解探索系统、解探索方法及解探索程序

1.本发明是有关从生物的变动动作得到启示(hint)，活用自“器件(device)的变动”带来的概率的动作，高速且有效率地探索各种的排程或组合的最优解的问题的解的解探索系统、解探索方法及解探索程序，特别是有关活用非均匀的变动的解探索系统、使用此解探索系统的解探索方法、及通过计算机系统来使此解探索方法实现的解探索程序。


背景技术：

2.在排程(scheduling)等中，作为探索符合被给予的限制条件的解的问题，有探索可使被给予的命题逻辑式成为“真”之类的变量的真伪值的组合的布尔可满足性问题(boolean satisfiability problem：sat问题)为人所知。作为关系sat问题的先行技术，有sat解法程序或障碍诊断程序等被提案(参照专利文献1等)。解除sat问题的解探索系统是在今后的信息化社会中极为重要，但若问题大小变大，则相对于问题大小，解候补的数量会指数函数地成长。由于sat问题是持有极高的计算复杂性，因此若sat问题的问题大小变大，则需要大量的计算资源或时间。
3.专利文献1记载的发明不是提案更高速且有效率地探索对于sat问题的被给予的问题的解的方法。近来在一味追求信息量增大之下，从大量的信息高速且有效率地求取sat问题的解，将会成为社会需求。于是，提案一种用以高速且有效率地解除sat问题的解探索系统(参照专利文献2)。
4.然而，就专利文献2记载的发明而言，是在于提供一种解除sat问题时通过内部构造来赋予数据2种类的一样的变动的解探索方法，有关包括多样且庞大的请求规格的现实社会出现的各种的组合最优化问题方面未有任何检讨。例如，若举物流仓库的自动输送台车的输送系统，则面对一边对应数百台的输送台车时时刻刻被更新之类的复杂的台车的输送请求，一边进行有效率的台车的输送的“排程问题”。就专利文献2记载那样通过内部构造来赋予2种类的一样的变动的解探索方法而言，在处理数百台的输送台车排程问题时，算法复杂化，每问题实例改变时需要变更电路。因此，专利文献2记载的通过内部构造来赋予一样的变动的发明是不合适作为解除多样的现实社会的组合最优化问题实例。所谓“实例(an instance)”是意指在问题的全部的参数设定具体的值。
5.现有技术文献
6.专利文献
7.专利文献1：日本特开2012-003733号公报
8.专利文献2：日本特许第6011928号


技术实现要素：

9.发明所要解决的技术问题
10.本发明是有鉴于上述的问题点而研究出的，其目的是在于提供一种在以各种的现实的排程问题作为sat问题定式化时，不使算法复杂化，且对于不同的实例(instance)可用
同一电路，高速且有效率地解决sat问题的解探索系统、使用此解探索系统的解探索方法及通过计算机系统来使该解探索方法实现的解探索程序。
11.用来解决技术问题的方案
12.为了达成上述目的，本发明的第1形态以具备下列单元的解探索系统作为要旨，
13.(a)输出调整单元，具有：将n设为2以上的正的整数，将暂时决定的输出调整信号分别转换成正式决定的输出调整信号而输出的n个的信号调整电路；
14.(b)2n个的数据生成单元，对于信号调整电路的一组分别配置，生成2值数据，以接收正式决定的输出调整信号的一组；
15.(c)2n个的数据转换单元，读取数据生成单元所分别生成的数据而转换成信息；
16.(d)变动设定单元，供给独立的偏差概率至信号调整电路的各者，供给独立的变动概率至数据生成单元的各者，供给独立的临界值至数据转换单元的各者，将数据生成单元所分别生成的数据的出现频率设定成非均匀，使特定的一个的变量的出现频率成为和其他的变量的出现频率不同的值；及
17.(e)反馈控制单元，根据通过数据转换单元所转换的信息及预先被输入的探索问题信息来判定是否取得了最优解，当最优解未取得时，重复控制使正式决定的输出调整信号输出至输出调整单元的动作。
18.若根据本发明的第1形态的解探索系统，则信号调整电路使用偏差概率来将暂时决定的输出调整信号分别转换成正式决定的输出调整信号，数据生成单元使用正式决定的输出调整信号和变动概率来生成数据，数据转换单元使用数据和临界值来生成信息，从信息取得以多个含意形式的限制条件及该限制条件的逻辑与来表现的sat问题的最优解。
19.本发明的第2形态以包括下列步骤的解探索方法作为要旨，
20.(a)将从外部输入的变动概率的信息独立供给至多个数据生成单元的各者的步骤；
21.(b)将从外部输入的偏差概率的信息独立供给至对应于多个数据生成单元的各者而配置的多个信号调整电路的各者的步骤；
22.(c)将从外部输入的临界值的信息独立供给至多个数据转换单元的各者的步骤；
23.(d)将多个暂时决定的输出调整信号分别输入至多个信号调整电路的步骤；
24.(e)利用偏差概率，多个信号调整电路的各者将被输入的多个暂时决定的输出调整信号转换，设为正式决定的输出调整信号的值，将该正式决定的输出调整信号输入至多个数据生成单元的各者的步骤；
25.(f)多个数据生成单元的各者从变动概率和正式决定的输出调整信号来生成非均匀的数据，将多个数据生成单元所分别输出的特定的一变量的出现频率设为和其他的变量的出现频率不同的值的步骤；
26.(g)和多个数据生成单元同数的多个数据转换单元读取多个数据生成单元所分别生成的数据而转换成信息的步骤；
27.(h)根据通过多个数据转换单元所转换的信息及预先被输入的探索问题信息，判定是否取得了最优解，当最优解未取得时，控制重复将正式决定的输出调整信号发送至多个数据生成单元的各者的动作的处理的步骤。
28.若根据本发明的第2形态的解探索方法，则可取得以多个含意形式的限制条件及
该限制条件的逻辑与来表现的sat问题的最优解。
29.用以实现本发明的第2形态所述的解探索方法的计算机
·
软件
·
程序是保存于计算机可读取的记录介质，只要使此记录介质读入第1形态所述的计算机系统，便可通过计算机系统来实行。
30.亦即，本发明的第3形态以使包括下列命令的一连串的命令实行于计算机的解探索程序作为要旨，
31.(a)在变动设定单元，使从外部输入的变动概率的信息独立供给至多个数据生成单元的各者的命令；
32.(b)在变动设定单元，使从外部输入的偏差概率的信息独立供给至对应于多个数据生成单元的各者而配置的多个信号调整电路的各者的命令；
33.(c)在变动设定单元，使从外部输入的临界值的信息独立供给至多个数据转换单元的各者的命令；
34.(d)在输出调整单元，使多个暂时决定的输出调整信号分别输入至多个信号调整电路的命令；
35.(e)在多个信号调整电路的各者，利用偏差概率，使被输入的多个暂时决定的输出调整信号转换，使成为正式决定的输出调整信号的值，使该正式决定的输出调整信号输入至多个数据生成单元的各者的命令；
36.(f)在多个数据生成单元的各者，使从变动概率和正式决定的输出调整信号生成非均匀的数据，使特定的一变量的出现频率成为与其他的变量的出现频率不同的值而从多个数据生成单元的各者输出的命令；
37.(g)对于和多个数据生成单元同数的多个数据转换单元，使读取多个数据生成单元所分别生成的数据，使该读取后的数据转换成信息的命令；
38.(h)对于反馈控制单元，根据通过多个数据转换单元所转换的信息及预先被输入的探索问题信息来使判定是否取得了最优解，当最优解未取得时，使进行重复对于多个数据生成单元的各者发送正式决定的输出调整信号的动作的处理的控制的命令。
39.若根据本发明的第3形态的解探索程序，则可取得以多个含意形式的限制条件及该限制条件的逻辑与来表现的sat问题的最优解。
40.作为记录本发明的第3形态的解探索程序的记录介质，可采用例如计算机的外部存储体装置、半导体存储体、磁碟、光碟、光磁碟、磁带等的可记录程序的各种的记录介质。
41.发明的效果
42.若根据本发明，则可提供一种在以各种的现实的排程问题作为sat问题定式化时，不使算法复杂化，且对于不同的实例，可用同一电路，高速且有效率地解决sat问题的解探索系统、使用此解探索系统的解探索方法及通过计算机系统来使该解探索方法实现的解探索程序。
附图说明
43.图1是表示本发明的第1实施方式的组合最优化问题的全体面貌的图。
44.图2是表示第1实施方式的解探索系统的全体构成的图。
45.图3是说明有关基于输出调整信号的发送的来自数据生成单元的输出数据的控制
的图。
46.图4是说明有关基于输出调整信号的发送的来自数据生成单元的输出数据的控制的其他的图。
47.图5是表示使布尔表达式的逻辑与成为1(“真”)的命题逻辑式的例子的图。
48.图6的(a)是表示命题逻辑式的其他的例子的图，图6的(b)是图6的(a)所示的命题逻辑式为说明以含意形式的限制的逻辑与来表现的式子。
49.图7a是表示举自动输送系统最优化作为组合最优化问题时的物流仓库的台车的移动路径的例子的图，图7b是表示符合输送请求的轨道的例子的图。
50.图8a是表示使用第1实施方式的非均匀sat问题算法时取得的最优性高的解(轨道)的例子的图，图8b是表示使用以往的算法时取得的最优性低的解(轨道)的例子的图。
51.图9是说明有关以2个的数据转换单元来表现第1实施方式的解探索系统的往1变量的值的分配时的图。
52.图10是说明为了比较，而根据专利文献2所记载的空间相关来赋予一样的2种类的变动的技术的图。
53.图11是表示作为第1实施方式的解探索系统的具体的构成例之一的电子变形虫的电路的一例的图。
54.图12的(a)是命题逻辑式的其他的例子的图，图12的(b)是图12的(a)所示的命题逻辑式为说明以含意形式的限制的逻辑与来表现，但图6的(b)所示的式子的一部分被省略的式子。
55.图13是表示通过程序变量的变更来解除在同一电路各种的问题实例的事例的图。
56.图14是表示程序变量被固定的事例的图。
57.图15的(a)是说明图5所示的命题逻辑式的“intra规则”的图，图15的(b)是说明图5所示的命题逻辑式的“inter规则”的图，图15的(c)是说明图5所示的命题逻辑式的“contra规则”的图。
58.图16是说明第1实施方式的解探索方法及解探索程序的处理的流程的流程图。
59.图17是说明有关以2个的数据转换单元来表现contra规则所必要的以往技术的往1变量的值的分配时的图。
60.图18是表示contra规则的适用为必要的以往的电子变形虫(amoeba)的电路构成的例子的图。
61.图19是表示本发明的第2实施方式的混型最优解计算系统的全体构成的图。
62.图20是表示在第2实施方式的混型最优解计算系统的控制单元内所设置的构成要素的图。
63.图21是说明用以实行第2实施方式的混型最优解计算方法或混型最优解计算方法的最优解计算程序的处理的流程的流程图。
64.图22是表示冲突解消解探索运算电路在探索可解消冲突的替代轨道的组合(最优解)时使用的探索系统(解法)与轨道生成部在生成取代k种的替代轨道的新的替代轨道时使用的探索系统(解法)的可能的组合的图。
65.图23是表示在对于立体仓库问题的第2实施方式的混型最优解计算方法的适用例中，以图21所示的流程图的步骤s201来决定的初期轨道的具体例的图。
66.图24是表示在对于立体仓库问题的第2实施方式的混型最优解计算方法的适用例中，以图21所示的流程图的步骤s202来列举的初期轨道彼此间的冲突的具体例的图。
67.图25是表示在对于立体仓库问题的第2实施方式的混型最优解计算方法的适用例中，以图21所示的流程图的步骤s203来生成的k种的替代轨道的具体例的图。
68.图26是表示在对于立体仓库问题的第2实施方式的混型最优解计算方法的适用例中，以图21所示的流程图的步骤s204来表格化的关于替代轨道的全部的一对的冲突的有无的具体例的图。
69.图27是表示在对于立体仓库问题的第2实施方式的混型最优解计算方法的适用例中，以图21所示的流程图的步骤s205的探索来取得的不冲突的替代轨道的组合(解)的具体例的图。
具体实施方式
70.基于方便说明本发明，举第1及第2实施方式为例，参照图面举例说明。在以下的图面的记载中，对于相同或类似的部分附上相同或类似的符号。但，图面是示例性的，应注意厚度与平面尺寸的关系、各构件的大小的比率等是与现实中的不同。因此，具体的厚度、尺寸、大小等是应参酌可由以下的说明理解的技术思想的主要内容来更多样地判断。又，当然图面相互间也包含彼此的尺寸关系或比率不同的部分。
71.又，以下所示的第1及第2实施方式是举用以具体化本发明的技术思想的方法及使用于该方法的装置等为例，本发明的技术思想不是将构成零件的材质、形状、构造、配置等、方法的程序等特定于下述各者。本发明的技术思想是不被限定于第1及第2实施方式所记载的内容，可在申请专利范围记载的请求项所规定的技术范围内追加各种的变更。
72.(第1实施方式)
73.本发明的第1实施方式作为对象的所谓“社会性排程最优化问题”是可通过本发明来求取最优解的课题，使一般社会中产生的各种的排程最优化的课题。例如图1的上段侧所示那样，可举物流仓库输送系统最优化、勤务排程表最优化等为例。所谓“物流仓库输送系统最优化”是意思求取例如后述利用图7b等说明那样，搭载货物的多个自动输送台车在物流仓库内，移动于共通的进路上时的效率最佳的排程作为最优解的情况。图7b是举2台的台车的“排程问题”为例，但就物流仓库的台车的输送系统而言，由于数十台～数百台的台车需要一面因应时时刻刻被更新的输送请求一面进行有效率的配送，因此产生极繁杂且庞大的计算。另外，图7b等为举例表示，输送系统的最优化不是被限定于“物流仓库”，关于食品工厂、电子机器工厂、汽车工厂等地输送系统的最优化也同样。
74.同样，图1的上段侧所举例表示的“勤务排程表(schedule)最优化”是意思在企业等的组织中，当办公桌、会议室、使用设备等空间资源或勤务开始时刻、结束时刻等的时间资源被限定时，效率佳使用该等的资源来进行工作人员最能提高生产性那样的勤务场所或时间等的排程(scheduling)。在图1虽未举例表示，但实际无线通讯网路的即时路由(real time routing)、根据自动驾驶车的配送计画、根据机械手臂等的物体移动规划(planning)、根据分散型的p2p(peer to peer)的物
·
服务
·
能源的交易等的排程的最优化也是第1实施方式的“社会性排程最优化课题”。如此，第1实施方式的解探索系统是针对包含图1所举例表示以外的各种的课题的社会性排程最优化课题(在以下简称“最优化课
题”)，以此作为组合最优化问题解决。另外，作为图1的本发明的适用对象外表示的“cl-变形虫(amoeba)sat解法”是如国际公开第2019/017412号小册子揭示那样，意思假想数位电路安装而将变形虫sat解法简略化的电路级(circuit-level)变形虫sat解法的算法。
75.所谓第1实施方式的“组合最优化问题”是用以决定为了解决最优化课题而使用的命题逻辑式(定式化)的，对应满足可能性(sat)问题、巡回推销员问题(travelling salesman problem；tsp)等。所谓“sat问题”是当被给予某命题逻辑式(布尔表达式)f时，通过对其中的逻辑变量(布尔变量)x1,x2,
……
,xn的值分配真(true：1)或伪(false：0)，判定可否将命题逻辑式f全体的值成为真(true：1)(可满足)的问题。sat问题是在计算机科学的领域众所周知的组合最优化问题的一例(np完全问题)。所谓“np完全问题”是(a)属于class np(non-deterministic polynomial-time)的决定问题，且(b)可从属于任意的class np的问题还原多项式时间。以多项式时间来解决np完全问题即sat问题的算法是未知。因为sat问题的解候补的数量相对于问题大小，指数函数性地增大，引起组合爆炸。
