storing the information designating the antibody used in the concentration update calculation is provided.
【００４２】また、請求項２０に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項６に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５または請求項１６または
請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前記
抗体格納処理工程が、前記相互刺激抑制係数とこの相互
刺激抑制係数を前記濃度更新演算において使用する抗体
を指定する情報を記憶する記憶処理を含むものであるこ
とを特徴とするものである。Further, the immune type information processing method according to claim 20 is obtained by considering the invention according to claim 6 from the viewpoint of the method, and the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17 is provided. In the immune type information processing method described above, the antibody storage processing step includes a storage processing of storing the mutual stimulation suppression coefficient and information designating an antibody to be used in the concentration update calculation. It is a feature.
【００４３】上記のような構成を有する請求項６に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項２０に記載の免疫型情
報処理方法によれば、各抗体間の相互刺激抑制係数とそ
れらの抗体ペアを記憶し、その相互刺激抑制係数の値に
基づいて各抗体の濃度を更新するので、より高速な演算
処理が可能となる。According to the immune type information processing apparatus and the immune type information processing method of the present invention, which have the above-mentioned configurations, the mutual stimulation inhibition coefficient between each antibody and the antibody pair thereof are obtained. Is stored and the concentration of each antibody is updated based on the value of the mutual stimulation suppression coefficient, which enables a faster calculation process.
【００４４】請求項７に記載の発明は、請求項１または
請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置に
おいて、前記抗体格納手段が、前記抗体評価値決定手段
によって与えられた各抗体の評価値と前記相互刺激抑制
係数を用いた演算により、抗体の濃度更新を行なう濃度
更新演算手段を備えたものであることを特徴とするもの
である。According to a seventh aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect or the third aspect, each of the antibody storing means is provided by the antibody evaluation value determining means. The present invention is characterized by comprising a concentration update calculation means for updating the antibody concentration by calculation using the evaluation value of the antibody and the mutual stimulation suppression coefficient.
【００４５】また、請求項２１に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項７に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５または請求項１６または
請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前記
抗体格納処理工程が、前記抗体評価値決定処理によって
与えられた各抗体の評価値と前記相互刺激抑制係数を用
いた演算により、抗体の濃度更新を行なう濃度更新演算
ステップを含むものであることを特徴とするものであ
る。Further, the immune type information processing method according to claim 21 is obtained by considering the invention according to claim 7 from the viewpoint of the method, and the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17 is provided. In the immune type information processing method described above, the antibody storage processing step is a concentration for updating the antibody concentration by a calculation using the evaluation value of each antibody and the mutual stimulation inhibition coefficient given by the antibody evaluation value determination processing. It is characterized in that it includes an update calculation step.
【００４６】上記のような構成を有する請求項７に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項２１に記載の免疫型情
報処理方法によれば、各抗体の評価値と相互刺激抑制係
数とを用いて各抗体の濃度の更新演算を行うので、適切
な抗体（解候補）を記憶手段に記憶しておくことが可能
となる。According to the immune type information processing apparatus and the immune type information processing method of the present invention having the above-mentioned structure, the evaluation value of each antibody and the mutual stimulation suppression coefficient are used. Since the update calculation of the concentration of each antibody is performed, it is possible to store an appropriate antibody (solution candidate) in the storage unit.
【００４７】請求項８に記載の発明は、請求項１または
請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置に
おいて、前記抗体格納手段が、前記抗体評価値決定手段
によって与えられた各抗体の評価値、前記相互刺激抑制
係数及び他抗体の濃度を用いた演算により、抗体の濃度
更新を行なう濃度更新演算手段を備えたものであること
を特徴とするものである。According to an eighth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect, or the third aspect, each of the antibody storing means is provided by the antibody evaluation value determining means. The present invention is characterized by comprising a concentration update calculation means for updating the antibody concentration by calculation using the evaluation value of the antibody, the mutual stimulation inhibition coefficient and the concentration of the other antibody.
【００４８】また、請求項２２に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項８に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５または請求項１６または
請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前記
抗体格納処理工程が、前記抗体評価値決定処理によって
与えられた各抗体の評価値、前記相互刺激抑制係数及び
他抗体の濃度を用いた演算により、抗体の濃度更新を行
なう濃度更新演算ステップを含むものであることを特徴
とするものである。Further, the immune type information processing method according to claim 22 is obtained by considering the invention according to claim 8 from the viewpoint of the method, and the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17 is provided. In the immune type information processing method described above, the antibody storage processing step is performed by using the evaluation value of each antibody given by the antibody evaluation value determination processing, the mutual stimulation inhibition coefficient, and a calculation using the concentration of another antibody to determine the antibody It is characterized in that it includes a density update calculation step for updating the density.
【００４９】上記のような構成を有する請求項８に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項２２に記載の免疫型情
報処理方法によれば、各抗体の評価値と相互刺激抑制係
数だけでなく、他抗体の濃度をも用いて各抗体の濃度の
更新演算を行うので、より適切な抗体（解候補）を記憶
手段に記憶しておくことが可能となる。According to the immune type information processing apparatus and the immune type information processing method of the present invention having the above-mentioned constitutions, not only the evaluation value of each antibody and the mutual stimulation suppression coefficient but also Since the update calculation of the concentration of each antibody is also performed using the concentrations of other antibodies, it becomes possible to store a more appropriate antibody (solution candidate) in the storage means.
【００５０】請求項９に記載の発明は、請求項１または
請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置に
おいて、前記抗体格納手段が、前記抗体評価値決定手段
によって与えられた各抗体の評価値を記憶する手段と、
すでに格納されている抗体の中で、その評価値を前記抗
体評価値決定手段により更新すべき抗体を選択する評価
対象抗体選択手段とを備えたものであることを特徴とす
るものである。According to a ninth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect or the third aspect, each of the antibody storing means is provided by the antibody evaluation value determining means. Means for storing the evaluation value of the antibody,
Among the antibodies already stored, the evaluation target antibody selecting means for selecting an antibody whose evaluation value is to be updated by the antibody evaluation value determining means is provided.
【００５１】また、請求項２３に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項９に記載の発明を方法の観点から捉
えたものであって、請求項１５または請求項１６または
請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前記
抗体格納処理工程が、前記抗体評価値決定処理によって
与えられた各抗体の評価値を記憶する記憶ステップと、
すでに格納されている抗体の中で、その評価値を前記抗
体評価値決定処理により更新すべき抗体を選択する評価
対象抗体選択ステップとを含むものであることを特徴と
するものである。Further, the immune type information processing method according to claim 23 is obtained by considering the invention according to claim 9 from the viewpoint of the method, and the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17 In the immune type information processing method described above, the antibody storage processing step, a storage step of storing the evaluation value of each antibody given by the antibody evaluation value determination processing,
The present invention is characterized by including an evaluation target antibody selecting step of selecting an antibody whose evaluation value is to be updated by the antibody evaluation value determination processing among the already stored antibodies.
【００５２】上記のような構成を有する請求項９に記載
の免疫型情報処理装置及び請求項２３に記載の免疫型情
報処理方法によれば、同じ抗体であっても、その評価値
は時間と共に変動することに鑑み、再評価すべき抗体を
決定して再評価することにより、常に正確な評価値を得
ることができる。According to the immune type information processing apparatus of the ninth aspect and the immune type information processing method of the twenty-third aspect, which have the above-mentioned constitutions, the evaluation values of the same antibodies will change with time. In consideration of fluctuations, an accurate evaluation value can always be obtained by determining and re-evaluating the antibody to be re-evaluated.
【００５３】請求項１０に記載の発明は、請求項１また
は請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置
において、前記相互刺激抑制係数が、その値を濃度更新
演算に使用する２つの抗体にそれぞれコーディングされ
た情報を用いた演算により求められることを特徴とする
ものである。According to a tenth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect, or the third aspect, the mutual stimulation suppression coefficient uses the value for the concentration update calculation. It is characterized in that it is obtained by calculation using information coded in each of the two antibodies.
【００５４】また、請求項２４に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項１０に記載の発明を方法の観点から
捉えたものであって、請求項１５または請求項１６また
は請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前
記相互刺激抑制係数が、その値を濃度更新演算に使用す
る２つの抗体にそれぞれコーディングされた情報を用い
た演算により求められることを特徴とするものである。Further, the immune type information processing method according to claim 24 is obtained by considering the invention according to claim 10 from the viewpoint of the method, and the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17 In the immune type information processing method described above, the mutual stimulation suppression coefficient is obtained by an operation using information coded in each of the two antibodies whose values are used in the concentration update operation.
【００５５】請求項１１に記載の発明は、請求項１０に
記載の免疫型情報処理装置において、前記相互刺激抑制
係数を求める演算方法が、抗体にコーディングされた情
報の間の類似度が大きいほど、前記抗体格納手段におけ
る濃度更新演算の際に相互抑制が強くなり、互いの濃度
増加を抑制することを特徴とするものである。The invention described in claim 11 is the immune type information processing apparatus according to claim 10, wherein the calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient is such that the greater the degree of similarity between the information coded in the antibody, the greater the degree of similarity. Mutual inhibition becomes stronger during the concentration update calculation in the antibody storing means, and the mutual increase in concentration is suppressed.
【００５６】また、請求項２５に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項１１に記載の発明を方法の観点から
捉えたものであって、請求項２４に記載の免疫型情報処
理方法において、前記相互刺激抑制係数を求める演算方
法が、抗体にコーディングされた情報の間の類似度が大
きいほど、前記抗体格納処理における濃度更新演算の際
に相互抑制が強くなり、互いの濃度増加を抑制すること
を特徴とするものである。Further, the immune type information processing method according to claim 25 is obtained by considering the invention according to claim 11 from the viewpoint of the method. In the calculation method of the mutual stimulation suppression coefficient, the greater the degree of similarity between the information coded in the antibody, the stronger the mutual suppression at the time of the concentration update calculation in the antibody storing process, and the mutual increase in concentration is suppressed. It is characterized by doing.
【００５７】上記のような構成を有する請求項１１に記
載の免疫型情報処理装置及び請求項２５に記載の免疫型
情報処理方法によれば、すでに記憶されている濃度の高
い抗体の近傍では他の抗体の濃度増加が抑制されるた
め、濃度の高い抗体の近傍における探索が抑制され、ま
た、その近傍領域で抗体間の競合が生じた場合には、評
価値の低い抗体は記憶手段から間引きされる。その結
果、関数値の高い解を漏らさず発見し、代表的な解だけ
を記憶手段に残し、解の多様性を維持しながら探索を進
めることができる。According to the immune type information processing apparatus of the eleventh aspect and the immune type information processing method of the twenty-fifth aspect, which have the above-mentioned constitutions, there is a possibility that an already stored high concentration of the antibody causes other Since the increase in the antibody concentration is suppressed, the search in the vicinity of the high-concentration antibody is suppressed, and when competition between the antibodies occurs in the vicinity region, the antibody with a low evaluation value is culled from the memory means. To be done. As a result, it is possible to find a solution having a high function value without omission, leave only a representative solution in the storage means, and proceed with the search while maintaining the diversity of the solution.
【００５８】請求項１２に記載の発明は、請求項１０に
記載の免疫型情報処理装置において、前記相互刺激抑制
係数を求める演算方法が、抗体にコーディングされた情
報の間の類似度が大きいほど、前記抗体格納手段におけ
る濃度更新演算の際に相互刺激が強くなり、互いの濃度
増加を刺激することを特徴とするものである。According to a twelfth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the tenth aspect, the calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient is such that the greater the degree of similarity between the information coded in the antibody, the greater the degree of similarity. The mutual stimulus becomes strong during the concentration update calculation in the antibody storing means, and the mutual concentration increases are stimulated.
【００５９】また、請求項２６に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項１２に記載の発明を方法の観点から
捉えたものであって、請求項２４に記載の免疫型情報処
理方法において、前記相互刺激抑制係数を求める演算方
法が、抗体にコーディングされた情報の間の類似度が大
きいほど、前記抗体格納処理における濃度更新演算の際
に相互刺激が強くなり、互いの濃度増加を刺激すること
を特徴とするものである。Further, the immune type information processing method according to claim 26 is obtained by considering the invention according to claim 12 from the viewpoint of the method. In the calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient, the greater the degree of similarity between the information coded in the antibody, the stronger the mutual stimulation at the time of the concentration update calculation in the antibody storage process, and the mutual increase in concentration is stimulated. It is characterized by doing.
【００６０】上記のような構成を有する請求項１２に記
載の免疫型情報処理装置及び請求項２６に記載の免疫型
情報処理方法によれば、すでに記憶されている濃度の高
い抗体の近傍を集中的に探索し記憶することができるた
め、優れた局所探索性を実現できる。According to the immune type information processing apparatus of the twelfth aspect and the immune type information processing method of the twenty-sixth aspect, which have the above-mentioned configurations, the vicinity of the already stored high-concentration antibody is concentrated. Since it can be searched for and stored, excellent local searchability can be realized.