76.所谓“巡回推销员问题(travelling salesman problem；tsp)”是对于被给予的权重图表，探索只一次通过全部的顶点的闭路(哈密顿路径)之中，持有最小的权总重总和(成本)者(最短路径)的问题。亦即，探索只一次访问全部的都市而回来的巡回路径之中，移动距离最小者的问题。巡回推销员问题是在计算机科学的领域众所周知的组合最优化问题的一例(np困难问题)。
77.所谓“最优化算法”是利用作为组合最优化问题而被定式化的逻辑式，用以求取解决上述的社会问题的最优解的程序。就第1实施方式的解探索系统而言，是以“变形虫sat解法”作为基础。变形虫sat解法是利用存活在自然界的生物的变形虫的信息处理原理的最优化算法。学习单细胞变形虫适应于环境变形成最优模式(pattern)的行为，利用模仿单细胞变形虫的电子电路来高速解决巡回推销员问题或sat问题等的复杂的组合最优化问题的生物型计算机的算法。如后面使用图11所述那样，模仿单细胞变形虫的动作的“变形虫计算机”是可提供一种活用流动于电路的电流动态(dynamics)的并行性或从器件(device)的变动带来的概率的动作，比以往的诺依曼型计算机更迅速确实取得适当的模式的方法。
78.生物的单细胞变形虫为了使营养物质吸收量最大化，尽可能想要伸展多数的足，但若被光照射，则不得不退缩。本发明者之一发现若采用按照单细胞变形虫的形状(足的伸缩状态)来更新光照射的on
·
off的反馈规则，则在单细胞变形虫只伸展可使光被照射风险最小化的组合的足不断摸索变形的过程，可探索组合最优化问题“巡回推销员问题”的准最优解。在此“变形虫计算机”中，单细胞变形虫的变化自如的多个足或成为多个足的枢纽(hub)(中心)的部分是依据在多个足产生的大自由度的复杂的时空振动动态，记忆光照射的经验，产生对于光刺激的回应的适当的“概率的变动”，在量子计算机的“(退火annealing)”持有类似的效果。
79.作为最优化算法，如图1所示，亦有变形虫sat解法以外者，但由于本发明是以生物作为模型的变形虫sat解法为前提，因此在此是省略变形虫sat解法以外的说明。后述本发明是将特定的变量的出现频率相对多或少的情形称为使出现频率持有“非均匀性”，且将持有如此的非均匀性的sat最优化算法称为“非均匀sat算法”。在专利文献2揭示以往型的一样变形虫sat解法，但就第1实施方式的解探索系统而言，是提供被改良的新型的非均匀变形虫sat解法作为最优化算法。
80.第1实施方式的所谓“硬件安装”是用以实现此次提案的非均匀sat算法的电路，有类比地实现上述的最优化算法的类比电路及数位地实现上述的最优化算法的数位电路。在以下说明以最优化课题的问题实例作为sat问题定式化，进一步使用非均匀变形虫sat解法作为最优化算法，以类比电路或数位电路来实现其最优化算法，由此求取最优解的例子。
81.在第1实施方式的解探索系统的说明的所谓的“sat解”是意思可满足被给予的命题逻辑式的全部的限制的变量分配，将一个的命题逻辑式称为“实例”。究竟本来的sat就无取得“最优解”或“最优性高的解”的概念，因此将可满足命题逻辑之类的变量分配称为“sat解”。就第1实施方式的解探索系统而言，在以往的sat导入“最优性”的概念，虽具有独自性，但一般也会存在持有多个sat解的实例和一个都不持有sat解的实例等。基于如此的情形，在以下定义“最优解”及“最优性高的解”。在第1实施方式的解探索系统的说明的所谓的“最优解”是意指从众多之一的“sat解”之中，以使用者所指定的持有特定的下角标的变量的值成为1或0的数目多或少来定义，“最优性”被最大化的解。不过，在严格的意思的“最优解”难以经常取得，因此就第1实施方式的解探索系统而言，是以取得最优解为目的的同时还加上取得“最优性高的解”。另外，所谓“最优性高的解”是定义为众多之一的“sat解”之中持有更接近“最优解”的“最优性”的解。亦即，在以下的第1实施方式的解探索系统的说明中，亦可将有“最优解”处读作“最优性高的解”。
82.(第1实施方式的解探索系统)
83.如图2所示，本发明的第1实施方式的解探索系统是具备：
84.生成2值数据的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i；
85.读取在各第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i生成的数据而转换成信息的第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i；
86.通过对于各第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i发送输出调整信号(反弹(bounced back)信号)来调整2值数据的输出的输出调整单元14；
87.根据通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i所转换的信息及预先被输入的探索问题信息，重复控制是否对于各第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i发送输出调整信号，或发送输出调整信号及被更新的变动概率的值，由此表示探索问题信息的最优解的反馈控制单元13；及
88.具有供给非均匀的变动概率的数据z
i,b
的变动设定单元16，使得在从各第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i输出的数据生成非均匀的出现频率的中央处理装置(cpu)1(在以下简称为“变动概率数据z
i,b”)。
89.在此，“i”是变量xi的下角标，例如将n设为2以上的正的整数，变量为n个时，i＝1乃至n的任一个。“b”是2值数据的值，b＝“0”或“1”。
90.第1实施方式的解探索系统的输出调整单元14是具备：
91.被连接至第1数据生成单元11-1及第2数据生成单元11-2的第1信号调整电路141；
92.被连接至第3数据生成单元11-3及第4数据生成单元11-4的第2信号调整电路142；
93.被连接至第5数据生成单元11-5及第6数据生成单元11-6的第3信号调整电路143；及
94.被连接至第7数据生成单元11-7及第8数据生成单元11-8的第4信号调整电路144。
95.进一步，第1实施方式的解探索系统的输出调整单元14是具备：供给信号至第1信号调整电路141乃至第4信号调整电路144的主输出调整电路140。若从反馈控制单元13发送信号至主输出调整电路140，则主输出调整电路140所输出的2个“暂时决定”的输出调整信号l’i,0
及输出调整信号l’i,1
会被输入至第1信号调整电路141，2个“暂时决定”的输出调整信号l’2,0
及输出调整信号l’2,1
会被输入至第2信号调整电路142，2个“暂时决定”的输出调整信号l’3,0
及输出调整信号l’3,1
会被输入至第3信号调整电路143，2个“暂时决定”的输出调整信号l’4,0
及输出调整信号l’4,1
会被输入至第4信号调整电路144。
96.构成第1实施方式的解探索系统的输出调整单元14的第1信号调整电路141乃至第4信号调整电路144是作为变量xi的下角标i＝1乃至4的任一者，若输出调整信号l’i,0
与输出调整信号l’i,1
皆为1(l’i,0
＝l’i,1
＝1)，则以偏差概率pi，“正式决定”输出调整信号l
i,0
＝0及输出调整信号l
i,1
＝1，以偏差概率1-p
i“正式决定”输出调整信号l
i,0
＝1及输出调整信号l
i,1
＝0。第1信号调整电路141乃至第4信号调整电路144是若输出调整信号l’i,0
＝l’i,1
＝0或输出调整信号l’i,0
≠l’i,1
，则“正式决定”输出调整信号l
i,0
＝l’i,0
及输出调整信号l
i,1
＝l’i,1
。偏差概率pi是亦可按变量xi的每个下角标i独立设定不同的值(通常是针对全变量xi的下角标i,pi＝0.5)。
97.变动设定单元16是在特定的变量个别地设定特定的变动概率，使得特定的变量的出现频率相对地变多或少。亦即，变动设定单元16是将变动概率数据z
i,b
输出至第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第8数据生成单元11-8(“i”是变量xi的下角标，图9的情况i＝1乃至4的任一者，b是2值数据“0”或“1”)。在图9中省略图示，但由图2可知，在第1数据生成单元11-1是输入变动概率数据z
1,0
，在第2数据生成单元11-2是输入变动概率数据z
1,1
。又，在第3数据生成单元11-3是输入变动概率数据z
2,0
，在第4数据生成单元11-4是输入变动概率数据z
2,1
。
……
。而且，同样，在第7数据生成单元11-7是输入变动概率数据z
4,0
，在第8数据生成单元11-2是输入变动概率数据z
4,1
。
98.此结果，第1数据生成单元11-1是从被输入的l
1,0
与变动概率数据z
1,0
决定2值数据s
i,0
＝“0”或“1”而输出。同样，第2数据生成单元11-2是从被输入的l
1,1
与变动概率数据z
1,1
决定2值数据s
1,1
＝“0”或“1”而输出。进一步，第3数据生成单元11-3是从被输入的l
2,0
与变动概率数据z
2,0
决定2值数据s
2,0
＝“0”或“1”而输出。
……
。第8数据生成单元11-8是从被输入的l
4,1
与变动概率数据z
4,1
决定2值数据s
4,1
＝“0”或“1”而输出。
99.图2所示的由第1数据生成单元11-1及第1数据转换单元12-1的串列连接(tandem connection)所组成的第1组(第1串列连接组)、由第2数据生成单元11-2及第2数据转换单元12-2的串列连接所组成的第2组(第2串列连接组)、
……
、由第i数据生成单元11-i及第i数据转换单元12-i的串列连接所组成的第i组(第i串列连接组)是分别可使功能性地对应于变形虫计算机的1条的变形虫足。例如图9所示，若设为i＝8，则8个的串列连接组的各者是分别可使功能性地对应于图11所举例表示那样的分别具备电阻与二极体的串联电路的8个伪足单元之中的1个。图11所示的变形虫核心101是使对应于具有8条的足的单细胞变形虫的构造，放射状地排列8个伪足单元的构造，但图2所示的构造是可使对应于更一般性的
具有i条的足的单细胞变形虫的构造。
100.如图11所示，在担负变量x1的值的决定的单细胞变形虫的2条足的输出端子x
1,0
与输出端子x
1,1
的一对(pair)之间连接2输入或非门(nor gate)301的输入端子。同样，在担负变量x2的值的决定的输出端子x
2,0
与输出端子x
2,1
的一对之间、在担负变量x3的值的决定的输出端子x
3,0
与输出端子x
3,4
的一对之间、在担负变量x4的值的决定的输出端子x
4,0
与输出端子x
4,1
的一对之间也是分别连接2输入或非门302，303，304的输入端子。若使用变量xi的下角标“i”来记载图11所示的变形虫核心101的输出端子，则通过使用2输入或非门301，302，303，304，在成为x
i,0
＝x
i,1
＝0时可强制性地使电路不安定化，可促使往x
i,0
＝1或x
i,1
＝1的任一状态的概率性的迁移，不需要contra规则的适用。图11所示的8个的伪足单元是当称为输出调整信号(反弹信号)的抑制信号被适用时，电性退缩，输出电压减少，不是这样时，电性伸长而输出电压增大。但，与生物的单细胞变形虫同样，在电性伸长而输出电压增大时，不伸长的“变动动作”也会以一定的变动概率发生。就第1实施方式的解探索系统而言，是按照非均匀地从外部设定或使用者指定的规则来每步骤更新模仿此单细胞变形虫的动作的各个的“变动概率”。
101.第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者是读取从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者输出来的数据，将此转换成信息。第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者是当从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者例如输出“1”作为数位数据时，取得此，输出在现步骤的值加算“+1”后的值作为对于此的信息。
102.又，第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者是当从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者例如输出”0”作为数位数据时，读取此，输出在现步骤的值加算
“‑
1”后的值作为对于此的信息。图11所示的变形虫核心101的8个伪足单元是可输出表现单细胞变形虫的足的伸缩状态的{-1，0，1}，因此可使对应8个伪足单元的输出、及第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者分别从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i输出的{-1,0,1}的信息。
103.但，第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者的取得的值是亦可限制成其最大值为x
max
，最小值为-x
min
。该情况，第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者的取得的值是成为-x
min
、
…‑
1、0、+1、
…
+x
max
(x
min
及x
max
是可取任意的值)之中的任一者。此是表示i个的伪足单元的输出可取多个种类(多阶段)的值。
104.以3值的{-1,0,1}来表现图11所示的单细胞变形虫的足的伸缩状态的情况为简单的例子，但第1实施方式的解探索系统是不被限定于3值的。亦可以5值的{-2,-1,0,1,2}来表现伸缩状态，一般是可设计为将k设为正的奇数取k值的值。为了取5种类的值，例如若思考-x
min
为-2、+x
max
为+2的情况，则当第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者的现步骤的值为+2时，是与来自第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者的输出数据的值无关地在其次步骤输出值+1，当第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者
的现步骤的值为-2时，是与来自第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者的输出数据的值无关地在其次步骤输出值-1。另外，作为从第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者输出的信息是不被限定于上述各者，只要是根据来自第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者的数据，怎样皆可，使对应于单细胞变形虫的足的伸缩，可活用单细胞变形虫的足的伸缩的变动。
105.如图2所示，第1实施方式的解探索系统是更与通常的诺依曼式计算机系统同样，具备输入装置21、显示装置23、输出装置24、数据存储装置22及程序存储装置25等。变动概率是第1实施方式的解探索系统的使用者会经由图2所示的输入装置21来从系统的外部输入而设定，由此变动设定单元16可对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者独立指定至任意的变动概率的值。进一步，可经由输入装置21来输入最优化课题的问题实例，作为多个含意形式的限制条件及此限制条件的逻辑与的信息。所谓“含意形式”是意思逻辑学的“若是”的形式。亦即，将a设为前题、b设为结论时，“若a则b”的条件文的形式为含意形式。能以经由输入装置21来输入的多个含意形式的限制条件及此限制条件的逻辑与来表现sat问题。作为sat问题而被定式化的探索问题信息是可储存于数据存储装置22。
106.第1实施方式的解探索系统的反馈控制单元13是根据通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i所转换的信息及被储存于数据存储装置22的探索问题信息来判定是否取得了sat问题的最优解。当被判定成未取得最优解时，反馈控制单元13是至可取得最优解为止重复经由输出调整单元14的第1信号调整电路141、第2信号调整电路142、第3信号调整电路143及第4信号调整电路144来对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者发送输出调整信号(反弹信号)的动作。当可从探索问题信息取得多个sat解时，以各sat解的特定的一变量的出现频率比其他的变量的出现频率更相对地变多或少者作为解，经由显示装置23或输出装置24来显示。
107.另外，第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i、第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i、反馈控制单元13、输出调整单元14及变动设定单元16的动作是经由省略图示的总线来通过控制单元17控制。亦即图2虽命令传达路径的图示被省略，但实际有从控制单元17往第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i、第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i、反馈控制单元13、输出调整单元14及变动设定单元16的命令的传达路径。同样，图2是命令传达路径的图示被省略，但实际经由输入装置21输入的信息是经由总线来储存于数据存储装置22。被储存于数据存储装置22的信息是变动设定单元16或反馈控制单元13可总线来读出。
108.又，如图2所示，中央处理装置1是还具备控制单元17。虽图2省略顺序电路的图示，但实际控制单元17是按照从顺序电路输出的时间序列，遵从被储存于程序存储装置25的第1实施方式的解探索程序所命令的程序，输出逐次控制数据生成单元11、数据转换单元12、反馈控制单元13、输出调整单元14及变动设定单元16的动作的命令。在程序存储装置25是储存有以后述的图16所示那样的算法为代表的解探索程序。第1数据生成单元11-1、第2数
据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i、第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i、反馈控制单元13、输出调整单元14及变动设定单元16等的各构成要素不是被限定于图11所举例表示那样的变形虫计算机，亦可以发挥该等的功能的任何既存的电路或器件(device)、装置等所具体化。
109.(第1实施方式的解探索方法的概略)
110.如图16的流程图所示，就第1实施方式的解探索方法而言，首先在步骤s101中，第1实施方式的解探索系统的使用者是经由图2所示的输入装置21来输入最优化课题的问题实例作为多个含意形式的限制条件。被输入的限制条件是依据限制条件的逻辑与来作为sat问题定式化，以此作为探索问题信息，将此探索问题信息储存于数据存储装置22。进一步，在步骤s102中使用者会经由输入装置21来按每个变量分别个别地输入可赋予的多个变动概率ε
i,b
，将输入的变动概率ε
i,b
储存于数据存储装置22(“i”是变量xi的下角标，“b”是2值数据的值，b＝“0”或“1”)。
111.就第1实施方式的解探索方法而言，例如，针对特定的变量xj的集合，通过相对地增多或减少状态xj＝1的出现频率，使用者可从第1实施方式的解探索系统的外部经由输入装置21来设定变动概率ε
i,b
，从而以高速且高概率来取得最优解。所欲以高概率取得成为xj＝1的数目会比剩余的变量成为xi＝1的数目更尽可能少那样的解时，亦可将变动概率ε
j,1
设为比ε
j,0
、ε
i,0
、ε
i,1
大，亦即以“j”作为特定的变量xj的下角标，成为式(1)的方式，使用者从第1实施方式的解探索系统的外部分别经由输入装置21来输入。
112.ε
j,1
》ε
j,0
＝ε
i,0
＝ε
i,1
……
(1)
113.就第1实施方式的解探索方法而言，是从外部设定变动概率ε
i,b
，使得如此的特定的变量xj＝1的出现频率相对地增多或减少，而使出现频率持有非均匀性，将持有如此的非均匀性的sat最优化算法称为“非均匀sat算法”。
114.各变动概率ε
i,b
的值是亦可按照使用者所指定的规则，在每步骤更新。将步骤t的变形虫足(i,b)的变动概率的值设为ε
i,b
(t)，且将步骤t的变形虫足(j,c)的数据转换单元的值设为x
j,c
(t)，作为一例。此情况，亦可用以下的式(2)所示那样的使用者指定的活性化函数f来更新其次步骤t+1的各者的变形虫足的变动概率ε
i,b
(t+1)的值，
115.ε
i,b
(t+1)＝f(σ
j,c w
i,b,j,c x
j,c
(t))
……
(2)
116.式(2)的活性化函数f是全数据转换单元的值x
j,c
(t)的向量、使用者指定的加权行列w
i,b,j,c
的积和运算函数。若按照最优化课题的问题实例的目的函数来适当地设定加权行列w
i,b,j,c
与活性化函数f，则变动概率ε
i,b
的值会每步骤动态地被更新，可导出更加最优性高的解。
117.然后，在步骤s103中，变动设定单元16会考虑被储存于数据存储装置22的探索问题信息来读出被储存于数据存储装置22的多个变动概率ε
i,b
的集合。就步骤s103而言，是对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者，分别个别地供给含有不同的变动概率的多个变动概率ε
i,b
。然后，在步骤s104中，第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者会依据独立的不同的变动概率来生成非均匀的数据，第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i会分别将输出的特定的一变量的出现频率成为与其他的变量的出现频率不同的值。进一步在步骤s105中，与第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i
数据生成单元11-i同数的第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i会读取第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i所分别生成的数据而转换成信息。
118.就图16的流程图所示的步骤s106而言，是判定反馈控制单元13是否根据通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i所转换的信息及预先被输入的探索问题信息来取得sat解。在步骤s106判定为反馈控制单元13取得sat解时，前进至步骤s108，利用显示装置23或输出装置24来输出最终的sat解(最优解)。在步骤s106判定为反馈控制单元13未取得sat解时，前进至步骤s107，从输出调整单元14对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者发送输出调整信号(反弹信号)。
119.进一步，就步骤s107而言，反馈控制单元13是亦可按照使用者所指定的规则来更新各变动概率ε
i,b
的值，将该等的值发送至变动设定单元16。反馈控制单元13是至被判定为可取得sat解为止，发送命令信号至输出调整单元14，使重复输出调整单元14对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者发送输出调整信号或发送输出调整信号及被更新的变动概率的值的动作，重复控制步骤s104
→
步骤s105
→
步骤s106
→
步骤s107
→
步骤s104的循环(loop)的处理。如此，反馈控制单元13会持续重复循环的处理至被判定为以多个含意形式的限制条件及此限制条件的逻辑与所表现的sat问题的最终的sat解(最优解)可取得为止。
120.(第1实施方式的解探索程序的概略)
121.图16所示的一连串的解探索方法的处理是可通过与图16等效的算法的计算机
·
软件
·
程序来控制图2所示的解探索系统而实行。此程序是只要使存储于构成本发明的解探索系统的计算机系统的程序存储装置25即可。又，第1实施方式的解探索程序是保存于计算机可读取的记录介质，通过使此记录介质读入解探索系统的程序存储装置25，可实行本发明的一连串的解探索方法。在此所谓“计算机可读取的记录介质”是意思例如计算机的外部存储体装置、半导体存储体、磁碟、光碟、光磁碟、磁带等的可记录程序之类的介质等。
122.具体而言，“计算机可读取的记录介质”包括软碟、cd-rom，mo碟、开盘磁带(open reel tape)等。例如，信息处理装置的本体是可构成为内置或外部连接软碟装置(软碟机)及光碟装置(光碟机)。对于软碟机是将软碟，又对于光碟机是将cd-rom从其插入口插入，通过进行预定的读出操作，可将被储存于该等的记录介质的解探索程序安装于构成解探索系统的程序存储装置25。进一步，可经由网际网路等的信息处理网路来将第1实施方式的解探索程序储存于程序存储装置25。
123.亦即，就第1实施方式的解探索程序而言，是若对应于图16的流程图所示的步骤s101的处理，第1实施方式的解探索系统的使用者经由图2所示的输入装置21来输入最优化课题的问题实例作为多个含意形式的限制条件，则控制单元17是将被输入的限制条件设为作为限制条件的逻辑与的sat问题定式化的探索问题信息，发出使此探索问题信息储存于数据存储装置22的命令。进一步，在步骤s102中若使用者按每个变量经由输入装置21来分别个别地输入可赋予的多个变动概率ε
i,b
、偏差概率pi、临界值θ
i,b
，则控制单元17发出使输入后的变动概率ε
i,b
、偏差概率pi、临界值θ
i,b
储存于数据存储装置22的命令。
124.进一步，对应于图16的流程图的步骤s103的处理，控制单元17会将使信息从数据
存储装置22读出的命令发送至变动设定单元16，该信息是从外部输入至变动设定单元16的变动概率ε
i,b
、偏差概率pi、临界值θ
i,b
。变动设定单元16是根据从数据存储装置22读出的变动概率ε
i,b
的信息，对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者供给独立的不同的变动概率。又，变动设定单元16是根据从数据存储装置22读出的偏差概率pi的信息，对于第1信号调整电路141、第2信号调整电路142、
……
、第i信号调整电路的各者供给独立的不同的偏差概率。进一步，变动设定单元16是根据从数据存储装置22读出的临界值θ
i,b
的信息，对于第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者供给独立的不同的临界值。
125.然后，对应于步骤s104的处理，对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者，使生成独立的依据不同的变动概率的非均匀的数据，由此第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i会将分别输出的特定的一变量的出现频率设定成与其他的变量的出现频率不同的值。然后，对应于步骤s105的处理，对于与第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i同数的第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i，控制单元17使读取第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i所分别生成的数据，发送使此读取后的数据转换成信息的命令。
126.对应于图16的流程图的步骤s106的处理，对于反馈控制单元13，控制单元17输出使判定是否根据通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i所转换的信息及预先被输入的探索问题信息来取得了最优解的命令。在步骤s106当反馈控制单元13判定成取得了sat解时，控制单元17输出使前进至步骤s108的命令。对应于步骤s108的处理，控制单元17利用显示装置23或输出装置24来使最终的sat解(最优解)输出。在步骤s106当反馈控制单元13判定成未取得sat解时，控制单元17输出使前进至步骤s107的命令。然后，对应于步骤s107的处理，控制单元17对于输出调整单元14输出使对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者发送输出调整信号(反弹信号)的命令。另外，就步骤s107而言，是亦可在反馈控制单元13，使各变动概率ε
i,b
的值按照使用者所指定的规则而更新，使该等的值发送至变动设定单元16。
127.控制单元17输出被判定成取得最终的sat解(最优解)为止持续发送命令信号至输出调整单元14的命令给反馈控制单元13，依据此命令，使重复输出调整单元14对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者发送输出调整信号或发送输出调整信号及被更新的变动概率的值的动作。此结果，对应于步骤s104
→
步骤s105
→
步骤s106
→
步骤s107
→
步骤s104的循环的处理会通过反馈控制单元13来重复控制。如此一来，若根据第1实施方式的解探索程序，则可取得以多个含意形式的限制条件及此限制条件的逻辑与来表现的sat问题的最优解。
128.若根据图2所举例表示的第1实施方式的解探索系统、图16的流程图所举例表示的第1实施方式的解探索方法及对应于图16的流程图的第1实施方式的解探索程序，则除了非均匀变动之外，即使消除在以往型的一样变形虫sat解法中必要的限制规则的一个contra规则，还是可求取最优解。有关contra规则是后述说明。亦即，若根据第1实施方式的解探索系统、解探索方法及解探索程序，则不使最优化算法复杂化，实现解决sat问题的一个的目的。又，有从探索问题信息取得多个sat解的情况，但在该情况，可个别地设定各sat解的变