【００６１】請求項１３に記載の発明は、請求項１０に
記載の免疫型情報処理装置において、前記相互刺激抑制
係数を求める演算方法が、各抗体の一部分にそれぞれの
抗体のタイプを示す情報を付加し、前記抗体評価値決定
手段における評価方法をその抗体タイプに応じて切替
え、さらに前記相互刺激抑制係数の値を演算により求め
る際に、その相互刺激抑制係数を濃度更新演算に使用す
る２つの抗体のタイプを調べ、それらのタイプの組み合
わせに応じて、相互刺激抑制係数の演算方法を切替える
ことを特徴とするものである。According to a thirteenth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the tenth aspect, the calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient includes information indicating a type of each antibody in a part of each antibody. In addition, when the evaluation method in the antibody evaluation value determining means is switched according to the antibody type, and when the value of the mutual stimulation suppression coefficient is calculated, the mutual stimulation suppression coefficient is used for the concentration update calculation. The method is characterized in that the type of antibody is investigated and the calculation method of the mutual stimulation suppression coefficient is switched according to the combination of these types.
【００６２】また、請求項２７に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項１３に記載の発明を方法の観点から
捉えたものであって、請求項２４に記載の免疫型情報処
理方法において、前記相互刺激抑制係数を求める演算方
法が、各抗体の一部分にそれぞれの抗体のタイプを示す
情報を付加し、前記抗体評価値決定処理における評価方
法をその抗体タイプに応じて切替え、さらに前記相互刺
激抑制係数の値を演算により求める際に、その相互刺激
抑制係数を濃度更新演算に使用する２つの抗体のタイプ
を調べ、それらのタイプの組み合わせに応じて、相互刺
激抑制係数の演算方法を切替えることを特徴とするもの
である。Further, the immune type information processing method according to claim 27 is obtained by considering the invention according to claim 13 from the viewpoint of the method, and in the immune type information processing method according to claim 24, The calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient is such that information indicating the type of each antibody is added to a part of each antibody, and the evaluation method in the antibody evaluation value determination process is switched according to the antibody type. When calculating the value of the stimulation-inhibition coefficient, the type of the two antibodies that use the mutual-stimulation-inhibition coefficient for the concentration update calculation is checked, and the calculation method of the stimulation-inhibition coefficient is switched according to the combination of those types. It is characterized by that.
【００６３】上記のような構成を有する請求項１３に記
載の免疫型情報処理装置及び請求項２７に記載の免疫型
情報処理方法によれば、複数の役割の異なる抗体を混在
して利用することができる。According to the immune type information processing apparatus of the thirteenth aspect and the immune type information processing method of the twenty-seventh aspect, which have the above-mentioned configurations, a plurality of antibodies having different roles are used in a mixed manner. You can
【００６４】請求項１４に記載の発明は、請求項１また
は請求項２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置
において、前記抗体産生手段が、前記相互刺激抑制係数
の値を乱数を用いて決定し、前記抗体格納手段に記憶す
ることを特徴とするものである。According to a fourteenth aspect of the present invention, in the immune type information processing apparatus according to the first aspect, the second aspect or the third aspect, the antibody producing means uses a random number as the value of the mutual stimulation inhibition coefficient. It is determined by the above method and stored in the antibody storing means.
【００６５】また、請求項２８に記載の免疫型情報処理
方法は、上記請求項１４に記載の発明を方法の観点から
捉えたものであって、請求項１５または請求項１６また
は請求項１７に記載の免疫型情報処理方法において、前
記抗体産生処理が、前記相互刺激抑制係数の値を乱数を
用いて決定し、前記抗体格納処理工程に記憶することを
特徴とするものである。Further, the immune type information processing method according to claim 28 is obtained by considering the invention according to claim 14 from the viewpoint of a method, and the method according to claim 15 or claim 16 or claim 17 In the immune type information processing method described above, the antibody production process is characterized in that the value of the mutual stimulation suppression coefficient is determined using a random number and stored in the antibody storing process step.
【００６６】上記のような構成を有する請求項１４に記
載の免疫型情報処理装置及び請求項２８に記載の免疫型
情報処理方法によれば、複数抗体を同時に用いたパター
ン認識が可能となる。According to the immune type information processing apparatus of the fourteenth aspect and the immune type information processing method of the twenty-eighth aspect, which have the above-mentioned configurations, it is possible to perform pattern recognition using a plurality of antibodies at the same time.
【００６７】[0067]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００６８】［１．第１実施形態］本実施形態は、請求
項１に対応する免疫型情報処理装置及びこの免疫型情報
処理装置上で実行される免疫型情報処理方法（請求項１
５に対応する）に関するものである。[1. First Embodiment] This embodiment is an immune type information processing apparatus corresponding to claim 1 and an immune type information processing method executed on the immune type information processing apparatus (claim 1
(Corresponding to 5).
【００６９】［１−１．免疫型情報処理装置の基本的構
成］本発明の基本的な構成について、図１に示したブロ
ック図を参照して説明する。すなわち、本発明の免疫型
情報処理装置は、複数個の抗体とその濃度を記憶し、ま
た、各抗体の濃度の更新及びその濃度に基づいて抗体の
取捨選択を行う抗体格納手段２と、この抗体格納手段２
にすでに蓄えられている抗体を参考にして新たな抗体を
生成し、前記抗体格納手段２に追加する抗体産生手段１
と、個々の抗体について、ある時点における個別の価値
を評価する抗体評価値決定手段３とを備えている。[1-1. Basic Configuration of Immune Type Information Processing Device] The basic configuration of the present invention will be described with reference to the block diagram shown in FIG. That is, the immune type information processing apparatus of the present invention stores a plurality of antibodies and their concentrations, updates the concentration of each antibody, and selects and sorts the antibodies based on the concentration, and an antibody storage unit 2. Antibody storage means 2
Antibody producing means 1 for producing a new antibody by referring to the antibody already stored in
And an antibody evaluation value determining means 3 for evaluating the individual value of each antibody at a certain time.
【００７０】なお、上記各手段を生体の免疫系と対応付
けた場合、抗体格納手段２は体内の抗原に侵された部
位、抗体産生手段１は骨随及び体内の抗原に侵されてい
ない部位、抗体評価値決定手段３は抗原に相当するもの
である。また、生体においては、同じ種類の抗体のクロ
ーンが大量に存在するが、本発明による免疫型情報処理
装置においては、それぞれの種類の抗体クローンの量を
個数ではなく「濃度」として表現する。すなわち、前記
抗体評価値決定手段３は、抗体単独のある瞬間における
価値を評価するだけであるのに対し、「濃度」は他の抗
体との関係も鑑みたより総合的な価値の指標である。例
えば、多様な解を求めることを目的とする場合、すでに
得られている抗体に類似している抗体は、たとえ単独の
評価は高くても、その「濃度」は低くなる。言い換えれ
ば、多様な解を求めることを目的とする場合には、すで
に得られている解に類似している解の総合的な価値は低
くなる。When each of the above means is associated with the immune system of the living body, the antibody storing means 2 is a site invaded by an antigen in the body, and the antibody producing means 1 is a site not invaded by an antigen in the bone or body. The antibody evaluation value determination means 3 corresponds to an antigen. Further, in the living body, there are a large number of clones of the same type of antibody, but in the immune type information processing apparatus according to the present invention, the amount of each type of antibody clone is expressed as “concentration” rather than the number. That is, the antibody evaluation value determining means 3 only evaluates the value of the antibody alone at a certain moment, whereas the “concentration” is a more comprehensive value index in consideration of the relationship with other antibodies. For example, when the purpose is to obtain various solutions, an antibody similar to an already obtained antibody has a low “concentration” even if it is highly evaluated alone. In other words, if the goal is to find a variety of solutions, the overall value of solutions that are similar to those already obtained will be low.
【００７１】［１−２．免疫型情報処理装置の基本的作
用・効果］以下、本発明の免疫型情報処理装置の基本的
な作用について説明する。すなわち、前記抗体産生手段
１において、抗体格納手段２にすでに蓄えられている抗
体を参考にして新たに探索する解に相当する抗体を生成
し、抗体格納手段２に追加することで発見的探索を行な
う。[1-2. Basic Operation / Effect of Immune Type Information Processing Device] The basic operation of the immune type information processing device of the present invention will be described below. That is, in the antibody production means 1, an antibody corresponding to a solution to be newly searched for is generated by referring to the antibodies already stored in the antibody storage means 2 and added to the antibody storage means 2 to perform a heuristic search. To do.
【００７２】また、これと同時に、前記抗体格納手段２
において、抗体評価値決定手段３によって決定されたあ
る抗体単独の評価値と、その抗体と他の抗体の間の相互
刺激抑制の強さを規定する相互刺激抑制係数とを用い
て、その抗体の濃度を更新するための演算を行ない、そ
の濃度が所定のしきい値より低い抗体を「価値のない抗
体（価値のない解）」として消去し、有用な抗体（解）
だけを残す。At the same time, the antibody storing means 2
In the above, using the evaluation value of a certain antibody alone determined by the antibody evaluation value determining means 3 and the mutual stimulation suppression coefficient that defines the strength of mutual stimulation suppression between that antibody and another antibody, The calculation is performed to update the concentration, and the antibody whose concentration is lower than the predetermined threshold is deleted as "valueless antibody (valueless solution)", and useful antibody (solution)
Just leave.
【００７３】これにより、抗体格納手段２には常にその
ステップでの解候補を示す抗体が蓄えられ、また、抗体
格納手段２に蓄えられた抗体は、遺伝的アルゴリズムと
同様に、抗体産生手段１で生成される新たな抗体の材料
として利用される。さらに、遺伝的アルゴリズムと異な
り、抗体格納手段２に蓄えられる抗体の総数は制限数以
内であれば増減することができるため、互いに関連を持
つ解を大量に求めることが可能となる。As a result, the antibody storing means 2 always stores the antibody indicating the solution candidate at that step, and the antibody stored in the antibody storing means 2 is stored in the antibody storing means 1 similarly to the genetic algorithm. It is used as a material for new antibodies produced in. Further, unlike the genetic algorithm, the total number of antibodies stored in the antibody storage means 2 can be increased or decreased as long as it is within the limit number, so that it is possible to obtain a large number of solutions that are related to each other.
【００７４】［２．第２実施形態］本実施形態は、請求
項１、請求項４乃至請求項１４に対応する免疫型情報処
理装置及びこの免疫型情報処理装置上で実行される免疫
型情報処理方法（請求項１５、請求項１８乃至請求項２
８に対応する）に関するものである。[2. Second Embodiment] This embodiment is an immune type information processing apparatus corresponding to claim 1, claim 4 to claim 14, and an immune type information processing method executed on this immune type information processing apparatus (claim 15). Claims 18 to 2
(Corresponding to 8)).
【００７５】［２−１．免疫型情報処理装置の構成］本
実施形態は、上記第１実施形態に示した免疫型情報処理
装置の基本的な構成をより具体化したものである。[2-1. Configuration of Immune Type Information Processing Device] This embodiment is a more specific implementation of the basic configuration of the immune type information processing device shown in the first embodiment.
【００７６】［２−１−１．抗体産生手段の構成］本実
施形態の免疫型情報処理装置に用いられる抗体産生手段
１は、図２に示したように、候補抗体産生手段５と抗体
テスト手段４から構成され、抗体格納手段２に格納する
抗体を作成する役割を有している。[2-1-1. Configuration of Antibody Producing Means] The antibody producing means 1 used in the immune type information processing apparatus according to the present embodiment is composed of a candidate antibody producing means 5 and an antibody testing means 4, as shown in FIG. It has the role of creating antibodies to be stored in.
【００７７】（候補抗体産生手段）前記候補抗体産生手
段５は、新たに抗体を生成し、この新たに生成された抗
体の初期濃度の設定を行なうものである。なお、候補抗
体産生手段５において新たに抗体を生成する時には、後
述する抗体格納手段２に設けられた記憶手段６にすでに
格納されている抗体とその濃度を参考とすることが可能
である。例えば、すでに抗体格納手段２に格納されてい
る抗体の中からいくつかの抗体を抽出し、遺伝的アルゴ
リズムと同様の原理により、抽出された抗体を一部変更
する突然変異、もしくは抽出された複数の抗体の部分を
組み合わせて再合成する交差によって新たな種類の抗体
を生成することにより、現抗体集団の特徴を生かした新
たな抗体を生成することができる（請求項４、請求項１
８）。このことは、現在記憶されている解候補の特徴を
備えた新たな解候補を生成することができることを意味
する。(Candidate Antibody Producing Means) The candidate antibody producing means 5 produces new antibodies and sets the initial concentration of the newly produced antibodies. When a new antibody is produced in the candidate antibody production means 5, it is possible to refer to the antibody already stored in the storage means 6 provided in the antibody storage means 2 described later and its concentration. For example, some antibodies are extracted from the antibodies already stored in the antibody storage unit 2, and a mutation that partially changes the extracted antibodies or a plurality of extracted antibodies are extracted by the same principle as a genetic algorithm. By producing a new type of antibody by cross-linking by combining and resynthesizing the antibody portions of the above, a new antibody that makes the best use of the characteristics of the current antibody population can be produced (claim 4, claim 1).
8). This means that it is possible to generate a new solution candidate having the characteristics of the currently stored solution candidate.
【００７８】なお、前記突然変異及び交差には、図３に
示したように、遺伝的アルゴリズムと同様の手法を用い
る。また、抗体格納手段２に格納されている抗体の中か
らいくつかの抗体を抽出する方法としては、濃度に応じ
た確率で抗体を抽出する方法や最も濃度の高い抗体から
順次抽出する方法が考えられる。さらに、初期集団とな
る複数個の抗体が外部から入力されず、また、前記記憶
手段６の中にもない場合には、免疫型情報処理装置の初
期化の際に、候補抗体産生手段５が初期集団となる抗体
を複数個生成して記憶手段６に記憶する。For the mutation and crossover, as shown in FIG. 3, the same method as the genetic algorithm is used. Further, as a method of extracting some antibodies from the antibodies stored in the antibody storage means 2, a method of extracting antibodies with a probability according to the concentration or a method of sequentially extracting the antibodies with the highest concentration is considered. To be Furthermore, when a plurality of antibodies forming the initial population are not input from the outside and are not stored in the storage means 6, the candidate antibody producing means 5 is used when the immune type information processing device is initialized. A plurality of antibodies forming the initial population are generated and stored in the storage means 6.
【００７９】（抗体テスト手段）前記抗体テスト手段４
は、すでに抗体格納手段２に格納されている各抗体とそ
の濃度を参照することにより、前記候補抗体産生手段５
によって新たに生成された抗体を抗体格納手段２に新た
に加えるべきか否かを判定し、テストに合格した抗体を
抗体格納手段２に追加する。このことは、新たに生成さ
れた解候補について、すでに記憶されている解と比較し
て、新たな解候補として記憶するべきか否かを判定する
ことを意味している。(Antibody test means) The antibody test means 4
Refers to each antibody already stored in the antibody storage means 2 and its concentration to determine the candidate antibody production means 5
It is determined whether or not the newly generated antibody should be newly added to the antibody storage means 2, and the antibody that has passed the test is added to the antibody storage means 2. This means that the newly generated solution candidate is compared with the already stored solution to determine whether or not it should be stored as a new solution candidate.
【００８０】また、上述したような抗体テストを行なう
ことにより、抗体評価値決定手段３により評価値を求め
る対象となる抗体を予め絞り込むことができるので、抗
体評価値決定手段３の実行回数を抑えることができる。
この抗体テスト手段４における判定基準となる演算式の
例については後述する。By performing the antibody test as described above, it is possible to previously narrow down the antibodies whose evaluation values are to be determined by the antibody evaluation value determining means 3, so that the number of times the antibody evaluation value determining means 3 is executed is suppressed. be able to.
An example of an arithmetic expression that serves as a criterion in the antibody test means 4 will be described later.
【００８１】なお、前記候補抗体産生手段５による新種
の抗体の生成及び抗体テスト手段４によるテストは、テ
ストに合格できる抗体が生成されるまでは、最大反復回
数まで反復され、最大反復回数を越えた場合には、新た
な抗体の産生を終了する。The production of a new type of antibody by the candidate antibody producing means 5 and the test by the antibody testing means 4 are repeated up to the maximum number of iterations until an antibody that can pass the test is produced, and the maximum number of iterations is exceeded. If so, production of new antibody is terminated.
【００８２】［２−１−２．抗体格納手段の構成］本実
施形態の免疫型情報処理装置に用いられる抗体格納手段
２は、図２に示したように、記憶手段６、抗体削除手段
７、相互刺激抑制係数決定手段８、濃度更新演算手段９
及び評価対象抗体選択手段１０から構成され、前記抗体
産生手段１から与えられた抗体を格納し、各抗体の濃度
を随時更新し、濃度が最低しきい値を下回った抗体を不
要な抗体とみなして削除し、必要な抗体のみを残す役割
を有している。[2-1-2. Configuration of Antibody Storage Means] The antibody storage means 2 used in the immune type information processing apparatus according to the present embodiment has a storage means 6, an antibody deletion means 7, a mutual stimulation suppression coefficient determination means 8, and a concentration, as shown in FIG. Update calculation means 9
And an antibody to be evaluated selection means 10 for storing the antibodies given from the antibody production means 1 and updating the concentration of each antibody at any time, and regarding the antibody having a concentration below the minimum threshold value as an unnecessary antibody Has the role of leaving only the necessary antibody.
【００８３】（記憶手段）前記記憶手段６は、各抗体の
内容及びその濃度を記憶する。また、相互刺激抑制係数
及びこの相互刺激抑制係数を使用する２つの抗体を指定
するアドレスなどの情報を、いくつかの抗体のペアに関
して記憶する（請求項６、請求項２０）。さらに、抗体
評価値決定手段３によって決定された抗体の評価値をも
記憶するように構成することもできる。(Storage Means) The storage means 6 stores the content and concentration of each antibody. Further, information such as the mutual stimulation suppression coefficient and the addresses designating two antibodies using the mutual stimulation suppression coefficient is stored for some antibody pairs (claims 6 and 20). Furthermore, the evaluation value of the antibody determined by the antibody evaluation value determination means 3 may be stored.
【００８４】（濃度更新演算手段）前記濃度更新演算手
段９は、記憶手段６に記憶されている抗体の濃度更新演
算を行なう。以下に、本実施形態の濃度更新演算手段９
において用いられる演算式の一例を示す。なお、本例
は、上述したイディオタイプネットワーク説に基づく数
理モデルのダイナミクス演算式（式１）に基づくもので
ある。(Concentration Update Calculation Unit) The concentration update calculation unit 9 performs the concentration update calculation of the antibody stored in the storage unit 6. Below, the density update calculation means 9 of the present embodiment
An example of an arithmetic expression used in is shown below. Note that this example is based on the dynamics calculation formula (Formula 1) of the mathematical model based on the above-mentioned idiotype network theory.
【００８５】[0085]
【数２】 ここで、Ｃi （ｎ）は第ｎステップの抗体ｉの濃度、Ｆ
i （ｎ）は抗体評価値決定手段３により与えられる評価
値である。Ｓ（ｎ）はダンピング係数、Ｎは抗体種類
数、ｄｔは時間刻み幅であり、Ｋ1 ，Ｋ2 は係数であ
る。ｍi,j は、抗体ｉとｊの間の相互刺激抑制の強さを
示す係数であり、前記相互刺激抑制係数に相当する。な
お、前記ダンピング係数Ｓ（ｎ）は定数だが、他の抗体
の濃度を利用した演算により、ステップごとに変化する
場合もあり得る。[Equation 2] Where C i (n) is the concentration of the antibody i in the nth step, F
i (n) is an evaluation value given by the antibody evaluation value determining means 3. S (n) is a damping coefficient, N is the number of antibody types, dt is a time step width, and K 1 and K 2 are coefficients. m i, j is a coefficient indicating the strength of suppression of mutual stimulation between antibodies i and j, and corresponds to the mutual stimulation suppression coefficient. Although the damping coefficient S (n) is a constant, it may change at each step by calculation using the concentration of another antibody.
【００８６】また、前記抗体テスト手段４における判定
基準式の一例として、上記（式２）に由来する下記の式
を用いてもよい。Further, the following formula derived from the above (Formula 2) may be used as an example of the judgment standard formula in the antibody test means 4.
【００８７】[0087]
【数３】 ここで、Ｓ´（ｎ）は（式２）のＳ（ｎ）とは異なるダ
ンピング係数である。また、（式３）の左辺が負とは、
抗体が抗原に接触する以前に、体内の抗原に侵されてい
ない部位において、初期の内に淘汰されてしまう条件を
表現している。(Equation 3) Here, S ′ (n) is a damping coefficient different from S (n) in (Equation 2). Also, if the left side of (Equation 3) is negative,
It expresses the condition that, before the antibody contacts the antigen, it is initially selected at a site in the body that is not affected by the antigen.
【００８８】（相互刺激抑制係数決定手段）前記相互刺
激抑制係数決定手段８は、（式２）の相互刺激抑制係数
“ｍi,j ”を記憶手段６に記憶されている抗体の各抗体
ペアについて決定するものである。なお、（式２）の相
互刺激抑制係数“ｍi,j ”は、本発明による免疫型情報
処理装置及び免疫型情報処理方法を適用する対象や目的
に応じた手段により決定される。(Mutual Stimulation Suppression Coefficient Determining Means) The mutual stimulation suppression coefficient deciding means 8 uses the mutual stimulation suppression coefficient “m i, j ” of (Equation 2) in the storage means 6 for each antibody pair of the antibodies. Is to decide. The mutual stimulation suppression coefficient “m i, j ” of (Equation 2) is determined by means according to the object or purpose to which the immune type information processing apparatus and the immune type information processing method according to the present invention are applied.
【００８９】例えば、抗体の中にコーディングされた情
報のみを用いて、相互刺激抑制係数を演算式により求め
ることができる（請求項１０、請求項２４）。図４
（Ａ）は、抗体が「記号列」の場合の演算方法の例を示
したものであり、また、図４（Ｂ）は、抗体が「数値ベ
クトル」の場合の演算方法の例を示したものである。For example, the mutual stimulation suppression coefficient can be obtained by an arithmetic expression using only the information coded in the antibody (claims 10 and 24). FIG.
FIG. 4A shows an example of the calculation method when the antibody is a “symbol string”, and FIG. 4B shows an example of the calculation method when the antibody is a “numerical vector”. It is a thing.
【００９０】また、相互刺激抑制係数を演算により求め
ずに、相互刺激抑制係数及びこの相互刺激抑制係数を使
用する抗体ペアをランダムに決定することもできる（請
求項１４、請求項２８）。この方法は、生体における免
疫現象のモデルとしてはより本来の姿に近く、相互結合
型のニューラルネットワークと同様に、連想記憶機能を
実現し得る。Further, the mutual stimulation suppression coefficient and the antibody pair using this mutual stimulation suppression coefficient can be randomly determined without calculating the mutual stimulation suppression coefficient by calculation (claims 14 and 28). This method is closer to its original form as a model of an immune phenomenon in a living body, and can realize an associative memory function like an interconnected neural network.
【００９１】（相互刺激抑制係数演算方法）ここで、上
記相互刺激抑制係数“ｍi,j ”を演算によって求めるよ
り具体的な方法について説明する。まず、第１の演算方
法として、抗体間の類似度が大きいほど、抗体格納手段
２における濃度更新の際に相互抑制が強くなり、互いの
濃度増加を抑制する方法が挙げられる（請求項１１、請
求項２５）。(Mutual Stimulation Suppression Coefficient Calculation Method) Here, a more specific method for obtaining the above mutual stimulation suppression coefficient “m i, j ” will be described. First, as the first calculation method, there is a method in which the greater the degree of similarity between the antibodies is, the stronger the mutual inhibition is at the time of updating the concentration in the antibody storing means 2, and the mutual increase in the concentration is suppressed (claim 11). Claim 25).
【００９２】この第１の演算方法について、図５を参照
して説明する。すなわち、図５は２変数ｘ，ｙの関数の
最大値探索に本演算方法を用いた例であり、図において
ハッチングの濃い部分ほど関数値が大きいことを示し、
黒点は、ある程度探索が進んだ時点で記憶手段６に記憶
されている抗体の表現する解を示している。また、本例
では、関数値が大きいほど抗体評価値決定手段３から高
い評価値が与えられる。なお、ｍi,k は、抗体ｉと抗体
ｋの間の相互刺激抑制係数を示す。The first calculation method will be described with reference to FIG. That is, FIG. 5 is an example in which the present calculation method is used to search for the maximum value of a function of two variables x and y, and it is shown that the darker the hatched portion is, the larger the function value is.
The black dots indicate the solution represented by the antibody stored in the storage means 6 when the search has proceeded to some extent. In this example, the larger the function value, the higher the evaluation value given by the antibody evaluation value determining means 3. Note that m i, k represents the mutual stimulation suppression coefficient between the antibody i and the antibody k.
【００９３】この第１の演算方法によれば、すでに記憶
手段６に記憶されている濃度の高い抗体の近傍では他の
抗体の濃度増加が抑制されるため、濃度の高い抗体の近
傍における探索が抑制され、また、その近傍領域で抗体
間の競合が生じた場合には、関数値の低い抗体は記憶手
段６から間引きされる。その結果、関数値の高い解を漏
らさず発見し、代表的な解だけを記憶手段６に残し、解
の多様性を維持しながら探索を進めることができる。According to this first calculation method, since the increase in the concentration of other antibody is suppressed in the vicinity of the high-concentration antibody already stored in the storage means 6, the search in the vicinity of the high-concentration antibody can be performed. When the antibody is suppressed and competition occurs between the antibodies in the vicinity thereof, the antibody having a low function value is thinned out from the storage means 6. As a result, it is possible to find a solution having a high function value without omission, leave only a representative solution in the storage unit 6, and proceed with the search while maintaining the diversity of the solution.