量的出现概率，亦即，若根据第1实施方式的解探索系统、解探索方法及解探索程序，则通过在特定的数据非均匀地设定变动概率，可高速且有效率地解决sat问题，从而能够设定为特定的一变量的出现频率比其他的变量的出现频率更相对地变多或少。进一步，通过可变更探索问题信息(被定式化的一个逻辑式)的程序变量，由于可表现各种的问题实例，因此可不改变硬件，亦即即使问题实例被变更，还是可用同一电路来求取最优解。有关使程序变量成为可变更的处理后述。
129.第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i是按照被设定的非均匀的变动概率，分别输出非均匀的数据。从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i输出的数据是亦可为被2值化的数位数据，或亦可为类比数据，但在以下的说明中，举输出“1”或“0”的任一方时为例进行说明。又，第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的任一个以上是接收从输出调整单元14输出而来的输出调整信号(反弹信号)。然后，接收了此输出调整信号的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i是根据此来控制应输出的非均匀的数据。
130.如图3所示，若着眼于第1数据生成单元11-1，则对于该第1数据生成单元11-1供给输出调整信号时，第1数据生成单元11-1是可设定为输出“0”的频率变高。此情况，如图4所示，对于第1数据生成单元11-1不供给输出调整信号时，第1数据生成单元11-1是输出“1”的频率变高。另外，第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者是亦可为以任何形态具体化，只要可实现图3及图4所示的功能。第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者例如亦可以一定时间间隔输出“1”或“0”的任一方的变形虫计算机的电路单元所构成，或在使第1实施方式的解探索程序实行于计算机时，不限于物理性的硬件资源，亦可当作假想性地定义的软件的概念性的构成要素(逻辑电路)思考。
131.从第1实施方式的解探索系统的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i输出的数据是不仅如无相关的概率性随机数那样地随机输出的数据，还包括从混沌(chaos)力学系统或非线性振子结合系统之类的系统输出，在伴随持有空间相关或时间相关的变动的状态下被输出的数据。使此被输出的数据持有的非均匀的出现频率的特性是根据变动设定单元16所供给的非均匀的变动概率来决定。如已述那样，第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者是读取从每个第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者输出来的数据，根据该被输出的每个数据来分别进行信息转换。第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者是输出进行此信息转换的信息。
132.此时，第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者的取得的值-x
min
、
…‑
1、0、+1、
…
+x
max
亦可为输出比某临界值θ
i,b
更大或某临界值θ
i,b
以下。临界值θ
i,b
是亦可按对应于数据转换单元的各i及b来独立设定不同的值。又，作为从第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者输出的信息是不被限定于该等正或负的2值数据，任何皆可，只要是根据被转换的数据。
133.又，变量为n个的情况，该等第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者及第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数
据转换单元12-i的各者是亦可用n个构成，或亦可用2n个构成。从第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者输出的信息是被送往反馈控制单元13。又，亦可将此被输出的信息显示于显示装置23等的画面上。
134.反馈控制单元13是接收通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者所转换而输出的信息。此反馈控制单元13是根据接收的信息及预先被输入被储存于数据存储装置22的探索问题信息，控制输出调整单元14的输出调整信号(反弹信号)的发送。具体而言，反馈控制单元13是按发送如此的输出调整信号的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者控制该输出调整信号的发送的有无。又，反馈控制单元13是根据经过输出调整信号的发送控制的重复而最终通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者所转换的信息，来表示对于探索问题信息的最优解。此最优解的表示是亦可经由显示装置23等的使用者介面来表示。
135.输出调整单元14是根据来自反馈控制单元13的控制，对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者发送输出调整信号，或发送输出调整信号及被更新的变动概率的值。此输出调整信号是根据来自反馈控制单元13的控制，对于全部的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i供给的情况，相反的也有不对于全部的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i供给的情况。被供给此输出调整信号的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者是与不被供给输出调整信号的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者作比较，持有被输出的数据不同的倾向。
136.变动设定单元16是通过供给非均匀的变动概率，对于从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者输出的数据赋予非均匀的出现频率的器件(device)。第1实施方式的解探索系统是如图16的流程图所示，依第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i、第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i、反馈控制单元13的顺序，进行处理动作，至最终的sat解(最优解)求取为止，进行来自输出调整单元14的输出调整信号的发送，由此重复实行该等的处理动作。
137.就第1实施方式的解探索系统而言，根据预先被输入被储存于数据存储装置22的探索问题信息来控制对于任一个的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i发送输出调整信号(反弹信号)或不发送。换言之，反馈控制单元13是从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者输出，根据通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者所转换的信息及被储存于数据存储装置22的探索问题信息的2个的主要因素来控制输出调整单元14的输出调整信号的发送。
138.所谓“探索问题信息”是包含以命题逻辑式表示的所有的包含限制或目的函数等的问题信息。被储存于数据存储装置22的探索问题信息是亦可为解释成关于最优解探索问题的所有的问题信息。被储存于数据存储装置22的探索问题信息是例如亦可为以由n个的变量所组成的命题逻辑式来表示。探索问题信息是以(p0？p1？
····
？pn)＝“真”(“1”)或“伪”(“0”)(在此，“？”是亦可适用以逻辑或(or)、逻辑与(and)等为首的任何的运算记号)来表示。就第1实施方式的解探索系统而言，是在使探索探索问题信息的最优解的方面，进行输出调整信号的供给控制，使得按照从第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者输出，通过第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者所转换的信息，来排除不符合命题逻辑式，作为探索问题信息。通过利用此，例如，亦可给予为了使命题逻辑式的全体的值成为“真”(“1”)而探索可满足的变量的sat问题，作为探索问题信息，由此探索其解。
139.例如，图5是表示为了使以被给予的布尔表达式f11乃至布尔表达式f16来表现的6个的选言节的逻辑与成为1(“真”)的命题逻辑式。此命题逻辑式是持有4个的变量x
1,
x
2,
x
3,
x4及6个的选言节的式子。由于6个的选言节是以逻辑与(and)来结合，因此可知为了将6个的选言节的逻辑与设为1，必须使各选言节全部成为1。例如，着眼于图5的布尔表达式f11＝(x1或～x2)时，当假定x1为“0”时，除非使x2成为“0”，否则无法使布尔表达式f11成为“1”。另外，在本说明书中，就括弧内所示的布尔表达式的记载而言，是通过布尔逻辑记号“～”来记载否定(not)。在布尔表达式f11＝(x1或～x2)，当x1＝“0”时，是进行消除x2为“1”的情形那样的控制。又，当x2为“1”时，是若x1为“0”，则无法将布尔表达式f11成为“1”。在布尔表达式f11＝(x1或～x2)，当x2＝“1”时，是进行消除x1为“0”的情形那样的控制。
140.又，着眼于布尔表达式f12＝(～x2或x3或～x4)时，当x3为“0”且x4为“1”时，是若x2为“1”，则无法将布尔表达式f12成为“1”。如此的情况，是进行消除x2为”1”的情形那样的控制。同样，当x2为”1”且x3为“0”时，是若x4为“1”，则无法将布尔表达式f12成为“1”。如此的情况，是进行消除x4为”1”的情形那样的控制。同样，当x2为”1”且x4为”1”时，是若x3为“0”，则无法将布尔表达式f12成为“1”。如此的情况，是进行消除x3为“0”的情形那样的控制。
141.有关剩余的布尔表达式f13＝(x1或x3)乃至布尔表达式f16＝(～x1或x4)也是如图5所示，为了根据同样的逻辑来使命题逻辑式的全体的值成为“真”，而进行排除不使符合命题逻辑式之类的控制。由此，将命题逻辑式的全体的值引导至“真”的事成为可能。并且，在进行如此的解探索上，就第1实施方式的解探索系统而言，是可进行对于第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i的各者的输出调整信号(反弹信号)的供给，从而能够按照第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者的保持的信息来排除不使符合作为探索问题信息的命题逻辑式。为此，通过给予由图5所举例表示那样的命题逻辑式所组成的探索问题信息，进行按照此的输出调整信号的供给动作，最终成为到达符合作为探索问题信息的命题逻辑式之类的第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i的各者的输出状态。
142.特别是在解开由图5所示的布尔表达式f11乃至布尔表达式f16之类的多个选言节的逻辑与所组成的命题逻辑式的情况，通过在反馈控制单元13中输入此作为探索问题信息，可按照被储存于数据存储装置22的探索问题信息来进行输出调整信号的供给控制，往解引导。另外，图5所示的sat解是(x1,x2,x3,x4)＝(1,1,1,1)，通过第1实施方式的解探索系统，可取得此解。
143.又，就第1实施方式的解探索系统而言，是在解开命题逻辑式的情况，将最优化课题的问题实例定式化，作为以多个“若是”的形式(含意形式)的限制条件及多个限制条件的逻辑与来表现的sat问题。“含意形式的限制条件”是相当于后述的变形虫sat解法的inter
规则。由此，即使削除后述的变形虫sat解法的contra规则，也可求取最优解，可不使最优化算法复杂化解除sat问题。
144.但，例如图6的(a)所示的命题逻辑式的情况，sat解是成为(x1,x2,x3,x4)＝(1,1,1,1)、(1,1,1,0)、(1,1,0,0)、(1,0,0,0)的4个。图6的(b)是表示图6的(a)所示的命题逻辑式为以分别对应于5个的选言节的“若是”的形式(含意形式)的限制的逻辑与来表现。虽需要从图6的(a)所示的命题逻辑式之中选择最优解，但就第1实施方式的解探索系统而言，可个别地设定各sat解的变量的出现概率，亦即，可设定变动概率，使得x1,x2,x3,x4之中的一变量的出现频率比其他的变量的出现频率更相对地变多或少，由此可高速且有效率地选择一个的解。设定为选择xj(j是奇数)＝1的出现频率为最少的解来导入“非均匀性”的情况作为一例，其解是可缩小至(x1,x2,x3,x4)＝(1,1,0,0)、(1,0,0,0)的2个。
145.在图7a及图7b中，说明物流仓库内的台车的自动输送系统的最优化，作为以第1实施方式的解探索系统的含意形式(“若是”的形式)来表现限制条件的事例。图7a是表示物流仓库内的单位输送区域(格子(cell))的二维配置。单位输送区域内的箭号是表示移动方向的限制。图7b的横轴是以运行单位时间做为格子大小的时间轴。就图7b而言，是在横轴显示由分别构成运行单位时间的时刻1乃至时刻28所组成的28个运行单位时间的排列。图7b的纵轴是将图7a所示的物流仓库内的单位输送区域的二维排列转换成沿着纵轴的一维的排列，显示以单位输送区域作为格子大小的空间性的位置的座标轴。在图7a及图7b中，以向右上升的剖面线所示的格子是表示第1台车v1，以向左上升的剖面线所示的格子是表示第2台车v2。将台车v在单位输送区域(格子)i存在于时刻(运行单位时间)p的情形表现成x
v,i,p
＝1。当被请求第1台车v1从装货的格子7(以f1表示)运货至卸货的格子5(以t1表示)，第2台车v2从装货的格子15(以f2表示)运货至卸货的格子17(以t2表示)时，如以下那样定义3个的限制条件的集合，由此第1限制条件乃至第3限制条件的全部满足的解是可表现符合台车的输送请求的排程表(图7b)。
146.(第1限制条件)：禁止同一台车往多个格子分身的限制条件：若x
v,i,p
＝1则必须x
v,j,p
＝0。
147.(第2限制条件)：禁止多个台车在同一格子共存的限制条件：若x
v,i,p
＝1则必须x
w,j,p
＝0。
148.(第3限制条件)：表现某台车的输送请求的限制条件：往指定的装货/卸货格子，必须停留指定时间tv。
149.如图7b所示，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻1位于格子2，但在时刻2移动至格子2的左侧的格子1，在时刻3移动至格子1的下侧的格子4。进一步，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻4移动至格子4的左侧的格子3，在时刻5移动至以格子3的下侧的f1所示的格子7，为了装货而停滞至时刻8。以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻9移动至格子7的下侧的格子11，在时刻10移动至格子11的下侧的格子15，在时刻11移动至格子15的下侧的格子19，在时刻12移动至格子19的右侧的格子20，停滞至时刻13。