【００９４】従って、この第１の演算方法は、複数の多
様な案の候補を求める必要のあるインタラクティブなデ
ザイン設計システム、自動的に様々なケースについて試
行を行ない、多様な状況に対応しうる大量の知識を得る
必要がある機械学習装置、自動的に検査・実験する項目
を決定し、目的にかなう条件もしくは異常の生じる条件
のすべてを効率良く発見し記録する自動検査装置または
自動実験装置などに適した方法である。Therefore, this first operation method is an interactive design design system that needs to find a plurality of various candidates for candidates, automatically performs trials for various cases, and can handle a large number of situations that can cope with various situations. Machine learning device that needs to acquire knowledge of, automatic inspection device or automatic experiment device that automatically determines and records all the conditions to be inspected and tested and efficiently discovers and records all conditions that meet the purpose or conditions where abnormalities occur It is a suitable method.
【００９５】また、第２の演算方法として、抗体間の類
似度が大きいほど、抗体格納手段２における濃度更新の
際に相互刺激が強くなり、互いの濃度増加を増加させる
方法が挙げられる（請求項１２、請求項２６）。As a second calculation method, there is a method in which the greater the degree of similarity between antibodies, the stronger the mutual stimulus at the time of updating the concentration in the antibody storage means 2 and the increase in mutual concentration (claim). Item 12, claim 26).
【００９６】この第２の演算方法について、図６を参照
して説明する。なお、図６も図５と同様に２変数ｘ，ｙ
の関数の最大値探索に本演算方法を用いた例である。The second calculation method will be described with reference to FIG. Note that FIG. 6 also has two variables x and y as in FIG.
This is an example in which the present calculation method is used to search the maximum value of the function.
【００９７】この第２の演算方法によれば、すでに記憶
手段６に記憶されている濃度の高い抗体の近傍を集中的
に探索し記憶することができるため、優れた局所探索性
を実現できる。従って、この第２の演算方法は、最適解
を求めることを必要とする最適化問題に適した演算方法
ということができる。According to the second calculation method, since the vicinity of the high-concentration antibody already stored in the storage means 6 can be intensively searched and stored, excellent local searchability can be realized. Therefore, this second calculation method can be said to be a calculation method suitable for an optimization problem that requires obtaining an optimum solution.
【００９８】さらに、第３の演算方法として、各抗体の
一部分にそれぞれの抗体のタイプを示す情報を付加し、
前記相互刺激抑制係数の値を演算により求める際に、こ
れら２つの抗体のタイプを調べ、そのタイプの組み合わ
せに応じて、相互刺激抑制係数の演算方法を切替える方
法が挙げられる（請求項１３、請求項２７）。Furthermore, as a third calculation method, information indicating the type of each antibody is added to a part of each antibody,
When calculating the value of the mutual stimulation suppression coefficient, a method of checking the types of these two antibodies and switching the calculation method of the mutual stimulation suppression coefficient according to the combination of the two types is mentioned (claim 13, claim Item 27).
【００９９】この第３の演算方法について、図７を参照
して説明する。なお、図７も図５及び図６と同様に２変
数ｘ，ｙの関数の最大値探索に本演算方法を用いた例で
ある。図において、○と×はそれぞれ抗体のタイプを示
し、黒丸は○のタイプの抗体、×は×のタイプの抗体を
示す。また、本例では、抗体評価値決定手段３において
×を評価せず、すでに探索を終えた領域を再び探索しな
いようにするためのタグとして用い、○が本来の関数最
大値の高い解を探索し、記憶する役割を果たしている。The third calculation method will be described with reference to FIG. Note that FIG. 7 is also an example in which the present calculation method is used for searching the maximum value of the function of the two variables x and y as in FIGS. 5 and 6. In the figure, ◯ and × indicate the type of antibody, black circles indicate the antibody of type ◯, and × indicates the antibody of type x. Further, in this example, the antibody evaluation value determination means 3 does not evaluate ×, and is used as a tag for preventing a search that has already been completed from being searched again, and ○ finds a solution with a high original maximum value. And plays a memorizing role.
【０１００】この第３の演算方法によれば、複数の役割
の異なる抗体を混在して利用することができる。すなわ
ち、○タイプの抗体を用いて、関数値の高い解を漏らさ
ず発見し、代表的な解だけを記憶手段６に残し、解の多
様性を維持しながら探索を進めることができる。また、
すでに探索した領域の代表的な点に、×タイプの抗体を
タグとして残すことにより、それ以後の探索を抑制する
ことができるので、無駄な探索が少なくなり、探索性能
を大幅に向上することができる。According to the third calculation method, a plurality of antibodies having different roles can be mixed and used. That is, it is possible to find a solution having a high function value without omission by using the ◯ type antibody, leave only the representative solution in the storage means 6, and proceed with the search while maintaining the diversity of the solution. Also,
By leaving the X-type antibody as a tag at a representative point of the already searched region, it is possible to suppress the subsequent search, so that wasteful search can be reduced and the search performance can be significantly improved. it can.
【０１０１】（評価対象抗体選択手段）前記評価対象抗
体選択手段１０は、すでに記憶手段６に記憶されている
抗体の中から、その評価値を再評価によって更新すべき
抗体を決定する。このように再評価を行う理由は、機械
学習、自動実験・検査などにおいては、同じ抗体であっ
ても、その評価値は時間と共に変動することがあるため
である。(Evaluation target antibody selecting means) The evaluation target antibody selecting means 10 determines an antibody whose evaluation value is to be re-evaluated from the antibodies already stored in the storage means 6. The reason for performing the re-evaluation in this way is that the evaluation value of the same antibody may change with time in machine learning, automatic experiment / inspection, etc.
【０１０２】（抗体削除手段）前記抗体削除手段７は、
ある抗体の濃度が最低しきい値を下回った場合に、その
抗体に関する情報を記憶手段６から削除するものであ
る。(Antibody deleting means) The antibody deleting means 7 is
When the concentration of a certain antibody falls below the minimum threshold value, the information regarding the antibody is deleted from the storage means 6.
【０１０３】［２−１−３．抗体評価値決定手段の構
成］本実施形態の免疫型情報処理装置に用いられる抗体
評価値決定手段３は、各抗体単独のその時点における価
値を見積るものであり、図２に示したように、前記記憶
手段６に記憶された抗体に関する情報の内、前記評価対
象抗体選択手段１０によって選択された各抗体について
その評価値を再評価し、新たな評価値を再び記憶手段６
に記憶させる役割を有している。[2-1-3. Configuration of Antibody Evaluation Value Determining Means] The antibody evaluation value determining means 3 used in the immune type information processing apparatus of the present embodiment estimates the value of each antibody alone at that time, and as shown in FIG. Of the information about the antibodies stored in the storage unit 6, the evaluation value of each antibody selected by the evaluation target antibody selection unit 10 is re-evaluated, and the new evaluation value is stored again in the storage unit 6
Has the role of memorizing.
【０１０４】なお、この抗体評価値決定手段３として
は、適用目的に応じて関数演算式、計算機シミュレー
タ、検査装置、実験装置などが接続される。これらは、
一つ一つの抗体単独のその時点における価値を見積る。
例えば、インタラクティブなデザイン設計システムとし
て利用した場合には、デザインの良さを評価し、制約条
件などをチェックする。また、製品自動検査装置として
利用した場合には、抗体にコーディングされた検査条件
を設定し、抗体にコーディングされた項目について製品
を検査し、検査結果に問題がある程に高い評価を与え
る。As the antibody evaluation value determining means 3, a function arithmetic expression, a computer simulator, an inspection device, an experimental device, etc. are connected depending on the purpose of application. They are,
Estimate the current value of each antibody alone.
For example, when used as an interactive design design system, the goodness of the design is evaluated and the constraint conditions are checked. When used as an automatic product inspection device, the inspection conditions coded in the antibody are set, the product is inspected for the items coded in the antibody, and the evaluation result is highly evaluated so that there is a problem.
【０１０５】さらに、ルールを学習する機械学習装置で
あれば、抗体にコーディングされたルールの適用条件が
あっていればこれを適用実行し、実行結果が満足のいく
ものであれば良い評価を与える。一方、適用条件が合わ
ない場合には、評価値は零とする。例えば、交通信号の
制御アルゴリズムを理論的に求めるのは極めて困難であ
るが、抗体評価値決定手段３として交通シミュレータを
接続し、抗体のＩＦ部に時刻・交通量など測定可能な制
御アルゴリズム起動条件、ＴＨＥＮ部に制御アルゴリズ
ムの種類と実行期間をコーディングし、実際にシミュレ
ーションして制御アルゴリズムを評価することにより、
多様な状況に万弁なく対応できる制御ルールのセットを
自動的に作成することが可能になる。Further, in the case of a machine learning device for learning rules, if there is an application condition of the rule coded in the antibody, this is applied and executed, and if the execution result is satisfactory, a good evaluation is given. . On the other hand, if the applicable conditions are not met, the evaluation value is set to zero. For example, although it is extremely difficult to theoretically obtain a traffic signal control algorithm, a traffic simulator is connected as the antibody evaluation value determination means 3 and a control algorithm start condition capable of measuring time / traffic volume in the IF part of the antibody is measured. , By coding the type and execution period of the control algorithm in the THEN part and actually simulating and evaluating the control algorithm,
It is possible to automatically create a set of control rules that can cope with various situations without exception.
【０１０６】［２−２．免疫型情報処理装置の作用及び
効果］上記のような構成を有する本実施形態の免疫型情
報処理装置の作用を、図８乃至図１０に示したフローチ
ャートに基づいて説明する。[2-2. Action and Effect of Immune Type Information Processing Device] The action of the immune type information processing device of the present embodiment having the above-described configuration will be described based on the flowcharts shown in FIGS. 8 to 10.
【０１０７】（候補抗体産生処理）まず、図８に示した
ように、入力に基づいてパラメータが初期化され、抗体
初期集団に関する情報が、入力もしくは候補抗体産生手
段５によって生成され、記憶手段６に記憶される（ステ
ップ８１）。次に、前記記憶手段６に記憶された抗体の
総数が最大制限以下であるか否かが判断され（ステップ
８２）、抗体の総数が最大制限以下である場合には、新
たな抗体が候補抗体産生手段５によって生成される（ス
テップ８３）。(Candidate Antibody Production Process) First, as shown in FIG. 8, parameters are initialized based on the input, and information on the initial antibody population is generated by the input or candidate antibody production means 5 and stored in the storage means 6. (Step 81). Next, it is determined whether the total number of antibodies stored in the storage means 6 is less than or equal to the maximum limit (step 82). If the total number of antibodies is less than or equal to the maximum limit, the new antibody is a candidate antibody. It is generated by the production means 5 (step 83).
【０１０８】（抗体テスト処理）ここで、前記候補抗体
産生手段５によって新たな抗体が生成された場合に、そ
の抗体を抗体格納手段２に格納すべきか否かを判定する
手順を、図９に示したフローチャートに基づいて説明す
る。すなわち、候補抗体産生手段５によって新たな抗体
が作成されると（ステップ９１）、この新たに生成され
た抗体を抗体格納手段２に格納すべきか否かが、抗体テ
スト手段４によってテストされる（ステップ９２、ステ
ップ９３）。そして、このテストに合格した場合には、
新たに生成された抗体に関する情報が記憶手段６に記憶
される（ステップ９５）。一方、このテストに不合格の
場合には、最大反復回数を越えたか否かが判断され（ス
テップ９４）、最大反復回数を越えた場合には抗体テス
ト処理を終了し、最大反復回数を越えていない場合には
ステップ９１に戻り、候補抗体産生手段５によって新た
な抗体が作成される。(Antibody Test Process) Here, FIG. 9 shows a procedure for determining whether or not the antibody should be stored in the antibody storing means 2 when a new antibody is produced by the candidate antibody producing means 5. A description will be given based on the flowchart shown. That is, when a new antibody is created by the candidate antibody producing means 5 (step 91), the antibody testing means 4 tests whether or not the newly produced antibody should be stored in the antibody storing means 2 ( Steps 92 and 93). And if you pass this test,
Information on the newly generated antibody is stored in the storage means 6 (step 95). On the other hand, if this test fails, it is determined whether the maximum number of iterations has been exceeded (step 94). If the maximum number of iterations has been exceeded, the antibody test process is terminated and the maximum number of iterations has been exceeded. If not, the process returns to step 91, and a new antibody is created by the candidate antibody production means 5.