150.进一步，以向右上升的剖面线来表示的第1台车v1是在时刻14移动至格子20的下侧的格子23，在时刻15移动至格子23的右的格子24，在时刻16移动至格子24的上侧的格子21，在时刻17移动至格子21的右侧的格子22。进一步，以向右上升的剖面线来表示的第1台车v1是在时刻18移动至格子22的上侧的格子18，在时刻19移动至格子18的上侧的格子14，
在时刻20移动至格子14的上侧的格子10，停滞至时刻21。然后，以向右上升的剖面线来表示的第1台车v1是在时刻22移动至格子10的上侧的格子6，停滞至时刻23之后，在时刻24移动至格子6的左侧的目的地的以t1所示的格子5，为了卸货而停滞至时刻27。
151.以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在时刻1位于格子1，但在时刻2移动至格子1的下侧的格子4，在时刻3移动至格子4的左侧的格子3。进一步，以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在时刻4移动至格子3的下侧的格子7，在时刻5移动至格子7的下侧的格子11，在时刻6移动至格子11的下侧的以f2所示的格子15，为了移动装货，停滞至时刻9。进一步，以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在时刻10移动至格子15的下侧的格子19，在时刻11移动至格子19的右侧的格子20，在时刻12移动至格子20的下侧的格子23，在时刻15移动至格子23的右的格子24，在时刻14移动至格子24的上侧的格子21，在时刻15移动至成为目的地的格子21的上侧的以t2所示的格子17，为了卸货而停滞至时刻18。进一步，以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在时刻19移动至格子17的上侧的格子13，停滞至时刻20。然后，在时刻21移动至格子13的上侧的格子9，在时刻22移动至格子9的上侧的格子5，在时刻23移动至格子5的上侧的格子2，在时刻24移动至格子2的左侧的格子1，停滞至时刻26之后，在时刻25移动至格子1的下侧的格子4。
152.并且，在图8a显示有关将使用新型的非均匀变形虫sat解法的第1实施方式的解探索系统适用于物流仓库内的台车的自动输送系统最优化，而使赋予数据的变动成为非均匀时的效果。图8b是表示有关为了比较，而将以往型的一样变形虫sat解法适用于同样的物流仓库内的台车的自动输送系统最优化时的效果。与图7a及图7b同样，图8a及图8b的横轴是将运行单位时间设为格子大小的时间轴。图8a及图8b的纵轴是显示将单位输送区域设为格子大小的空间性的位置的座标轴。与图7a及图7b同样，在图8a及图8b中，以向右上升的剖面线所示的格子是表示第1台车v1，以向左上升的剖面线所示的格子是表示第2台车v2。就使用图8a所示的新型的非均匀变形虫sat解法的第1实施方式的解探索系统的排程而言，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻1位于格子1，但在时刻2移动至格子1的下侧的格子4，在时刻3移动至格子4的左侧的格子3。
153.进一步，在时刻4移动至位于格子3的下侧的图7a中以f1所示的格子7，为了装货而停滞于格子7至时刻6为止。装货结束的第1台车v1是在时刻7移动至格子7的下侧的格子11，在时刻8移动至格子11的下侧的格子15，在时刻9移动至格子15的下侧的格子19，在时刻10移动至格子19的右侧的格子20。进一步，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻11移动至格子20的下侧的格子23，在时刻12移动至格子23的右的格子24，在时刻13移动至格子24的上侧的格子21，在时刻14移动至格子21的右侧的格子22。进一步，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻15移动至格子22的上侧的格子18，在时刻16移动至格子18的上侧的格子14，在时刻17移动至格子14的上侧的格子10。然后，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻18移动至格子10的上侧的格子6，在时刻19移动至格子6的左侧的目的地的以t1所示的格子5，为了卸货而停滞至时刻22。卸货结束的第1台车v1是在时刻24移动至格子5的上侧的格子2，停滞至时刻25之后，在时刻26回到格子2的左侧的格子1。
154.在图8a以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在时刻1位于格子4，但在时刻2移动至格子4的左侧的格子3。进一步，以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在时刻3移动至格子3的下侧的格子7，在时刻4移动至格子7的下侧的格子11，在时刻5移动至位于格子11
的下侧的图7a中以f2所示的格子15，为了装货而停滞至时刻7。装货结束的第2台车v2是在时刻8移动至格子15的下侧的格子19，在时刻9移动至格子19的右侧的格子20，在时刻10移动至格子20的下侧的格子23，在时刻11移动至格子23的右的格子24，在时刻12移动至格子24的上侧的格子21，在时刻13移动至位于成为目的地的格子21的上侧的图7a中以t2所示的格子17，为了卸货而停滞至时刻15。卸货结束的第2台车v2是在时刻16移动至格子17的上侧的格子13，在时刻17移动至格子13的上侧的格子9，在时刻18移动至格子9的上侧的格子5，在时刻19移动至格子5的上侧的格子2，在时刻20移动至格子2的左侧的格子1，在时刻21移动至格子1的下侧的格子4。卸货结束的第2台车v2是在时刻22移动至格子4的下侧的格子8，停滞至时刻23。然后，在时刻24移动至格子8的下侧的格子12，在时刻25移动至格子9的下侧的格子16。
155.另一方面，就图8b所示的以往型的一样变形虫sat解法的排程而言，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻1位于格子4，但在时刻2移动至格子4的左侧的格子3，在时刻3移动至位于格子3的下侧的图7a中以f1所示的格子7，为了装货而停滞于格子7至时刻6为止。装货结束的第1台车v1是在时刻7移动至格子7的下侧的格子11，在时刻8移动至格子11的下侧的格子15，在时刻9移动至格子15的下侧的格子19，在时刻10移动至格子19的右侧的格子20。进一步，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻11移动至格子20的下侧的格子23，在时刻12移动至格子23的右的格子24，在时刻13移动至格子24的上侧的格子21，在时刻14移动至格子21的上侧的格子17。进一步，以向右上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻15移动至格子17的上侧的格子13，在时刻16移动至格子13的上侧的格子9，在时刻17移动至作为格子9的上侧的目的地图7a中以t1所示的格子5，为了卸货停滞至时刻22。卸货结束的第1台车v1是在时刻23移动至格子5的上侧的格子2，停滞至时刻24之后，在时刻25回到格子2的左侧的格子1而停滞至时刻26之后，在时刻27移动至格子1的下侧的格子4。
156.就图8b所示的以往型的一样变形虫sat解法的排程而言，以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在时刻4位于格子7的下侧的格子11，但在时刻5移动至位于格子11的下侧的图7a中以f2所示的格子15，为了装货而停滞至时刻7。虽途中不明，但装货结束的第2台车v2是在时刻14位于格子22，停滞至时刻17。第2台车v2是在时刻18移动至格子22的上侧的格子18，停滞至时刻19之后，在时刻20移动至格子18的上侧的格子14，停滞至时刻21。第2台车v2是在时刻22移动至格子14的上侧的格子10，在时刻23移动至格子10的上侧的格子6，停滞至时刻24。第2台车v2是在时刻25移动至格子6的左侧的格子5，在时刻26移动至格子5的上侧的格子2。第2台车v2是在时刻27移动至格子2的左侧的格子1。
157.如图8a所示，就使用非均匀变形虫sat解法的第1实施方式的解探索系统而言，是可取得台车的停留状态少、最优性高的解，相对的，如图8b所示，使用以往型的一样变形虫sat解法取得的解是成为以水平的两方向箭号所示的台车的停留状态多、最优性低的解。第1台车v1的格子5的卸货用的停滞时间，就图8a而言，是从时刻19到时刻22的指定停留时间即4运行单位时间，相对的，就图8b而言，是从时刻17到时刻22的6运行单位时间停留。又，就图8b所示的使用以往型的一样变形虫sat解法取得的解而言，以向左上升的剖面线所示的第2台车v2是在格子22中，从时刻14到时刻17停滞以水平的两方向箭号所示的4运行单位时间。进一步，就图8b所示的使用以往型的一样变形虫sat解法取得的解而言，第2台车v2是在格子18从时刻20到时刻21，在格子14从时刻22到时刻23，在格子6从时刻23到时刻24，分别
的真伪值(“0”或”1”)。由图9可知，一般在表现n变量的真伪值时，是需要2n个的数据生成单元及读取从该等的数据生成单元输出的数据的2n个的数据转换单元。就图9而言，对于各变量x1～x4，第奇数个的第1数据转换单元12a、第3数据转换单元12c、第5数据转换单元12e、第7数据转换单元12g是表现在各个的变量xi分配值“0”的情形。又对于第偶数个的第2数据转换单元12b、第4数据转换单元12d、第6数据转换单元12f、第8数据转换单元12h而言，是表现在各个的变量xi分配值“1”的情形。
164.如图9所示，所欲通过第1数据转换单元12a乃至第8数据转换单元12h来表现4变量x1,x2,x3,x4的真伪值分配时，例如，仅第偶数个的第2数据转换单元12b、第4数据转换单元12d、第6数据转换单元12f、第8数据转换单元12h取比预定的临界值更大的值(例如比“0”大)，第奇数个的第1数据转换单元12a、第3数据转换单元12c、第5数据转换单元12e、第7数据转换单元12g取预定的临界值以下的值(例如“0”以下)时，成为真伪值分配(x1,x2,x3,x4)＝(1,1,1,1)被表现的情形。仅第1数据转换单元12a、第4数据转换单元12d、第5数据转换单元12e、第8数据转换单元12h取比预定的临界值更大的值时，此表示真伪值分配(0101)。又，仅第2数据转换单元12b、第3数据转换单元12c、第6数据转换单元12f、第7数据转换单元12g取比预定的临界值更大的值时，此表示真伪值分配(1010)。
165.在使用图9所示那样的表现n变量的真伪值分配的2n个的数据转换单元时，“intra规则”是在着眼于表现1变量xi的真伪值的数据转换单元的一对时，供给用以使该等的双方取得比预定的临界值更大的值的状态(变量xi为值“0”，且值“1”的矛盾)不会产生的输出调整信号(反弹信号)的限制规则。为此，在对应的数据生成单元进行输出调整信号的供给控制，使得若对应于1变量xi的数据转换单元的一对的一方取得正的值，则另一方的数据转换单元不会取得正的值。图15的(a)是以8个的条件式来表示图5所示的命题逻辑式的intra规则。例如，当对应于x1的“0”的数据转换单元取得比预定的临界值更大的值(excited)时，为了抑制(inhibit)对应于x1的“1”的数据转换单元取得比预定的临界值更大的值，而往对应的数据生成单元供给输出调整信号。同样，当对应于x1的“1”的数据转换单元取得比预定的临界值更大的值(excited)时，为了抑制(inhibit)对应于x1的“0”的数据转换单元取得比预定的临界值更大的值，而往对应的数据生成单元供给输出调整信号。
[0166]“inter规则”是供给根据被给予的探索问题信息的输出调整信号(反弹信号)的限制规则。图15的(b)是以13的条件式来表示图5所示的命题逻辑式的inter规则。例如，着眼于图5的f11＝(x1或～x2)时，当对应于x2的“1”的数据转换单元取得比预定的临界值更大的值(excited)时，为了抑制(inhibit)对应于x1的“0”的数据转换单元取得比预定的临界值更大的值，而往对应的数据生成单元供给输出调整信号。同样，当对应于、x1的“0”的数据转换单元取得比预定的临界值更大的值时(excited)，为了抑制(inhibit)对应于x2的“1”的数据转换单元取得比预定的临界值大的值，而往对应的数据生成单元供给输出调整信号。
[0167]“contra规则”是供给用以解消在所欲根据inter规则来进行输出调整信号(反弹信号)的供给控制时产生的逻辑矛盾的输出调整信号的限制规则。若以图5所示的命题逻辑式的情况来说明，则定义当x2为“1”时消除x1为“0”的状态的布尔表达式f11＝(x1或～x2)，当x3为“0”时消除x1为“0”的状态的布尔表达式f13＝(x1或x3)，当x4为“0”时消除x1为“1”的状态的布尔表达式f16＝(～x1或x4)。为此，例如当x2为“1”，且x4为“0”时，产生x1为“0”的状态及“1”的状态都被消除的逻辑矛盾。为了防范如此的事态，而以contra规则来控制，使得
在如此的情况，x2为“1”的状态及x4为“0”的状态不会同时产生。同样，当x3为“0”且x4为“0”时，产生x1的状态为“0”的情形及“1”的情形都不被许可的矛盾。为了防范如此的事态，而以contra规则来控制，使得在如此的情况，x3为“0”且x4为“0”的状态不会同时产生。
[0168]
又，图5所示的命题逻辑式是定义当x2为“1”且x4为“1”时，消除x3为“0”的状态的布尔表达式f12＝(～x2或x3或～x4)。同样，定义当x2为“0”时，消除x3为“1”的状态的布尔表达式f14＝(x2或～x3)。因此，当x2为“1”，x4为“1”，且x2为“0”时，x3是成为“0”及“1”皆不可取的情形，产生逻辑矛盾。如此的情况也同样，以contra规则来控制成x2为“1”，x4为“1”且x2为“0”的状态不会同时产生。图15的(c)是以9个的条件式来表示图5所示的命题逻辑式的contra规则。contra规则是在对于根据探索问题信息来进行输出调整信号(反弹信号)的供给控制的布尔表达式适用的inter规则中，通过列举各变量取“真”及“伪”的哪个值的情形也同时被禁止的状态的组合来取得的限制规则的集合。就第1实施方式的解探索系统而言，是取得可消除此contra规则的显著的效果。
[0169]
第1实施方式的解探索系统是不需要contra规则的适用，可取得最优性高的解为特征之一。就以往技术的需要“contra规则”的适用的系统及第1实施方式的解探索系统的不需要“contra规则”的构成而言，是输出调整信号的处理不同。需要“contra规则”的适用的以往技术的情况，如图17所示，以“i”作为变量xi的下角标i＝1乃至4的任一者，且将“b”设为2值数据＝”0”或“1”，针对各i及b，输出调整单元149所决的输出调整信号l