【０１０９】（濃度更新演算処理）図８に示したステッ
プ８２において、抗体の総数が最大制限以上である場合
には、新たな抗体は産生されず、記憶手段６に記憶され
ている抗体の濃度更新演算処理がなされる（ステップ８
４）。また、新たに生成され、図９に示した処理を経て
記憶装置６に記憶された抗体についても、同様に濃度更
新演算処理がなされる（ステップ８４）。次に、この濃
度更新演算処理の手順を、図１０に示したフローチャー
トに基づいて説明する。すなわち、評価対象抗体選択手
段１０によって、記憶手段６に記憶されている抗体の中
から評価値を更新する抗体が抽出される（ステップ１０
１）。続いて、抽出された各抗体の評価値の更新値が、
抗体評価値決定手段３によって求められ、記憶手段６に
記憶される（ステップ１０２）。次に、相互刺激抑制係
数が記憶手段６より読み出され、もしくは相互刺激抑制
係数決定手段８によって演算される（ステップ１０
３）。続いて、この相互刺激抑制係数に基づいて、濃度
更新演算手段９により、各抗体の濃度が更新される（ス
テップ１０４）。なお、各抗体の濃度が最大制限値を越
えた場合には、最大制限値に置換される。そして、各抗
体の濃度が記憶手段６に記憶される（ステップ１０
５）。(Concentration Update Calculation Processing) In step 82 shown in FIG. 8, if the total number of antibodies is not less than the maximum limit, no new antibody is produced and the concentration of the antibody stored in the storage means 6 is not produced. Update calculation processing is performed (step 8)
4). Further, the concentration update calculation process is similarly performed for the antibody newly generated and stored in the storage device 6 through the process shown in FIG. 9 (step 84). Next, the procedure of this density update calculation process will be described based on the flowchart shown in FIG. That is, the evaluation target antibody selection means 10 extracts an antibody whose evaluation value is updated from the antibodies stored in the storage means 6 (step 10).
1). Then, the updated value of the evaluation value of each extracted antibody is
It is obtained by the antibody evaluation value determination means 3 and stored in the storage means 6 (step 102). Next, the mutual stimulation suppression coefficient is read from the storage means 6 or calculated by the mutual stimulation suppression coefficient determination means 8 (step 10).
3). Subsequently, the concentration update calculation means 9 updates the concentration of each antibody based on the mutual stimulation suppression coefficient (step 104). When the concentration of each antibody exceeds the maximum limit value, it is replaced with the maximum limit value. Then, the concentration of each antibody is stored in the storage means 6 (step 10).
5).
【０１１０】（相互刺激抑制係数決定処理）図１０に示
したステップ１０３において、相互刺激抑制係数決定手
段８によって相互刺激抑制係数が演算される手順を、図
１１に示したフローチャートに基づいて説明する。すな
わち、相互刺激抑制係数決定手段８によって、記憶手段
６に記憶されている抗体の中から、新たに生成された抗
体に対して係数演算対象となる抗体が選定される（ステ
ップ１１１）。なお、すでに係数演算対象となる抗体が
存在しない（すなわち、係数演算処理が終了している）
場合には、相互刺激抑制係数決定処理は終了する（ステ
ップ１１２）。一方、係数演算対象となる抗体が存在し
ている場合には、選定された抗体と新たに生成された抗
体の間の相互刺激抑制係数が、相互刺激抑制係数決定手
段８によって演算される（ステップ１１３）。次に、求
められた相互刺激抑制係数が最大しきい値を越えるか否
か、もしくは最小しきい値を下回るか否かが判断され
（ステップ１１４）、最大しきい値もしくは最小しきい
値を越えた場合には、相互刺激抑制係数の値及びそれを
使用する抗体ペアを指定する情報が記憶手段６に記憶さ
れる（ステップ１１５）。その後、再びステップ１１１
に戻り、係数演算対象となる抗体が存在しなくなるま
で、上記の処理が繰り返される。(Mutual Stimulation Suppression Coefficient Determination Process) The procedure for calculating the mutual stimulation suppression coefficient by the mutual stimulation suppression coefficient determination means 8 in step 103 shown in FIG. 10 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. . That is, the mutual stimulation suppression coefficient determination means 8 selects an antibody to be coefficient-calculated for the newly generated antibody from the antibodies stored in the storage means 6 (step 111). Note that there is no antibody that is the target of coefficient calculation (that is, coefficient calculation processing has been completed).
In this case, the mutual stimulation suppression coefficient determination process ends (step 112). On the other hand, when the antibody for which the coefficient is calculated is present, the mutual stimulation suppression coefficient between the selected antibody and the newly generated antibody is calculated by the mutual stimulation suppression coefficient determination means 8 (step 113). Next, it is judged whether the obtained mutual stimulation suppression coefficient exceeds the maximum threshold value or the minimum threshold value (step 114), and the maximum threshold value or the minimum threshold value is exceeded. If so, the value of the mutual stimulation suppression coefficient and the information designating the antibody pair using it are stored in the storage means 6 (step 115). Then, step 111 again
Then, the above process is repeated until there is no antibody for which coefficient calculation is to be performed.
【０１１１】なお、図１２は、上記相互刺激抑制係数決
定手段８によって演算された相互刺激抑制係数の値及び
それを使用する抗体ペアを指定する情報が、記憶手段６
に記憶される場合のイメージを示したものである。この
ように相互刺激抑制係数の値及びそれを使用する抗体ペ
アを指定する情報を記憶装置に記憶するのは、これらの
情報を以後のステップにおいて再利用することができる
ようにするためである。Note that, in FIG. 12, the value of the mutual stimulation suppression coefficient calculated by the mutual stimulation suppression coefficient determining means 8 and the information designating the antibody pair using it are stored in the storage means 6.
3 shows an image when it is stored in. The reason why the value of the mutual stimulation suppression coefficient and the information designating the antibody pair using the mutual stimulation suppression coefficient are stored in the storage device is to allow the information to be reused in the subsequent steps.
【０１１２】なお、上述した式２の演算式では、Σｍ
i,j Ｃj （ｎ）項は独立して演算することが可能である
ため、濃度更新演算の際には、相互刺激抑制係数の絶対
値が大きい抗体ペアに関してのみ、ｍi,j Ｃj （ｎ）Ｃ
i （ｎ）を別途演算し和をとることで、全ての抗体の組
み合わせについては再演算する必要がなくなり、実行が
高速化される。In the arithmetic expression of the above-mentioned expression 2, Σm
Since the i, j C j (n) terms can be calculated independently, when performing the concentration update calculation, mi i, j C j is set only for the antibody pair having a large absolute value of the mutual stimulation suppression coefficient. (N) C
By separately calculating i (n) and taking the sum, it is not necessary to recalculate all the combinations of antibodies, and the execution speed is increased.
【０１１３】（抗体削除処理）図８に示したステップ８
４において、抗体濃度の更新演算がなされた場合に、そ
の濃度が最低しきい値以下の抗体は、記憶手段６から削
除される（ステップ８５）。続いて、終了条件を満足し
ているか否かが判断され（ステップ８６）、終了条件を
満足している場合には、本免疫型情報処理装置による情
報処理作業は終了し、記憶手段６に記憶された情報が出
力される（ステップ８７）。一方、終了条件を満足して
いない場合には、ステップ８２に戻る。(Antibody deletion process) Step 8 shown in FIG.
When the update calculation of the antibody concentration is performed in 4, the antibody having the concentration equal to or lower than the minimum threshold value is deleted from the storage unit 6 (step 85). Subsequently, it is determined whether or not the end condition is satisfied (step 86), and when the end condition is satisfied, the information processing work by the immune type information processing device is ended and stored in the storage means 6. The selected information is output (step 87). On the other hand, if the ending condition is not satisfied, the process returns to step 82.
【０１１４】なお、図１３は、本免疫型情報処理装置に
よる情報処理の動作イメージを示したものである。すな
わち、ダイナミクス演算によって抗体２の濃度が最も小
さくなり、この抗体２は淘汰される。FIG. 13 shows an operation image of information processing by the immune type information processing apparatus. That is, the concentration of the antibody 2 is minimized by the dynamics calculation, and the antibody 2 is selected.
【０１１５】以上述べたように、本実施形態において
も、第１実施形態と同様に、抗体格納手段２には常にそ
のステップでの解候補を示す抗体が蓄えられ、また、抗
体格納手段２に蓄えられた抗体は、遺伝的アルゴリズム
と同様に、抗体産生手段１で生成される新たな抗体の材
料として利用される。さらに、抗体格納手段２に蓄えら
れる抗体の総数は制限数以内であれば増減することがで
きるため、互いに関連を持つ解を大量に求めることが可
能となる。As described above, also in the present embodiment, as in the first embodiment, the antibody storage means 2 always stores the antibody indicating the solution candidate at that step, and the antibody storage means 2 also stores the antibody. The stored antibody is used as a material for a new antibody produced by the antibody producing means 1, similarly to the genetic algorithm. Furthermore, since the total number of antibodies stored in the antibody storage unit 2 can be increased or decreased within the limit number, it becomes possible to obtain a large number of solutions having a relationship with each other.
【０１１６】［３．第３実施形態］本実施形態は、請求
項２、請求項４乃至請求項１４に対応する免疫型情報処
理装置及びこの免疫型情報処理装置上で実行される免疫
型情報処理方法（請求項１５、請求項１８乃至請求項２
８に対応する）に関するものである。[3. Third Embodiment] This embodiment is an immune type information processing apparatus corresponding to claims 2, 4 to 14, and an immune type information processing method executed on the immune type information processing apparatus (claim 15). Claims 18 to 2
(Corresponding to 8)).
【０１１７】［３−１．免疫型情報処理装置の構成］本
実施形態は、上記第２実施形態に示した免疫型情報処理
装置を構成する各手段のうち所定の手段を複数個ずつ備
え、それぞれが並列・非同期に動作する免疫型情報処理
装置に関するものである。すなわち、図１４に示したよ
うに、本実施形態の免疫型情報処理装置は、抗体産生手
段１４、抗体評価値決定手段１５及び第２実施形態の抗
体格納手段の一部機能に相当する濃度増減値演算手段１
１を複数備え、それぞれが並列・非同期に動作するよう
に構成されている。[3-1. Configuration of Immune Type Information Processing Device] In the present embodiment, a plurality of predetermined units out of the respective units constituting the immune type information processing unit shown in the second embodiment are provided, and each of them operates in parallel or asynchronously. The present invention relates to an immune type information processing device. That is, as shown in FIG. 14, the immune type information processing apparatus according to the present embodiment has a concentration increase / decrease corresponding to a partial function of the antibody production unit 14, the antibody evaluation value determination unit 15, and the antibody storage unit of the second embodiment. Value calculation means 1
1 is provided in plural, and each is configured to operate in parallel and asynchronously.
【０１１８】［３−１−１．抗体産生手段の構成］本実
施形態の免疫型情報処理装置に用いられる抗体産生手段
１４は、図１４に示したように複数備えられ、第１実施
形態及び第２実施形態と同様に、新たに抗体を生成し、
新たに生成された抗体の初期濃度の設定を行なう。ま
た、この抗体産生手段１４は、後述するシステム制御手
段１２に対して「抗体要求メッセージ」を送る。システ
ム制御手段１２はメッセージを受けとると、すでに記憶
手段に記憶されている抗体の中から濃度に応じた割合で
抗体を選択し、その抗体のコーディング内容を抗体産生
手段１４に伝達する。次に、抗体産生手段１４は前記コ
ーディング内容に関する情報を受けとると、そのコーデ
ィング内容を参考に突然変異などの方法によって新たな
抗体を生成し、そのコーディング内容と初期濃度を決定
し、システム制御手段１２に伝達する。そして、システ
ム制御手段１２は、そのコーディング内容と初期濃度を
記憶手段に追加する。[3-1-1. Configuration of Antibody Producing Means] A plurality of antibody producing means 14 used in the immune type information processing apparatus according to the present embodiment are provided as shown in FIG. 14, and are newly added like the first and second embodiments. Produce antibodies,
Set the initial concentration of the newly generated antibody. The antibody producing means 14 also sends an "antibody request message" to the system control means 12 described later. Upon receiving the message, the system control means 12 selects an antibody from the antibodies already stored in the storage means at a ratio according to the concentration, and transmits the coding content of the antibody to the antibody production means 14. Next, when the antibody producing means 14 receives the information about the coding content, it produces a new antibody by a method such as mutation with reference to the coding content, determines the coding content and the initial concentration, and the system control means 12 Communicate to. Then, the system control means 12 adds the coding content and the initial density to the storage means.
【０１１９】［３−１−２．抗体格納手段の構成］本実
施形態の免疫型情報処理装置に用いられる抗体格納手段
は、図１４に示したように、濃度増減値演算手段１１、
システム制御手段１２、濃度更新演算手段１３、濃度減
少手段１６、抗体削除手段１７及び記憶手段とから構成
されている。[3-1-2. Configuration of Antibody Storage Means] As shown in FIG. 14, the antibody storage means used in the immune type information processing apparatus according to the present embodiment is a concentration increase / decrease value calculation means 11,
It is composed of a system control means 12, a concentration update calculation means 13, a concentration reduction means 16, an antibody deletion means 17, and a storage means.
【０１２０】（システム制御手段）システム制御手段１
２は、入出力、システム全体の起動信号・停止信号の発
信、セマフォ管理など記憶手段の制御、各手段間におけ
る抗体に関する情報の伝達スケジューリングを行なう。
さらに、記憶手段の中に記憶されている抗体を濃度に応
じた割合で選択し、その抗体に関する情報を記憶手段よ
り引き出す機能を備えている。(System Control Means) System Control Means 1
Reference numeral 2 performs input / output, transmission of a start signal / stop signal of the entire system, control of storage means such as semaphore management, and transmission scheduling of information regarding antibodies between the respective means.
Further, it has a function of selecting an antibody stored in the storage means at a ratio according to the concentration and extracting information on the antibody from the storage means.
【０１２１】ここで、濃度に応じた割合による選択と
は、十分長い期間の中である抗体が選択される回数と、
その期間における記憶手段の中の全抗体の選択回数の総
和の間の比率が、その抗体の濃度と全抗体の濃度の総和
の間の比率にほぼ等しくなるような選択方法を指す。Here, the selection based on the ratio according to the concentration means the number of times an antibody is selected in a sufficiently long period,
It refers to a selection method in which the ratio between the total number of selections of all antibodies in the storage means during that period is approximately equal to the ratio between the concentration of that antibody and the total concentration of all antibodies.
【０１２２】例えば、それぞれの抗体の濃度に応じた領
域を持つ図１５に示すようなルーレット表をデータとし
て作成し、乱数発生手段と組み合わせることにより、濃
度に応じた確率で抗体を選択する方法などが考えられ
る。なお、ルーレット表を用いる場合、新たな抗体が記
憶手段に追加される時、抗体が記憶手段から削除される
時、及び濃度更新演算手段によって記憶手段中の抗体の
濃度が変更された場合に、システム制御手段１２がルー
レット表の更新を行なう。For example, a method of creating an roulette table as shown in FIG. 15 having a region corresponding to the concentration of each antibody as data and combining it with a random number generating means to select an antibody with a probability according to the concentration, etc. Can be considered. When using the roulette table, when a new antibody is added to the storage means, when the antibody is deleted from the storage means, and when the concentration of the antibody in the storage means is changed by the concentration update calculation means, The system control means 12 updates the roulette table.
【０１２３】（濃度増減値演算手段）濃度増減値演算手
段１１は、システム制御手段１２に対して「抗体要求メ
ッセージ」を送る。システム制御手段１２は、メッセー
ジを受けとると、すでに記憶手段に記憶されている抗体
の中から濃度に応じた割合で２つの抗体を選択し、その
抗体のコーディング内容を濃度増減値演算手段１１に伝
達する。そして、濃度増減値演算手段１１はそのコーデ
ィング内容に関する情報を受けとると、相互刺激抑制係
数決定手段によって求められた相互刺激抑制係数を用い
て、前記２つの抗体間の相互刺激抑制によって生じる各
抗体の濃度増減値を演算し、その濃度増減値をシステム
制御手段１２に伝達する。次に、システム制御手段１２
は、濃度更新演算手段１３を用いて、記憶手段に記憶さ
れているこれら２つの抗体の濃度に、それぞれその濃度
増減値に係数を乗じた値を加え、濃度を更新する。(Concentration Increase / Decrease Value Calculation Means) The concentration increase / decrease value calculation means 11 sends an "antibody request message" to the system control means 12. When receiving the message, the system control means 12 selects two antibodies from the antibodies already stored in the storage means at a ratio according to the concentration, and transmits the coding content of the antibody to the concentration increase / decrease value calculation means 11. To do. Then, when the concentration increase / decrease value calculation means 11 receives the information about the coding content, it uses the mutual stimulation suppression coefficient obtained by the mutual stimulation suppression coefficient determination means to determine the antibody The density increase / decrease value is calculated, and the density increase / decrease value is transmitted to the system control means 12. Next, the system control means 12
Uses the concentration update calculation unit 13 to add the concentrations of these two antibodies stored in the storage unit to the respective concentration increase / decrease values multiplied by a coefficient to update the concentration.
【０１２４】なお、濃度増減値演算式としては、例え
ば、前記イディオタイプネットワーク説に基づく数理モ
デルの（式１）に由来する次式を用いる。As the concentration increase / decrease value calculation formula, for example, the following formula derived from (Formula 1) of the mathematical model based on the above-mentioned idiotype network theory is used.
【０１２５】[0125]
【数４】 ここで、ＤＣi ，ＤＣj は抗体ｉ，ｊの濃度増減値であ
り、相互刺激抑制係数をそのまま用いる。(Equation 4) Here, DC i and DC j are the concentration increase / decrease values of the antibodies i and j, and the mutual stimulation suppression coefficient is used as it is.
【０１２６】（濃度減少手段）濃度減少手段１６は、前
記イディオタイプネットワーク説に基づく数理モデルの
（式１）のダンピング係数で表現される抗体の自然消滅
による濃度減少を行なう役割を有している。すなわち、
濃度減少手段１６は、システム制御手段１２に対し「抗
体要求メッセージ」を送り、システム制御手段１２はそ
のメッセージを受けとると、すでに記憶手段に記憶され
ている抗体の中から濃度に応じた割合で抗体を選択し、
濃度更新演算手段１３を用いて、記憶手段に記憶されて
いる抗体の濃度から一定の値を減じ、濃度を更新する。(Concentration Reduction Means) The concentration reduction means 16 has a role of reducing the concentration due to the spontaneous disappearance of the antibody represented by the damping coefficient of (Equation 1) of the mathematical model based on the above-mentioned idiotype network theory. . That is,
The concentration reducing means 16 sends an “antibody request message” to the system control means 12, and when the system control means 12 receives the message, the antibody is stored in the storage means at a ratio according to the concentration. Select
The concentration update calculation unit 13 is used to subtract a constant value from the antibody concentration stored in the storage unit to update the concentration.
【０１２７】（濃度更新演算手段）濃度更新演算手段１
３は、第２実施形態と同様に、記憶手段に記憶されてい
る抗体の濃度更新演算を行う。なお、この濃度更新演算
手段１３において、濃度増減値演算手段１１から送られ
た濃度増減値及び抗体評価値決定手段１５より送られた
評価値に乗じる係数は、全抗体要求メッセージ頻度に対
するそれぞれの抗体要求メッセージの頻度の割合に応じ
た係数を用いる。(Density Update Calculation Means) Density Update Calculation Means 1
Similarly to the second embodiment, 3 performs the concentration update calculation of the antibody stored in the storage means. In the concentration update calculation unit 13, the coefficient by which the concentration increase / decrease value sent from the concentration increase / decrease value calculation unit 11 and the evaluation value sent from the antibody evaluation value determination unit 15 are multiplied by each antibody for all antibody request message frequencies. A coefficient corresponding to the frequency ratio of request messages is used.
【０１２８】（抗体削除手段）抗体削除手段１７は、第
２実施形態と同様に、濃度が最低しきい値を下回った抗
体に関する情報を、記憶手段より削除する。(Antibody deleting means) The antibody deleting means 17 deletes the information on the antibody whose concentration is below the minimum threshold value from the storage means, as in the second embodiment.
【０１２９】［３−１−３．抗体評価値決定手段の構
成］本実施形態の免疫型情報処理装置に用いられる抗体
評価値決定手段１５は、図１４に示したように複数備え
られ、第１実施形態及び第２実施形態と同様に、抗体単
独のその時点における評価を行なう。すなわち、抗体評
価値決定手段１５は、システム制御手段１２に対し「抗
体要求メッセージ」を送り、システム制御手段１２はメ
ッセージを受けとると、すでに記憶手段に記憶されてい
る抗体の中から濃度に応じた割合で抗体を選択し、その
抗体のコーディング内容を抗体評価値決定手段１５に伝
達する。そして、抗体評価値決定手段１５はそのコーデ
ィング内容に関する情報を受けとると、そのコーディン
グ内容を評価し、評価値をシステム制御手段１２に伝達
する。次に、システム制御手段１２は、濃度更新演算手
段１３を用いて、記憶手段に記憶されているその抗体の
濃度に、その評価値に係数を乗じた値を加え、濃度を更
新する。[3-1-3. Configuration of Antibody Evaluation Value Determining Means] A plurality of antibody evaluation value determining means 15 used in the immune type information processing apparatus of this embodiment are provided as shown in FIG. 14, and are the same as in the first and second embodiments. Then, the antibody alone is evaluated at that time. That is, the antibody evaluation value determination means 15 sends an "antibody request message" to the system control means 12, and when the system control means 12 receives the message, it responds to the concentration from the antibodies already stored in the storage means. The antibody is selected in proportion, and the content of coding of the antibody is transmitted to the antibody evaluation value determination means 15. When the antibody evaluation value determination means 15 receives the information about the coding content, it evaluates the coding content and transmits the evaluation value to the system control means 12. Next, the system control means 12 uses the concentration update calculation means 13 to add the concentration of the antibody stored in the storage means to the value obtained by multiplying the evaluation value by a coefficient to update the concentration.
【０１３０】［３−２．免疫型情報処理装置の作用・効
果］上記の様な構成を有する本実施形態の免疫型情報処
理装置においては、並列計算機や、通信ネットワークを
介した複数台の計算機からなるシステムにおいて、第１
実施形態あるいは第２実施形態に示した免疫型情報処理
装置と同様の機能を、より大規模に実現し得る。つま
り、多種多様な解を、より大量に求めることができ、ま
た、蓄積することができる。[3-2. Operation / Effects of Immune-type Information Processing Device] In the immune-type information processing device of the present embodiment having the above-described configuration, in the parallel computer or the system including a plurality of computers through the communication network,
A function similar to that of the immune type information processing apparatus shown in the embodiment or the second embodiment can be realized on a larger scale. That is, a large variety of solutions can be obtained and accumulated.
【０１３１】さらに、本実施形態では、異なる演算を行
なう抗体評価値決定手段、抗体産生手段を混在させるこ
とが可能である。例えば、化学合成実験において、有用
な原材料の組み合わせとその割合を求める目的で本装置
を使用する場合は、ある抗体評価値決定手段では計算機
によるシミュレーションを用いて評価し、別の抗体評価
値決定手段では実際の化学実験装置による評価を行なう
などの組み合わせが考えられる。また、通信ネットワー
ク上に構成されたデザイン設計システムなどでは、同時
に複数のユーザが抗体評価値決定手段の役割を果たし、
各端末のインターフェースを介して、直接抗体の評価を
行なうことも可能である。Further, in this embodiment, it is possible to mix the antibody evaluation value determining means and the antibody producing means for performing different operations. For example, in a chemical synthesis experiment, when this device is used for the purpose of obtaining a useful combination of raw materials and the ratio thereof, a certain antibody evaluation value determining means evaluates using a computer simulation and another antibody evaluation value determining means. Then, a combination such as performing evaluation using an actual chemical experimental device is conceivable. Also, in a design design system configured on a communication network, multiple users simultaneously play the role of antibody evaluation value determination means,
It is also possible to directly evaluate the antibody via the interface of each terminal.
【０１３２】［４．他の実施形態］本発明は上述した実
施形態に限定されるものではなく、例えば、ルール解読
実行手段を加えて、一種のルールベースシステムとして
使用することもできる。この場合、抗体は図１６に示し
たようにコーディングする（例えば、ＩＦ−ＴＨＥＮ形
式のルール）。[4. Other Embodiments] The present invention is not limited to the above-described embodiments, and, for example, a rule decoding execution means may be added to be used as a kind of rule-based system. In this case, the antibody is coded as shown in Figure 16 (eg, IF-THEN format rules).
【０１３３】なお、この場合も、上記相互刺激抑制係数
演算方法を適用できることは言うまでもない。例えば、
前記第１の演算方法を用いた場合には、競合し矛盾の生
じるルールを削除することが可能になる。Needless to say, the above mutual stimulation suppression coefficient calculation method can also be applied in this case. For example,
When the first calculation method is used, it is possible to delete rules that conflict with each other and cause a contradiction.
【０１３４】[0134]
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、生
体の免疫系の原理を簡略化し模擬したアルゴリスム及び
構成を用いることによって、適用対象の解空間の性質に
左右されることなく、相互に関連を持つ解を同時に複数
個求めることができる免疫型情報処理装置及び情報処理
方法を提供することができる。As described above, according to the present invention, by using the algorithm and the structure which simplifies and simulates the principle of the immune system of the living body, it is possible to obtain the solution space without being influenced by the nature of the solution space to be applied. An immune type information processing apparatus and an information processing method capable of simultaneously obtaining a plurality of mutually related solutions can be provided.