i,b
会原封不动被输入至第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8。然后，第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8是由输出调整信号l
i,b
及变动概率数据z
i,b
来决定2值数据s
i,b
＝“0”或“1”输出。
[0170]
相对于此，就第1实施方式的解探索系统而言，是如使用图9所已说明那样，针对各变量xi的下角标i，输出调整单元14内的主输出调整电路140所决定的2个的“暂时决定”的输出调整信号l’i,0
及输出调整信号l’i,1
会被输入至第1信号调整电路141乃至第4信号调整电路144，第1信号调整电路141乃至第4信号调整电路144是若输出调整信号l’i,0
及输出调整信号l’i,1
皆为1(l’i,0
＝l’i,1
＝1)，则以偏差概率p
i“正式决定”输出调整信号l
i,0
＝0及输出调整信号l
i,1
＝1，以偏差概率1-p
i“正式决定”输出调整信号l
i,0
＝1及输出调整信号l
i,1
＝0，若不是(l’i,0
＝l’i,1
＝0or l’i,0
≠l’i,1
)，则“正式决定”输出调整信号l
i,0
＝l’i,0
及输出调整信号l
i,1
＝l’i,1
。偏差概率pi是可按各i独立设定不同的值(通常是pi＝0.5)。然后，第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8是从输出调整信号l
i,b
及变动概率数据z
i,b
决定2值数据s
i,b
＝“0”或“1”而输出。
[0171]
图10是表示专利文献2记载的内部构造，说明通过内部构造来赋予数据2种类的一样的变动的技术。就专利文献2记载的发明而言，多个数据生成单元是以第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8的8个所构成，其各个的空间性的配置是以图10所示的拓扑(topology)进行说明。就专利文献2记载的发明而言，被2值化的数据的输出频率附属于输出调整信号而内部性地决定。相对于此，就第1实施方式的解探索系统而言，数据的输出频率可从外部利用输入装置1来指定成任意的值。在图10所示的拓扑中，将被供给输出调整信号的数据生成单元的数量定义为“有效配置数num”。就第1实施方式的解探索系统而言，是赋予2种类的一样的变动，使得随着数据生成单元的有效配置数num变大，而从未被供给输出调整信号的数据生成单元输出更多“1”。
[0172]
图10的(a)是举例表示未从输出调整单元14供给任何输出调整信号至第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8，所谓的初期步骤。就图10的(a)而言，有效配置数num＝0。在此，着眼于第6数据生成单元11-6时，作为用以调节从第6数据生成单元11-6输出的数据的变动的参数，就第1实施方式的解探索系统而言，是定义第1变动调节参数β-(num)及第2变动调节参数β
+
(num)来对数据赋予2种类的一样的变动。第1变动调节参数β-(num)与第2变动调节参数β
+
(num)的值是依据作为有效配置数num的函数变化之类的内部构造而决定的。
[0173]
在初期步骤是将用以调节变动的参数的设定值设为第1变动调节参数β-(0)＝0.5、第2变动调节参数β
+
(0)＝0.5。该等的设定值是在第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8中，第1变动调节参数β-(0)是在输出调整信号未被供给时生成值“0”，生成与输出调整信号所诱导的值不同的值的状况，可谓意思“错误”之类的状况发生的概率为50％。第2变动调节参数β
+
(0)是在第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8中，在输出调整信号被供给时生成值”1”，生成与输出调整信号所诱导的不同的值的状况，可谓意思“错误”之类的状况发生的概率为50％。但，为了探索真伪值分配的多样的组合，这样的“错误”是必要不可缺少的动作，为了有效率地探索解，适当地调节其发生频率为重要。
[0174]
另一方面，就图10的(b)而言，设为输出调整信号从输出调整单元14供给至第1数据生成单元11-1、第4数据生成单元11-4、第5数据生成单元11-5。此时，有效配置数num＝3。此情况，使供以调节变动的参数的设定值变化成第1变动调节参数β-(3)＝0.25、第2变动调节参数β
+
(3)＝0.05。如此一来，在第6数据生成单元11-6中，未被供给输出调整信号时生成“0”的概率为25％，被供给输出调整信号时生成“1”的概率为5％。亦即，控制成随着有效配置数num增加，“错误(error)”之类的状况发生的概率会降低。
[0175]
就图10的(c)而言，设为输出调整信号从输出调整单元14供给至第1数据生成单元11-1、第3数据生成单元11-3、第5数据生成单元11-5、第7数据生成单元11-7，有效配置数num＝4。此情况，使变化成第1变动调节参数β-(4)＝0.05、第2变动调节参数β
+
(4)＝0.00，在第6数据生成单元11-6中，未被供给输出调整信号时生成“0”，被供给输出调整信号时生成“1”的概率分别为5％及0％。亦即，控制成有效配置数num更增加时，“错误”之类的状况的发生概率会更降低。
[0176]
专利文献2记载的发明的变动调整单元是按照被供给输出调整信号的第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8的数量，调节赋予来自各第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8的数据输出的2种类的一样的变动。具体而言，从第1数据生成单元11-1乃至第8数据生成单元11-8是输出“0”或“1”的被2值化的数位数据，但不是随机地以等概率输出”0”或”1”，而是设定“0”或“1”的哪一方输出更多之类的2种类的一样的变动。
[0177]
在与专利文献2记载的发明不同的第1实施方式的解探索系统中，是对于变动设定单元16，从系统的外部个别地设定变动概率，可变更各变量的出现概率。亦即，就第1实施方式的解探索系统而言，是采用使用者可利用输入装置21从系统的外部来个别地输入在以往型的一样变形虫sat解法使用的逻辑式的各变量的出现概率的非均匀方式。如在图10说明那样，就专利文献2记载的一样变形虫sat解法而言，为了使各变量xi的状态xi＝1的出现频率成为一样，对于全部的变形虫足给予2种类的一样的值β-(num)及β
+
(num)。相对于此，就第1实施方式的解探索系统而言，是针对特定的变量xj的集合，通过相对地增多或减少状态xj＝1的出现频率，使用者可从系统的外部设定变动概率ε
i,b
，使得能够高速且高概率取得最优解。
[0178]
第1实施方式的解探索系统的电子变形虫是模仿生物的单细胞变形虫的构造，例如，如已说明的图11所示那样，具备：
[0179]
具有分别具备电阻(第1被动元件)与二极体(第1非线性元件)的串联电路的8个伪足单元的变形虫核心101；及
[0180]
控制变形虫核心101的动作亦即非均匀sat算法的反弹控制逻辑电路201。
[0181]
由于反弹控制逻辑电路201具有供给反弹信号(输出调整信号)至变形虫核心101的8个伪足单元的功能，因此具有图2所示的第1实施方式的解探索系统的构成的输出调整单元14的功能。但，若对比图11与图2，则可知反弹控制逻辑电路201是亦具有图2所示的反馈控制单元13、变动设定单元16或数据存储装置22的功能。变形虫核心101的伪足单元是对应于生物的单细胞变形虫的足。
[0182]
变形虫核心101是以电子电路的端子电压的大小来表现单细胞变形虫的多个足的伸缩。伪足单元是例如图11所示，可采用被连接为模仿单细胞变形虫的拓扑来构成放射状的星形网路的电路的形状。然而，图11只不过是举例表示，只要电性等效即可，变形虫核心101的形状不被限定于所举例表示的放射状
·
星形的拓扑。在依据反弹控制逻辑电路201输出不理想的状态迁移的反弹规则所被禁止的环境下，通过全部的足同时平行地伸缩，边反复尝试错误边探索解。然后，当到达可维持来自反弹控制逻辑电路201的反弹信号l
1,0
,l
1,1
,
……
l
4,0
,l
4,1
的反转信号不被适用的全部的足伸展后的状态的安定状态时，发现sat解。为了解决n变量的sat问题，需要2n条的变形虫足，被连接至反弹控制逻辑电路201的单细胞变形虫的足的前端侧的端子的各者会通过由第1nmos电晶体(第1开关元件)、第2nmos电晶体(第2开关元件)及电容器(电荷蓄积部件)所组成的接地并联电路来接地，决定各伪足单元的输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的输出的值。第1及第2开关元件是构成控制被蓄积于电荷蓄积部件(电容器)的电荷的放电的放电控制电路。构成接地并联电路的放电控制电路的第1及第2开关元件只不过是举例表示。被连接至单细胞变形虫的足的前端的接地并联电路的放电控制电路只要是具有使被蓄积于电荷蓄积部件的电荷放电的控制功能的电路，便可用逻辑门等各种的电路来置换，可用各种的等效的电路来构成放电控制电路。
[0183]
例如，担负变量x1的值的决定的设在伪足单元的输出端子x
1,0
与输出端子x
1,1
的一对之间的2输入或非门301的输出端子是被输入至构成在输出端子x
1,0
与接地电位之间所设的并联电路(以下称为“接地并联电路”)的第2开关元件的控制电极(门电极)，同时也被输入至构成输出端子x
1,1
的接地并联电路的第2开关元件的控制电极。然后，如图11所示，反弹信号(输出调整信号)l
1,0
的反转信号会经由反相器(inverter)410来被输入至构成伪足单元的输出端子x
1,0
的接地并联电路的第1开关元件的控制电极。又，反弹信号l
1,1
的反转信号会反相器411来被输入至构成伪足单元的输出端子x
1,1
的接地并联电路的第1开关元件的控制电极。然后，伪足单元的输出端子x
1,0
与输出端子x
1,1
的输出是分别被输入至反弹控制逻辑电路201。
[0184]
同样，担负变量x2的值的决定的连接于输出端子x
2,0
与输出端子x
2,1
之间的2输入或非门302的输出端子是皆被输入至形成输出端子x
2,0
的接地并联电路的第2开关元件的控制电极及形成输出端子x
2,1
的接地并联电路的第2开关元件的控制电极。进一步，反弹信号
l
2,0
及反弹信号l
2,1
的反转信号会经由反相器420及反相器421来独立输入至伪足单元的输出端子x
2,0
及输出端子x
2,1
的各者的接地并联电路的第1开关元件的控制电极。然后，伪足单元的输出端子x
2,0
及输出端子x
2,1
的输出是分别被输入至反弹控制逻辑电路201。同样，经由反相器430及反相器431，担负变量x3的值的决定的输出端子x
3,0
与输出端子x
3,1
之间的2输入或非门的输出端子是皆被输入至输出端子x
3,0
的接地并联电路的第2开关元件的控制电极及输出端子x
3,1
的接地并联电路的第2开关元件的控制电极，反弹信号l
3,0
及反弹信号l
3,1
的反转信号会独立输入至输出端子x
3,0
及输出端子x
3,1
的各者的接地并联电路的第1开关元件的控制电极。然后，伪足单元的输出端子x
3,0
及输出端子x
3,1
的输出是分别被输入至反弹控制逻辑电路201。
[0185]
进一步，同样，担负变量x4的值的决定的输出端子x
4,0
与输出端子x
4,1
之间的2输入或非门的输出端子是皆被输入至输出端子x
4,0
的接地并联电路的第2开关元件的控制电极及输出端子x
4,1
的接地并联电路的第2开关元件的控制电极，反弹信号l
4,0
及反弹信号l
4,1
的反转信号会经由反相器440及反相器441来独立输入至输出端子x
4,0
及输出端子x
4,1
的各者的接地并联电路的第1开关元件的控制电极。然后，伪足单元的输出端子x
4,0
及输出端子x
4,1
的输出是分别被输入至反弹控制逻辑电路201。通过如此独立的反弹信号l
1,0
,l
1,1
,
……
l
4,0
,l
4,1
的反转信号独立输入至8个伪足单元的接地并联电路的第1开关元件的控制电极的各者，对应的各个的第1开关元件的导通状态会变化。然后，如活在自然界的单细胞变形虫适应于环境而改变足的长度那样，构成模仿变形虫的电子电路的伪足单元的输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的输出会根据反弹信号l
1,0
,l
1,1
,
……
l
4,0
,l
4,1
来变化,由此以生物型计算机的算法来高速解除复杂的组合最优化问题。
[0186]
电流i会被供给至星形网路的中心(枢纽(hub))，被供给的电流i是被分配至2个以上的伪足单元。虽省略图示，但实际反弹控制逻辑电路201是具有储存反弹规则的存储体(参照图2的数据存储装置22)。“反弹规则”是亦可谓相当于单细胞变形虫的“被给予的限制条件”的规则。又，反弹规则是即使被编入至程序也无妨(参照图2的程序存储装置25)。进一步，即使在现场可程序化逻辑门阵列(field programmable gate array；fpga)等之类的可程序化逻辑装置(programmable logic device：pld)或逻辑门的电路直接安装以程序记载的逻辑函数也无妨。
[0187]
在各伪足单元输入电流i，各伪足单元的输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的输出会给予反弹控制逻辑电路201内的控制器。控制器是对于来自各伪足单元的输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的输出，生成根据反弹规则的反馈信号l
1,0
,l
1,1
,
……
l
4,0
,l
4,1
作为“反弹信号(输出调整信号)”。被生成的反馈信号l
1,0
,l
1,1
,
……
l
4,0
,l
4,1
的反转信号的各者是给予各伪足单元的接地并联电路的第1开关元件的控制电极。反馈信号l
1,0
,l
1,1
,
……
l
4,0
,l
4,1
是用以更新状态变量的信号，通过变更输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的输出，模仿变更生物的单细胞变形虫的足的伸长状态的动作。
[0188]
如此，就第1实施方式的解探索系统而言，可提供一种使用模仿单细胞变形虫的电子变形虫电路来高速地解除巡回推销员问题或sat问题等的复杂的组合最优化问题的算法，在反弹控制逻辑电路201的处理是不需要相当于contra规则的处理。另一方面，就图18所示的以往技术的变形虫核心100而言，由于被连接至反弹控制逻辑电路200的单细胞变形虫的足的前端侧的输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的各者会通过开关元件(第1开关元件)
及电容器(电荷蓄积部件)的接地并联电路来接地，因此是与图11所示的第1实施方式的解探索系统的接地并联电路不同的电路拓扑。就以往技术的变形虫核心100而言，是对于分别构成接地并联电路的开关元件，独立输入独立的反弹信号l