【０１３５】より具体的には、例えば、レイアウト問題
・スケジューリング問題などの組み合わせ最適化をユー
ザとインタラクティブに進める装置、あるいは自動的に
試行を行ない知識獲得と知識整理を行なう機械学習装
置、あるいは冗長な情報を半自動的に整理するデータベ
ース、あるいは自動的に試行する項目を決定し、目的に
かなう条件もしくは異常の生じる条件を効率良く発見し
記録する自動検査装置または自動実験装置などの、互い
に密接に関連を持つ解を同時に大量に求め蓄積すること
を主目的とする探索を用いた問題解決において、汎用的
に利用し得る免疫型情報処理装置及び情報処理方法を提
供することができる。More specifically, for example, a device for advancing combinatorial optimization such as layout problem / scheduling problem interactively with a user, a machine learning device for automatically performing knowledge acquisition and knowledge arrangement, or a redundant device. Closely related to each other, such as a database that sorts out information semi-automatically, or an automatic inspection device or automatic experiment device that automatically determines and records conditions that meet the purpose or conditions that determine the items to be automatically tried. It is possible to provide an immune type information processing device and an information processing method that can be used for general purpose in problem solving using search whose main purpose is to simultaneously obtain and store a large number of solutions having
【図１】本発明の第１実施形態の基本的構成を示す機能
ブロック図FIG. 1 is a functional block diagram showing a basic configuration of a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第２実施形態の構成を示す機能ブロッ
ク図FIG. 2 is a functional block diagram showing a configuration of a second embodiment of the present invention.
【図３】抗体の突然変異・交差のイメージを示す図FIG. 3 is a diagram showing an image of antibody mutation / crossover.
【図４】相互刺激抑制係数演算方法の例を示すもので、
（Ａ）は抗体が記号列の場合、（Ｂ）は抗体が数値ベク
トルの場合を示すFIG. 4 shows an example of a mutual stimulation suppression coefficient calculation method,
(A) shows the case where the antibody is a symbol string, and (B) shows the case where the antibody is a numerical vector.
【図５】相互刺激抑制係数決定手段による第１の演算方
法を示す図FIG. 5 is a diagram showing a first calculation method by a mutual stimulation suppression coefficient determination means.
【図６】相互刺激抑制係数決定手段による第２の演算方
法を示す図FIG. 6 is a diagram showing a second calculation method by the mutual stimulation suppression coefficient determination means.
【図７】相互刺激抑制係数決定手段による第３の演算方
法を示す図FIG. 7 is a diagram showing a third calculation method by the mutual stimulation suppression coefficient determination means.
【図８】本発明の第２実施形態の処理の手順を示すフロ
ーチャートFIG. 8 is a flowchart showing a procedure of processing according to the second embodiment of the present invention.
【図９】本発明の第２実施形態における新たな抗体産生
の処理の手順を示すフローチャートFIG. 9 is a flowchart showing the procedure of a process for producing a new antibody according to the second embodiment of the present invention.
【図１０】本発明の第２実施形態における抗体濃度更新
演算の処理の手順を示すフローチャートFIG. 10 is a flow chart showing the procedure of the antibody concentration update calculation processing according to the second embodiment of the present invention.
【図１１】本発明の第２実施形態における相互抑制刺激
係数演算処理の手順を示すフローチャートFIG. 11 is a flowchart showing the procedure of a mutual inhibition stimulus coefficient calculation process according to the second embodiment of the present invention.
【図１２】相互刺激刺激抑制係数の記憶のイメージを示
す図FIG. 12 is a diagram showing an image of storing a mutual stimulation stimulation suppression coefficient.
【図１３】第２実施形態の実行イメージを示す図FIG. 13 is a diagram showing an execution image of the second embodiment.
【図１４】本発明の第３実施形態の構成を示す機能ブロ
ック図FIG. 14 is a functional block diagram showing a configuration of a third embodiment of the present invention.
【図１５】ルーレット表の例を示す図FIG. 15 is a diagram showing an example of a roulette table.
【図１６】抗体によるＩＦ−ＴＨＥＮルールの表現の例
を示す図FIG. 16 is a diagram showing an example of expression of an IF-THEN rule by an antibody.
【図１７】イディオタイプネットワーク説に基づく免疫
系を単純化した数理モデルの刺激抑制関係のイメージを
示す図FIG. 17 is a diagram showing an image of a stimulus suppression relationship of a mathematical model that simplifies the immune system based on the idiotype network theory.
１…抗体産生手段 ２…抗体格納手段 ３…抗体評価値決定手段 ４…抗体テスト手段 ５…候補抗体産生手段 ６…記憶手段 ７…抗体削除手段 ８…相互刺激抑制係数決定手段 ９…濃度更新演算手段 １０…評価対象抗体選択手段 １１…濃度増減値演算手段 １２…システム制御手段 １３…濃度更新演算手段 １４…抗体産生手段 １５…抗体評価値決定手段 １６…濃度減少手段 １７…抗体削除手段 1 ... Antibody producing means 2 ... Antibody storing means 3 ... Antibody evaluation value determining means 4 ... Antibody testing means 5 ... Candidate antibody producing means 6 ... Storage means 7 ... Antibody deleting means 8 ... Mutual stimulation suppression coefficient determining means 9 ... Concentration update calculation Means 10 ... Evaluation target antibody selection means 11 ... Concentration increase / decrease value calculation means 12 ... System control means 13 ... Concentration update calculation means 14 ... Antibody production means 15 ... Antibody evaluation value determination means 16 ... Concentration reduction means 17 ... Antibody deletion means
フロントページの続き (72)発明者 加藤 政一 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中工場内 (72)発明者 星 光 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中工場内Front page continuation (72) Inventor Masakazu Kato No. 1 at Toshiba Fuchu factory, Fuchu-shi, Tokyo (72) Inventor Seikou No. 1 Toshiba-cho, Fuchu city, Tokyo Within Fuchu factory, Toshiba
Claims (28)
の濃度を複数個記憶し、その濃度の更新及びその濃度を
もとにして前記抗体の取捨選択を行う抗体格納手段と、 すでに抗体格納手段に格納されている抗体に基づいて新
たな抗体を生成し、前記抗体格納手段に追加する抗体産
生手段と、 個々の抗体の現時点における価値を評価する抗体評価値
決定手段とを備え、 前記抗体格納手段に格納されているある抗体とその抗体
以外の抗体との間の相互刺激抑制の強さを規定する相互
刺激抑制係数を求め、 前記抗体評価値決定手段によって決定されたその抗体の
評価値と前記相互刺激抑制係数を用いた演算によりその
抗体の濃度更新を行なうことを特徴とする免疫型情報処
理装置。1. An antibody storage unit for storing a plurality of antibodies, which are coding units of information, and their concentrations, updating the concentration, and selecting the antibodies based on the concentration, and an antibody storing unit already in the antibody storing unit. Antibody storage means for generating a new antibody based on the stored antibody and adding it to the antibody storage means, and antibody evaluation value determination means for evaluating the current value of each antibody, the antibody storage means The cross-stimulation inhibition coefficient that defines the strength of the cross-stimulation inhibition between an antibody and an antibody other than the antibody stored in the antibody is determined, and the evaluation value of the antibody determined by the antibody evaluation value determination means and the An immune type information processing device, characterized in that the concentration of the antibody is updated by calculation using a mutual stimulation suppression coefficient.
算手段を備え、また、前記抗体産生手段及び抗体評価値
決定手段を複数備え、 これら複数の濃度増減値演算手段、抗体産生手段及び抗
体評価値決定手段がそれぞれ並列・非同期に動作し、 前記濃度増減値演算手段、抗体産生手段及び抗体評価値
決定手段のそれぞれが、抗体格納手段にすでに格納され
た抗体の中から各抗体の濃度に応じた割合で複数個の抗
体を選択し、 前記各濃度増減値演算手段において、前記相互刺激抑制
係数を用いて抗体の濃度増減値を演算し、 前記抗体評価値決定手段において、現時点における抗体
の価値の評価を行ない、 抗体産生手段において、選択した抗体に基づいて新たな
抗体を生成し、前記抗体格納手段に追加し、 前記抗体格納手段において、抗体の濃度更新演算を行な
うことを特徴とする請求項１に記載の免疫型情報処理装
置。2. The antibody storage means is provided with a plurality of concentration increase / decrease value calculation means, and the antibody production means and a plurality of antibody evaluation value determination means are provided, and these plurality of concentration increase / decrease value calculation means, antibody production means and antibodies are provided. The evaluation value determination means operate in parallel and asynchronously, and the concentration increase / decrease value calculation means, the antibody production means and the antibody evaluation value determination means respectively change the concentration of each antibody from the antibodies already stored in the antibody storage means. Select a plurality of antibodies at a ratio according to, in each concentration increase / decrease value calculating means, calculate the concentration increase / decrease value of the antibody using the mutual stimulation inhibition coefficient, in the antibody evaluation value determining means, The value is evaluated, a new antibody is generated in the antibody production means based on the selected antibody, and the new antibody is added to the antibody storage means. The immune type information processing apparatus according to claim 1, wherein a degree update calculation is performed.
する部分と実行内容もしくは結論を表現する部分とから
構成し、抗体全体でＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールを表現
することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の
免疫型情報処理装置。3. The antibody is composed of a part expressing application conditions of the antibody and a part expressing execution contents or conclusion, and expresses rules of IF-THEN format for the whole antibody. The immune type information processing apparatus according to claim 1 or 2.
段に格納されている抗体の中から複数個の抗体を抽出
し、突然変異もしくは交差により、前記抽出された抗体
から新たな抗体を生成する候補抗体産生手段を備えたも
のであることを特徴とする請求項１または請求項２また
は請求項３に記載の免疫型情報処理装置。4. The antibody producing means extracts a plurality of antibodies from the antibodies already stored in the antibody storing means, and mutates or crosses to generate a new antibody from the extracted antibodies. The immune type information processing device according to claim 1, 2 or 3, further comprising a means for producing a candidate antibody.
体を前記抗体格納手段に加えるべきか否かを判定する抗
体テスト手段を備えたものであることを特徴とする請求
項１または請求項２または請求項３に記載の免疫型情報
処理装置。5. The antibody producing means comprises an antibody testing means for determining whether or not a newly produced antibody should be added to the antibody storing means. The immune type information processing device according to claim 2 or claim 3.
係数とこの相互刺激抑制係数を前記濃度更新演算におい
て使用する抗体を指定する情報を記憶する記憶手段を備
えたものであることを特徴とする請求項１または請求項
２または請求項３に記載の免疫型情報処理装置。6. The antibody storage means is provided with a storage means for storing the mutual stimulation suppression coefficient and information designating an antibody to be used in the concentration update calculation of the mutual stimulation suppression coefficient. The immune type information processing apparatus according to claim 1, 2, or 3.
定手段によって与えられた各抗体の評価値と前記相互刺
激抑制係数を用いた演算により、抗体の濃度更新を行な
う濃度更新演算手段を備えたものであることを特徴とす
る請求項１または請求項２または請求項３に記載の免疫
型情報処理装置。7. The antibody storage means comprises concentration update calculation means for updating the antibody concentration by calculation using the evaluation value of each antibody given by the antibody evaluation value determination means and the mutual stimulation suppression coefficient. The immune type information processing device according to claim 1, 2 or 3, wherein
定手段によって与えられた各抗体の評価値、前記相互刺
激抑制係数及び他抗体の濃度を用いた演算により、抗体
の濃度更新を行なう濃度更新演算手段を備えたものであ
ることを特徴とする請求項１または請求項２または請求
項３に記載の免疫型情報処理装置。8. A concentration at which the antibody storage unit updates the concentration of the antibody by a calculation using the evaluation value of each antibody, the mutual stimulation inhibition coefficient, and the concentration of another antibody given by the antibody evaluation value determination unit. The immune type information processing apparatus according to claim 1, 2 or 3, wherein the immune type information processing apparatus is provided with update calculation means.
定手段によって与えられた各抗体の評価値を記憶する手
段と、すでに格納されている抗体の中で、その評価値を
前記抗体評価値決定手段により更新すべき抗体を選択す
る評価対象抗体選択手段とを備えたものであることを特
徴とする請求項１または請求項２または請求項３に記載
の免疫型情報処理装置。9. The antibody storage means stores the evaluation value of each antibody given by the antibody evaluation value determining means, and the evaluation value among the already stored antibodies is the antibody evaluation value. The immune type information processing apparatus according to claim 1, 2 or 3, further comprising: an evaluation target antibody selecting unit that selects an antibody to be updated by the determining unit.
度更新演算に使用する２つの抗体にそれぞれコーディン
グされた情報を用いた演算により求められることを特徴
とする請求項１または請求項２または請求項３に記載の
免疫型情報処理装置。10. The method according to claim 1, wherein the mutual stimulation suppression coefficient is obtained by an operation using information coded in each of the two antibodies whose values are used in the concentration update operation. The immune type information processing apparatus according to claim 3.
法が、抗体にコーディングされた情報の間の類似度が大
きいほど、前記抗体格納手段における濃度更新演算の際
に相互抑制が強くなり、互いの濃度増加を抑制すること
を特徴とする請求項１０に記載の免疫型情報処理装置。11. The calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient, the greater the degree of similarity between the information coded in the antibody, the stronger the mutual suppression at the time of the concentration update calculation in the antibody storage means, and the mutual mutual suppression. The immune type information processing device according to claim 10, wherein an increase in concentration is suppressed.