1,0
,l
1,1
,
……
l
4,0
,l
4,1
的反转信号，由此决定各伪足单元的输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的输出的值。
[0189]
亦即，就图18所示的以往技术的变形虫核心100而言，是经由反相器(inverter)530来独立输入反弹信号l
3,0
的反转信号至输出端子x
3,0
的接地并联电路的开关元件(第1开关元件)的控制电极。同样，经由反相器521及反相器520来来独立输入反弹信号l
2,1
及反弹信号l
2,0
的反转信号至伪足单元的输出端子x
2,1
及输出端子x
2,0
的各者的接地并联电路的开关元件的控制电极。同样，经由反相器511及反相器510来输入反弹信号l
1,1
及反弹信号l
1,0
的反转信号至构成伪足单元的输出端子x
1,1
及输出端子x
1,0
的接地并联电路的开关元件的控制电极。进一步，同样，经由反相器541及反相器540来独立输入反弹信号l
4,1
及反弹信号l
4,0
的反转信号至输出端子x
4,1
及输出端子x
4,0
的各者的接地并联电路的开关元件的控制电极。然后，经由反相器531来独立输入反弹信号l
3,1
的反转信号至输出端子x
3,1
的接地并联电路的开关元件的控制电极。
[0190]
若以“i”作为变量xi的下角标i＝1乃至4说明，则在图18所示的以往技术的变形虫核心100，图11所示的2输入或非门的输入端子未被连接至担负各变量xi的值的决定的输出端子x
i,0
与x
i,1
之间。亦即，在图18所示的变形虫核心100，只将输出端子x
1,0
,x
1,1
,
……
x
4,0
,x
4,1
的各者的输出的值反馈给构成各接地并联电路的开关元件(第1开关元件)的各者的控制电极，因此就以往技术的变形虫核心100而言，是需要contra规则的适用。相对的，就第1实施方式的解探索系统而言，如图11所示，通过在对应的输出端子x
i,0
及输出端子x
i,1
的各者之间使用2输入或非门301、302、303、304，当输出端子x
i,0
及输出端子x
i,1
的输出成为x
i,0
＝x
i,1
＝0时可强制性地使电路不安定化，可促使输出端子x
i,0
及输出端子x
i,1
的输出往x
i,0
＝1或x
i,1
＝1的任一状态的概率性的迁移，不需要contra规则的适用。
[0191]
在此，举图7a、图7b、图8a及图8b说明过的事例，说明自动输送系统最优化的出现概率的设定例。例如，通过将变动概率设定成ε
v,(i,i),p,1
》ε
v,(i,j),p,1
，可取得台车的停留状态更少的“最优性”高的解，使得表示台车v在格子i停留至时刻p的状态x
v,(i,i),p
＝1要比表示台车v从格子i往格子j移动至时刻p的状态x
v,(i,j),p
＝1更实现的概率低。
[0192]
所谓第1实施方式的自动输送系统的最优化的“最优性”高的解(轨道或排程表)是以更短时间完成全部的台车的输送的解，亦即不外乎是在图8a所示那样的格子i停留的状态x
v,(i,i),p
＝1的数目更少的解。于是，比其他(下角标成为(i,j≠i))的足的变动概率更相对地扩大下角标成为(i,i)的足的变动概率，使得表现台车的停留状态x
v,(i,i),p
＝1的变形虫足x
v,(i,i),p,1
会相对地伸长而不易取得值“1”。通过将变动概率设定为ε
v,(i,i),p,1
》ε
v,(i,j),p,1
，可选择性地以高概率取得“最优性”高的解(轨道或排程表)。
[0193]
就第1实施方式的解探索系统而言，是准备一持有被称为“程序变量”的变量yi及含意形式的限制条件“若yi＝b且xj＝b’则xk＝b
””
的单一的实例。若设为以b(“0”或“1”)来固定解探索中的程序变量yi的值的设定，则仅成为程序变量yi＝b时，限制条件的前题会成真，可使成为“若xj＝b’则xk＝b
””
的限制条件有效化，当成为程序变量yi＝1-b时，限制条件的前题会成伪，可使前题成为伪的限制条件无效化。如此，仅变更程序变量yi的固定值，切换限制条件的有效化与无效化，因此可不改变硬件，亦即以同一电路来探索各种的不同的
问题实例的解。
[0194]
例如，使用图12的(a)所示的命题逻辑式f2来求解时，该命题逻辑式f2的解是成为(x1,x2,x3,y4)＝(1,1,1,1)、(1,1,1,0)、(1,1,0,0)、(1,0,0,0)的4个。此情况，将y4称为“程序变量”，将其他的3变量x1,x2,x3称为探索变量。图12的(b)是表示图12的(a)所示的命题逻辑式以含意形式的限制的逻辑与来表现，但图6的(b)所示的式子的一部分固定成程序变量y4＝0，由此第2行的后段的限制及第5行的后段的限制被省略。若固定y4＝0来进行解探索，则结果缩小成(x1,x2,x3,y4)＝(1,1,1,0)、(1,1,0,0)、(1,0,0,0)的3个解。从图12的(a)可知仅变更程序变量y4的固定值，便可探索各种的不同的问题实例的解。
[0195]
在图13显示将通过图12的(a)所示那样的程序变量yi的变更来表现各种的问题实例的方式适用于自动输送系统最优化的事例，为了与此作比较，而在图14显示固定程序变量y
fv,i,s
，y
tv,j,s
的情况的事例。图13(a)的横轴是与图7b等同样，以运行单位时间作为格子大小的时间轴。就图13(a)而言，由分别构成运行单位时间的时刻0乃至时刻27所组成的28的运行单位时间的排列是被显示于横轴。图13(a)的纵轴是将物流仓库内的单位输送区域(格子(cell))的二维排列的从格子i往格子j的移动显示成边缘(edge)(i,j)，且将边缘(i,j)转换成一维的排列的座标轴。在图7a所示那样的格子内的箭号是表示移动方向的限制，但在特定的格子i停留时是显示成边缘(i,i)而使含在纵轴的排列中。在图13(a)所示的最适排程中，以向左上升的剖面线所示的格子是表示第1台车v1。将台车v从格子i移动至格子j的情形记载成x
v,(i,j),p
＝1，且将停留于格子i的情形记载成x
v,(i,i),p
＝1。如图13(a)所示，以向左上升的剖面线所示的第1台车v1是在时刻2从格子4移动至格子3，在时刻3从格子3移动至格子2。省略途中的经过，但以向左上升的剖面线所示的第1台车v1是从时刻25到时刻27停滞于格子77。
[0196]
图14的(a)的纵轴是将物流仓库内的单位输送区域(格子)的二维排列转换成格子1～格子80的一维的排列的座标轴。在图14的(a)中，以灰色表示的格子是在固定程序变量的情况，记载第1台车v1的初期位置的程序变量y
iv,i
。如图14的(a)所示，第1台车v1是被指定(程序)为在时刻1位于格子2。
[0197]
图14的(b)的横轴是以运行单位时间作为格子大小的时间轴，由1运行单位时间乃至10运行单位时间所组成的10的运行单位时间的排列是被显示于横轴。图14的(b)的纵轴是将物流仓库内的单位输送区域(格子)的二维排列转换成格子1～格子80的一维的排列的座标轴。图14的(b)是表示在固定程序变量y
fv,i,s
的情况，台车v会被指定(程序)为在以向左上升的剖面线所示的装货地点格子4(f6)停留4运行单位时间。图14的(c)的横轴也是以运行单位时间作为格子大小的时间轴，由1运行单位时间乃至10运行单位时间所组成的10的运行单位时间的排列是被显示于横轴。图14的(c)的纵轴是将物流仓库内的单位输送区域(格子)的二维排列转换成格子1～格子80的一维的排列的座标轴。图14的(c)是表示在固定程序变量y
tv,j,s
的情况，台车v会被指定(程序)为在以向右上升的剖面线所示的卸货地点格子66(t7)停留4运行单位时间。
[0198]
如由图13及图14的比较可知，若根据第1实施方式的解探索系统，则通过变更程序变量的值，可任意地设定台车的数量、台车的初期地点、装货地点、卸货地点、装货时间、卸货时间等，对于持有各种不同的台车的输送请求的实例，可探索最优解。
[0199]
第1实施方式的解探索系统是可具体化为能更高速计算的电路。当如此的电路被
具体化时，亦可根据特定用途的积体电路(asic)、fpga等来设定最优化算法构成。又，第1实施方式的解探索系统是除了作为解探索系统具体化的情况以外，亦可作为解探索程序具体化。如此的情况，是对于假想性地生成的逻辑性的数据生成单元11-1、11-2、
……
11-i，通过在程序的各步骤中实行上述的数据转换单元12-1、12-2、
……
12-i、反馈控制单元13、输出调整单元14及变动设定单元16的各构成要素，可将与硬件资源等效的逻辑性功能具体化。
[0200]
又，就第1实施方式的解探索系统而言，反馈控制单元13是亦可为构成中央运算处理装置(cpu)的一部分的电路，或亦可不是持有如此的高度的信息处理能力的器件，而是根据只持有根据规则转换来自数据转换单元12-1、12-2、
……
12-i的输入，将输出供给至数据生成单元11-1、11-2、
……
11-i的功能之类的所谓的开关(switch)等的任何简便的部件来实现。
[0201]
通过如此使用第1实施方式的解探索系统的sat算法，即使以含意形式表现限制条件，而削除限制规制的contra规则，还是可达到解，因此可不使最优化算法复杂化，解决sat问题。又，通过采用可个别输入各变量状态的“出现概率”的方式及通过“程序变量”的变更来解决各种的问题实例的方式，可不需要每个实例的asic作成或fpga合成。亦即，若根据第1实施方式的解探索系统，则在以各种的现实的排程问题作为sat问题定式化时，对于不同的实例可用同一电路来高速且有效率地解决sat问题。
[0202]
(第2实施方式的混型解探索系统)
[0203]
若根据以上的第1实施方式的解探索系统、解探索方法及解探索程序，则以各种的现实的排程问题作为sat问题定式化时，可不使算法复杂化，且对于不同的实例可用同一电路来高速且有效率地解决“社会性排程最优化课题”。但，例如像搭载货物的数百台的台车需要一面因应时时刻刻被更新的输送请求一面进行有效率的配送的物流仓库输送系统最优化问题等那样，一旦用以求取sat解的变量或intra规则等的限制规则的数量庞大，则随之被请求的硬件资源使用量也会变庞大，为了高速且有效率地求取最优解的诸成本会增大。于是，需要一种可减少用以求取sat解的变量或限制规则的数量来抑制硬件资源使用量，以低成本高速且有效率地求取最优解的计算方法。
[0204]
另外，有关在第1实施方式的开头定义的“社会性排程最优化课题”、“组合最优化问题”、“sat问题”、“变形虫计算机”、“变形虫sat解法”等的用语是在第2实施方式的混型解探索系统中也同样地可适用。但是，在第1实施方式的开头的图1的说明是将巡回推销员问题(tsp)等除外，而本发明的第2实施方式的混型解探索系统则是也包含tsp的形态。
[0205]
例如将解开tsp的变形虫计算机的解法称为“变形虫tsp解法”，说明以下的第2实施方式的混型解探索系统。而且，就第2实施方式的混型解探索系统而言，是说明一种利用使用第1实施方式的解探索系统的解法(变形虫sat解法)或变形虫tsp解法等的变形虫sat解法以外的各种的解法来解决“社会性排程最优化课题”时，即使变量或限制规则的数量变大，硬件资源使用量增大时，还是可高速且有效率地求取最优解的混型最优解计算方法。第2实施方式的混型解探索系统的计算方法虽不成为必须使用第1实施方式的解探索系统的变形虫sat解法，但若以和变形虫sat解法组合的混模式使用，则可取得更高速且有效率地求取最优解的效果。
[0206]
首先，说明用以实行第2实施方式的混型最优解计算方法的系统(最优解计算系统)的概要。如图19所示，第2实施方式的混型最优解计算系统是具备中央处理装置(cpu)1、
输入装置21、数据存储装置22、显示装置23、输出装置24及程序存储装置25。第2实施方式的混型解探索系统的中央处理装置1是例如对应于在第1实施方式的解探索系统说明过的以图2的点线所包围的区域。但，第2实施方式的混型解探索系统的中央处理装置1是具备第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b的2个运算逻辑电路，使混模式的动作成为可能。第1解探索运算逻辑电路1a是例如具有第1实施方式的解探索系统的功能，可实行变形虫sat解法。
[0207]
因此，第1解探索运算逻辑电路1a是具备：图2的第1数据生成单元11-1、第2数据生成单元11-2、
……
、第i数据生成单元11-i、第1数据转换单元12-1、第2数据转换单元12-2、
……
、第i数据转换单元12-i、反馈控制单元13、输出调整单元14及变动设定单元16。第2解探索运算逻辑电路1b是具有第1实施方式的解探索系统以外的构成及功能的运算逻辑电路，可实行在图1除外的cl-变形虫sat解法或变形虫tsp解法等的变形虫sat解法以外的解法的运算逻辑电路。所谓“cl-变形虫sat解法”是意思作为在图1的说明除外说明的“电路级变形虫sat解法”。进一步，第2解探索运算逻辑电路1b是亦可实行具有cl-变形虫sat解法及变形虫tsp解法以外的程序及效果的其他的解法。
[0208]
另外，就图19的第2实施方式的混型解探索系统而言，是通过具备具有第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b的不同的构成及功能的逻辑电路，可实行变形虫sat解法及选择除此以外的解法的混模式。而且，在后述的最优解计算方法中只使用变形虫sat解法时，亦可只使用第1解探索运算逻辑电路1a，或亦可省略第2解探索运算逻辑电路1b。并且，在混型最优解计算中只使用变形虫sat解法以外的解法时，可采用只使用第2解探索运算逻辑电路1b，省略第1解探索运算逻辑电路1a的模式。进一步，在混型最优解计算中使用变形虫sat解法及除此以外的解法的双方时，亦可使2个的第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b并存。另外，虽在图19省略图示，但亦可设为除了第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b以外，更追加第3解探索运算逻辑电路、第4解探索运算逻辑电路等的其他的解探索运算逻辑电路的构成，实现更广泛的混模式的动作。
[0209]
在图19中，经由输入装置21来输入的信息是经由总线来储存于数据存储装置22。被储存于数据存储装置22的信息是经由总线来提供给各第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b。控制单元17是按照从顺序电路(sequential circuit)输出的时间序列，遵照被储存于程序存储装置25的解探索程序，控制各第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b的混模式的动作。在程序存储装置25是分别存储有在第1解探索运算逻辑电路1a实行的关于变形虫sat解法的解探索程序及在第2解探索运算逻辑电路1b实行的关于变形虫sat解法以外的解法的解探索程序。在第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b中取得最优解时，经由显示装置23或输出装置24来显示。
[0210]