法が、抗体にコーディングされた情報の間の類似度が大
きいほど、前記抗体格納手段における濃度更新演算の際
に相互刺激が強くなり、互いの濃度増加を刺激すること
を特徴とする請求項１０に記載の免疫型情報処理装置。12. The calculation method of the mutual stimulation suppression coefficient, the greater the degree of similarity between the information coded in the antibody, the stronger the mutual stimulation at the time of the concentration update calculation in the antibody storing means, and the mutual mutual stimulation. The immune type information processing device according to claim 10, which stimulates an increase in concentration.
法が、各抗体の一部分にそれぞれの抗体のタイプを示す
情報を付加し、前記抗体評価値決定手段における評価方
法をその抗体タイプに応じて切替え、さらに前記相互刺
激抑制係数の値を演算により求める際に、その相互刺激
抑制係数を濃度更新演算に使用する２つの抗体のタイプ
を調べ、それらのタイプの組み合わせに応じて、相互刺
激抑制係数の演算方法を切替えることを特徴とする請求
項１０に記載の免疫型情報処理装置。13. The calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient adds information indicating the type of each antibody to a part of each antibody, and switches the evaluation method in the antibody evaluation value determination means according to the antibody type. Further, when calculating the value of the mutual stimulation suppression coefficient by calculation, the types of the two antibodies used for the concentration update calculation of the mutual stimulation suppression coefficient are examined, and the mutual stimulation suppression coefficient of the two types is determined according to the combination of those types. The immune type information processing apparatus according to claim 10, wherein the arithmetic method is switched.
制係数の値を乱数を用いて決定し、前記抗体格納手段に
記憶することを特徴とする請求項１または請求項２また
は請求項３に記載の免疫型情報処理装置。14. The method according to claim 1, wherein the antibody producing means determines the value of the mutual stimulation suppression coefficient by using a random number and stores the value in the antibody storing means. The described immune type information processing device.
その濃度を複数個記憶し、その濃度の更新及びその濃度
をもとにして前記抗体の取捨選択を行う抗体格納処理
と、 すでに抗体格納処理によって格納されている抗体に基づ
いて新たな抗体を生成し、前記抗体格納手段に追加する
抗体産生処理と、 個々の抗体の現時点における価値を評価する抗体評価値
決定処理とを含み、 前記抗体格納処理によって格納されているある抗体とそ
の抗体以外の抗体との間の相互刺激抑制の強さを規定す
る相互刺激抑制係数を求め、 前記抗体評価値決定処理によって決定されたその抗体の
評価値と前記相互刺激抑制係数を用いた演算によりその
抗体の濃度更新を行なうことを特徴とする免疫型情報処
理方法。15. An antibody storing process for storing a plurality of information coding units of antibodies and their concentrations, updating the concentration, and selecting the antibodies based on the concentration, and an antibody storing process. An antibody production process of generating a new antibody based on the stored antibody and adding it to the antibody storage means, and an antibody evaluation value determination process of evaluating the current value of each antibody, The cross-stimulation inhibition coefficient that defines the strength of the cross-stimulation inhibition between an antibody and an antibody other than the antibody stored by is determined, and the evaluation value of the antibody and the evaluation value of the antibody determined by the antibody evaluation value determination process An immune type information processing method, characterized in that the concentration of the antibody is updated by calculation using a mutual stimulation suppression coefficient.
減値演算ステップを備え、また、前記抗体産生処理工程
及び抗体評価値決定処理工程を複数備え、 これら複数の濃度増減値演算ステップ、抗体産生処理工
程及び抗体評価値決定処理工程がそれぞれ並列・非同期
に動作し、 前記濃度増減値演算ステップ、抗体産生処理工程及び抗
体評価値決定処理工程のそれぞれにおいて、抗体格納処
理によってすでに格納された抗体の中から各抗体の濃度
に応じた割合で複数個の抗体を選択し、 前記各濃度増減値演算ステップにおいて、前記相互刺激
抑制係数を用いて抗体の濃度増減値を演算し、 前記抗体評価値決定処理工程において、現時点における
抗体の価値の評価を行ない、 抗体産生処理工程において、選択した抗体に基づいて新
たな抗体を生成し、前記抗体格納処理工程に追加し、 前記抗体格納処理工程において、抗体の濃度更新演算を
行なうことを特徴とする請求項１５に記載の免疫型情報
処理方法。16. The antibody storage processing step comprises a plurality of concentration increase / decrease value calculation steps, and further comprises a plurality of the antibody production processing steps and a plurality of antibody evaluation value determination processing steps, and these plurality of concentration increase / decrease value calculation steps, antibody production The processing step and the antibody evaluation value determination processing step respectively operate in parallel / asynchronously, and in each of the concentration increase / decrease value calculation step, the antibody production processing step and the antibody evaluation value determination processing step, the antibody already stored by the antibody storage processing is detected. A plurality of antibodies are selected at a ratio according to the concentration of each antibody, and in each concentration increase / decrease value calculation step, the antibody increase / decrease value is calculated using the mutual stimulation inhibition coefficient, and the antibody evaluation value is determined. In the treatment process, the value of the antibody at the present time is evaluated, and in the antibody production treatment process, a new antibody is generated based on the selected antibody. And, in addition to the antibody storage processing step, in the antibody storage processing step, immunotype information processing method according to claim 15, characterized by performing the concentration updating calculation of the antibody.
現する部分と実行内容もしくは結論を表現する部分とか
ら構成し、抗体全体でＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールを表
現することを特徴とする請求項１５または請求項１６に
記載の免疫型情報処理方法。17. The antibody is composed of a part expressing application conditions of the antibody and a part expressing execution content or conclusion, and expresses a rule of IF-THEN format for the whole antibody. Item 17. The immune type information processing method according to Item 15 or 16.
格納処理によって格納されている抗体の中から複数個の
抗体を抽出し、突然変異もしくは交差により、前記抽出
された抗体から新たな抗体を生成する候補抗体産生ステ
ップを含むものであることを特徴とする請求項１５また
は請求項１６または請求項１７に記載の免疫型情報処理
方法。18. The antibody production treatment step extracts a plurality of antibodies from the antibodies already stored by the antibody storage treatment, and produces a new antibody from the extracted antibodies by mutation or crossover. 18. The immune type information processing method according to claim 15, 16 or 17, further comprising the step of producing a candidate antibody.
した抗体を前記抗体格納処理工程に加えるべきか否かを
判定する抗体テストステップを含むものであることを特
徴とする請求項１５または請求項１６または請求項１７
に記載の免疫型情報処理方法。19. The method according to claim 15 or 16, wherein the antibody production treatment step includes an antibody test step of determining whether or not a newly created antibody should be added to the antibody storage treatment step. Or claim 17
The immune type information processing method described in 1.
激抑制係数とこの相互刺激抑制係数を前記濃度更新演算
において使用する抗体を指定する情報を記憶する記憶処
理を含むものであることを特徴とする請求項１５または
請求項１６または請求項１７に記載の免疫型情報処理方
法。20. The antibody storage processing step includes a storage processing of storing the mutual stimulation suppression coefficient and information designating an antibody to be used in the concentration update calculation using the mutual stimulation suppression coefficient. Item 15. The immune type information processing method according to Item 15, Item 16, or Item 17.
価値決定処理によって与えられた各抗体の評価値と前記
相互刺激抑制係数を用いた演算により、抗体の濃度更新
を行なう濃度更新演算ステップを含むものであることを
特徴とする請求項１５または請求項１６または請求項１
７に記載の免疫型情報処理方法。21. A concentration update calculation step in which the antibody storage processing step updates the antibody concentration by a calculation using the evaluation value of each antibody and the mutual stimulation suppression coefficient given by the antibody evaluation value determination processing. Claim 15 or Claim 16 or Claim 1 characterized by including
7. The immune type information processing method described in 7.
価値決定処理によって与えられた各抗体の評価値、前記
相互刺激抑制係数及び他抗体の濃度を用いた演算によ
り、抗体の濃度更新を行なう濃度更新演算ステップを含
むものであることを特徴とする請求項１５または請求項
１６または請求項１７に記載の免疫型情報処理方法。22. The antibody storage processing step updates the antibody concentration by a calculation using the evaluation value of each antibody, the mutual stimulation inhibition coefficient, and the concentration of another antibody given by the antibody evaluation value determination processing. 18. The immune type information processing method according to claim 15, 16 or 17, further comprising a concentration update calculation step.
価値決定処理によって与えられた各抗体の評価値を記憶
する記憶ステップと、すでに格納されている抗体の中
で、その評価値を前記抗体評価値決定処理により更新す
べき抗体を選択する評価対象抗体選択ステップとを含む
ものであることを特徴とする請求項１５または請求項１
６または請求項１７に記載の免疫型情報処理方法。23. The storage step of storing the evaluation value of each antibody given by the antibody evaluation value determination processing in the antibody storage processing step, and the evaluation value among the already stored antibodies is the antibody evaluation value. 16. An evaluation target antibody selection step of selecting an antibody to be updated by the evaluation value determination processing.
The immune type information processing method according to claim 6 or claim 17.
度更新演算に使用する２つの抗体にそれぞれコーディン
グされた情報を用いた演算により求められることを特徴
とする請求項１５または請求項１６または請求項１７に
記載の免疫型情報処理方法。24. The co-stimulation suppression coefficient is obtained by a calculation using information coded in two antibodies whose values are used for a concentration update calculation. The immune type information processing method according to claim 17.
法が、抗体にコーディングされた情報の間の類似度が大
きいほど、前記抗体格納処理における濃度更新演算の際
に相互抑制が強くなり、互いの濃度増加を抑制すること
を特徴とする請求項２４に記載の免疫型情報処理方法。25. In the calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient, the greater the degree of similarity between the information coded in the antibodies, the stronger the mutual suppression at the time of the concentration update calculation in the antibody storage processing, and the mutual suppression. The immune type information processing method according to claim 24, wherein an increase in concentration is suppressed.
法が、抗体にコーディングされた情報の間の類似度が大
きいほど、前記抗体格納処理における濃度更新演算の際
に相互刺激が強くなり、互いの濃度増加を刺激すること
を特徴とする請求項２４に記載の免疫型情報処理方法。26. In the calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient, the greater the degree of similarity between the information coded in the antibody, the stronger the mutual stimulation at the time of the concentration update calculation in the antibody storing process, and the mutual mutual stimulation. The immune type information processing method according to claim 24, which comprises stimulating an increase in concentration.
法が、各抗体の一部分にそれぞれの抗体のタイプを示す
情報を付加し、前記抗体評価値決定処理における評価方
法をその抗体タイプに応じて切替え、さらに前記相互刺
激抑制係数の値を演算により求める際に、その相互刺激
抑制係数を濃度更新演算に使用する２つの抗体のタイプ
を調べ、それらのタイプの組み合わせに応じて、相互刺
激抑制係数の演算方法を切替えることを特徴とする請求
項２４に記載の免疫型情報処理方法。27. The calculation method for obtaining the mutual stimulation suppression coefficient adds information indicating the type of each antibody to a part of each antibody, and switches the evaluation method in the antibody evaluation value determination processing according to the antibody type. Further, when calculating the value of the mutual stimulation suppression coefficient by calculation, the types of the two antibodies used for the concentration update calculation of the mutual stimulation suppression coefficient are examined, and the mutual stimulation suppression coefficient of the two types is determined according to the combination of those types. 25. The immune type information processing method according to claim 24, wherein the calculation method is switched.
制係数の値を乱数を用いて決定し、前記抗体格納処理工
程に記憶することを特徴とする請求項１５または請求項
１６または請求項１７に記載の免疫型情報処理方法。28. The antibody production process according to claim 15, 16 or 17, wherein the value of the mutual stimulation suppression coefficient is determined using a random number and stored in the antibody storing process step. The immune type information processing method described in 1.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8031824A JPH09229935A (en) | 1996-02-20 | 1996-02-20 | Immunology-type information processing apparatus and information processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8031824A JPH09229935A (en) | 1996-02-20 | 1996-02-20 | Immunology-type information processing apparatus and information processing method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09229935A true JPH09229935A (en) | 1997-09-05 |
Family
ID=12341839
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8031824A Pending JPH09229935A (en) | 1996-02-20 | 1996-02-20 | Immunology-type information processing apparatus and information processing method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09229935A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9347954B2 (en) | 2011-09-06 | 2016-05-24 | Shino-Test Corporation | Antibody capable of binding to specific region of periostin, and method of measuring periostin using the same |
| CN113377073A (en) * | 2021-06-28 | 2021-09-10 | 西南交通大学 | Flexible job shop scheduling optimization method based on double-layer multi-agent system |
-
1996
- 1996-02-20 JP JP8031824A patent/JPH09229935A/en active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9347954B2 (en) | 2011-09-06 | 2016-05-24 | Shino-Test Corporation | Antibody capable of binding to specific region of periostin, and method of measuring periostin using the same |
| CN113377073A (en) * | 2021-06-28 | 2021-09-10 | 西南交通大学 | Flexible job shop scheduling optimization method based on double-layer multi-agent system |
| CN113377073B (en) * | 2021-06-28 | 2022-09-09 | 西南交通大学 | Flexible job shop scheduling optimization method based on double-layer multi-agent system |
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