如图20所示，控制单元17是具备轨道生成器(generator)(生成部)命令控制电路17g、冲突制表器(conflict tabulator)(统计部)命令控制电路17t及冲突分解器(conflict resolver)(解消部)命令控制电路17r。轨道生成部命令控制电路17g是针对关于最优化课题求取最优解(轨道)的各对象，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作，以独立生成效率最佳的初期轨道(初期解)。一般称“路径”的最优化时，例如在第1实施方式说明过的自动输送系统中，自动输送台车彼此间的冲突或堵车是不考虑。亦即，在路径的最优化中，只求取各自动输送台车可独立使成本最小化的移动路
径(route)亦即空间信息。另一方面，在第2实施方式的混(hybrid)型解探索系统中，称“轨道”的最优化时，是意思求取全运行时间表的作业，即若以自动输送系统的例子说明，则可回避自动输送台车彼此间的冲突或堵车。
[0211]
亦即，意思在自动输送系统的轨道的最优化的例子中，求取全通过地点的通过时刻或停留时间、亦即全部的自动输送台车的空间信息及时间信息的运算。若取在第1实施方式说明过的物流仓库的自动输送台车的输送系统的输送台车排程问题为例，则所谓求取最优解的对象是各输送台车。又，轨道生成部命令控制电路17g是命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作，以针对各对象生成k种(k是2以上的正的整数)初期轨道的替代轨道(替代解)。进一步，轨道生成部命令控制电路17g是根据来自冲突统计部命令控制电路17t的信息，利用第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b，通过变形虫sat解法或除此以外的解法，更新冲突的替代轨道，生成k种的替代轨道。
[0212]
冲突统计部命令控制电路17t以列举通过轨道生成部命令控制电路17g所生成的初期轨道彼此间的冲突(事件(event)的竞争状态)的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。又，冲突统计部命令控制电路17t以针对通过轨道生成部命令控制电路17g所生成的替代轨道的全部的一对检测出冲突的有无，且表格化的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。进一步，冲突统计部命令控制电路17t以提供关于冲突的信息给轨道生成部命令控制电路17g的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。冲突解消部命令控制电路17r以根据通过冲突统计部命令控制电路17t所表格化的冲突信息，探索可解消冲突的替代轨道的组合的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。又，冲突解消部命令控制电路17r以确认不冲突的替代轨道的组合(最优解)是否存在，当最优解不存在时，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作，使得至探索次数到达上限值为止探索可解消冲突的替代轨道的组合的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。
[0213]
其次，说明使用第2实施方式的最优解计算系统的混模式的最优解计算方法。第2实施方式的最优解计算方法，主要是依据从控制单元17内的轨道生成部命令控制电路17g、冲突统计部命令控制电路17t及冲突解消部命令控制电路17r发送的命令信号，实行第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b。如图21的流程图所示，首先在步骤s201中，轨道生成部命令控制电路17g以针对关于最优化课题求取最优解(轨道)的各对象，独立决定效率最佳的初期轨道的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。接着在步骤s202中，冲突统计部命令控制电路17t以列举在步骤s201决定的初期轨道彼此间的冲突的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。
[0214]
若举在第1实施方式说明过的物流仓库的自动输送台车的输送系统的输送台车排程问题为例，则所谓冲突是例如在同一时刻在同一格子上不同的台车多个存在的状态。之后，在步骤s203中，轨道生成部命令控制电路17g以根据在步骤s202被列举的冲突信息，针对各对象，包括在步骤s201决定的初期轨道，全部生成k种(k＝0～k-1)可回避冲突的轨道的替代方案(替代轨道)的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。在第1实施方式的解探索系统的说明使用的图11所示的变形虫核心101是对
应于单细胞变形虫的构造。
[0215]
就图11所示的构造而言，图2的变动设定单元16是被编入反弹控制逻辑电路201，但变形虫核心101及对应于此变形虫核心101的变动设定单元16的一组(set)是形成作为构成图19的中央处理装置1的解探索运算电路核心的逻辑运算电路。亦即，以变形虫核心101及对应于此变形虫核心101的变动设定单元16的一组来构成解探索运算电路核心，集合此解探索运算电路核心的多个的多细胞变形虫，可构成图19的中央处理装置1。此多细胞变形虫的构造是对应于实行并行计算的多个解探索运算电路核心的集合体。
[0216]
在步骤s203的k种的替代方案(替代轨道)的生成是使用第1解探索运算逻辑电路1a所内置的k个的第1实施方式的解探索逻辑电路(以下称为“变形虫sat-g”)的处理为理想。亦即，步骤s203的运算处理是在进行使用第1解探索运算逻辑电路1a所内置的多个变形虫(变形虫sat-g)的“多细胞变形虫”的动作以短时间生成k种的替代方案(替代轨道)上理想。在步骤s203中，具有由变形虫sat-g所组成的多细胞变形虫的构成的第1解探索运算逻辑电路1a生成k种的替代方案(替代轨道)时，第1解探索运算逻辑电路1a是作为“轨道生成解探索运算电路”发挥功能。并且，在步骤s204中，冲突统计部命令控制电路17t以针对在步骤s203生成的替代轨道的全部的一对检测出冲突的有无，将此表格化的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。在此被表格化的冲突信息是包含有关各对象的轨道与其他的对象的轨道在何时何处冲突的信息。
[0217]
而且，冲突解消部命令控制电路17r以根据通过步骤s204所表格化的冲突信息，在步骤s205中，探索可解消冲突的替代轨道的组合的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。就第2实施方式的混型最优解计算方法而言，冲突解消部命令控制电路17r会在探索可解消冲突的替代轨道的组合的步骤s205中，命令控制图19的第1解探索运算逻辑电路1a，而可使用变形虫sat解法。在第2实施方式的混型解探索系统中，将探索可使用变形虫sat解法来解消冲突的替代轨道的组合的运算逻辑称为“变形虫sat-r”。在步骤s205中，第1解探索运算逻辑电路1a探索可解消冲突的替代轨道的组合时，第1解探索运算逻辑电路1a是作为“冲突解消解探索运算电路”发挥功能。变形虫sat-r是亦可为与以多细胞变形虫所构成的变形虫sat-g不同的单细胞变形虫，或亦可为使用多细胞变形虫的一部分作为变形虫sat-g，使用剩余的部分作为变形虫sat-r。
[0218]
进一步，若能保证变形虫sat-g与变形虫sat-r不同时运算处理的时机，则亦可分时使用构成变形虫sat-g的多细胞变形虫的一部分作为变形虫sat-r。亦即，第1解探索运算逻辑电路1a是可逻辑性地作为构成轨道生成alu的变形虫sat-g发挥功能，以及作为构成变形虫sat-r的冲突解消alu发挥功能。就变形虫sat解法而言，由于可探索提高能缩小目的函数的值的足延伸的概率等反映目的函数或各种限制的替代轨道的组合，因此可取得不使算法复杂化，且对于不同的实例可用同一电路来高速且有效率地探索最优解(可解消冲突的替代轨道的组合)的效果。但，就第2实施方式的混型最优解计算方法而言，不是必须在步骤s205中使用变形虫sat-r的解法。亦即，冲突解消部命令控制电路17r是亦可通过命令控制第2解探索运算逻辑电路1b的动作，使用变形虫sat解法以外的解法来探索可解消冲突的替代轨道的组合。
[0219]
并且，在步骤s206中，冲突解消部命令控制电路17r以确认不冲突的替代轨道的组合(最优解)是否存在的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电
路1b的动作。当最优解存在时，控制单元17是例如在步骤s207将最优解显示于图19的显示装置23，或从图19的输出装置24输出最优解之后，结束图21所示的流程图的处理。另一方面，当最优解不存在时，冲突解消部命令控制电路17r以至探索次数到达上限值n
max
为止，根据在步骤s204被表格化的冲突信息，重复步骤s206
→
步骤s208
→
步骤s205的循环(loop)的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。
[0220]
而且，命令控制为继续探索可解消冲突的替代轨道的组合(最优解)。又，冲突解消部命令控制电路17r是将用以实行逻辑运算的指示发送至第1解探索运算逻辑电路1a及第2解探索运算逻辑电路1b，使得未找到最优解而探索次数到达上限值n
max
时，对于轨道生成部命令控制电路17g，根据在步骤s204被表格化的冲突信息来生成新的替代轨道。此“冲突信息”是各对象的轨道与其他的对象的轨道在何时何处冲突等的信息。
[0221]
亦即，轨道生成部命令控制电路17g以根据在步骤s204被表格化的冲突信息，更新冲突的替代轨道，重复步骤s206
→
步骤s208
→
步骤s205的循环的方式，通过命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作，生成k种的替代轨道。在此，就第2实施方式的混型最优解计算方法讹言，轨道生成部命令控制电路17g会将生成k种的替代轨道的命令发送至图19的第1解探索运算逻辑电路1a，使实行变形虫sat解法作为多细胞变形虫使用的运算处理。就变形虫sat解法而言，由于可探索提高能缩小目的函数的值的足延伸的概率等反映目的函数或各种限制的替代轨道的组合，因此通过并行计算机那样活用多个的变形虫(多细胞变形虫)，可取得不使算法复杂化，且对于不同的实例可用同一电路来高速且有效率地生成k种的替代轨道的效果。
[0222]
例如，若举在第1实施方式说明过的物流仓库的自动输送台车的输送系统的输送台车排程问题为例，则对于各台车的替代轨道适用变形虫sat解法，根据被表格化的冲突信息，将禁止在同一时刻同一格子上不同的台车多个存在的反弹信号固定于on，由此可取得能回避全部的冲突的替代轨道，作为并行计算的解。但，就第2实施方式的混型最优解计算方法而言，必须在步骤s205～s206中使用变形虫sat解法。亦即，轨道生成部命令控制电路17g是亦可命令控制第2解探索运算逻辑电路1b的动作，从而利用变形虫sat解法以外的其他的并行计算的解法，生成k种的替代轨道。
[0223]
然后，通过轨道生成部命令控制电路17g来生成k种的替代轨道之后，在步骤s204中，冲突统计部命令控制电路17t以针对在步骤s203被生成的替代轨道的全部的一对检测出冲突的有无，且将此表格化的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。亦即，就第2实施方式的混型最优解计算方法而言，是根据在步骤s204被表格化的冲突信息，进行最大n
max
次不冲突的替代轨道的组合(最优解)是否存在的探索。当超过最大n
max
次也未找到最优解时，再度重复经由步骤s204
→
步骤s205
→
步骤s206
→
步骤s208
→
步骤s209
→
步骤s204的循环，生成新的替代轨道，进行探索的动作。
[0224]
在第2实施方式的混型最优解计算中，有关步骤s203，步骤s205～206，步骤s209是说明了可使用变形虫sat解法，或亦可使用变形虫sat解法以外的解法的混模式，若汇总混模式的动作，则如图22所示那样形成(a)、(b)、(c)、(d)的4个的模式。
[0225]
就左端的栏的最上段显示成(a)的第1模式而言，冲突解消部命令控制电路17r是在步骤s205，如左起第2个的栏的最上的
○
所示，控制第1解探索运算逻辑电路的动作来探索可解消冲突的替代轨道的组合(最优解)。就图22而言，是在左起第2列，将利用变形虫sat
解法来探索可解消冲突的替代轨道的组合的系统记载成“变形虫sat-r”。又，轨道生成部命令控制电路17g是如右起第2个栏的最上的
○
所示，在步骤s203及s209，控制第1解探索运算逻辑电路的动作来生成k种的替代轨道。就图22而言，是在右起第2列，将利用变形虫sat解法来求取k种的替代轨道的系统记载成“变形虫sat-g”。图22的第1模式是使用具备左起第2列的变形虫sat-r及右起第2列的变形虫sat-g的多细胞变形虫的构成的模式。
[0226]
图11所示的变形虫核心101是对应于单细胞变形虫的构造，但为了求取k种的替代轨道，亦可采用作为具备k种的变形虫核心的多细胞变形虫，在此多细胞变形虫更加上变形虫sat-r用的专用变形虫核心的多细胞变形虫的构成。就左端的栏上第2段显示成(b)的第2模式而言，冲突解消部命令控制电路17r是在步骤s205～206，如左起第2个栏上第2个
○
所示，控制以变形虫sat-r所构成的第1解探索运算逻辑电路的动作来探索可解消冲突的替代轨道的组合。又，轨道生成部命令控制电路17g是如右端的栏的最上的
○
所示，在步骤s203及s209，控制不是变形虫计算机的第2解探索运算逻辑电路的动作，生成k种的替代轨道。图22的第2模式是在步骤s205～206使用变形虫sat-r的构成，但在步骤s203及s209是不使用在第1实施方式说明过的变形虫计算机的构成的模式。
[0227]
就左端的栏上第3段显示成(c)的第3模式而言，冲突解消部命令控制电路17r是如左起第3个栏上的最上的
○
所示，在步骤s205～206控制第2解探索运算逻辑电路的动作来探索可解消冲突的替代轨道的组合。又，轨道生成部命令控制电路17g是在步骤s203及s209，如右起第2个的栏上第2个的
○
所示，控制构成变形虫sat-g的第1解探索运算逻辑电路的动作来生成k种的替代轨道。图22的第3模式是在步骤s205～206不使用在第1实施方式说明过的变形虫计算机的构成，但在步骤s203及s209使用变形虫sat-r的变形虫计算机的构成的模式。就左端的栏的最下面显示成(d)的第4模式而言，冲突解消部命令控制电路17r是如左起第3个栏上第2个
○
所示，在步骤s205～206控制第2解探索运算逻辑电路的动作来探索可解消冲突的替代轨道的组合。又，轨道生成部命令控制电路17g是在步骤s203及s209，如右端的栏的最下的
○
所示，控制第2解探索运算逻辑电路的动作来生成k种的替代轨道。图22的第4模式是在步骤s205～206及步骤s203及s209的双方，不使用在第1实施方式说明过的变形虫计算机的构成的模式。
[0228]
在此，将冲突统计部命令控制电路17t检测出冲突的构成及根据此构成的模式定义为“变形虫sat-t”。变形虫sat-t亦可以在第1实施方式的解探索系统说明过的单细胞变形虫所构成，作为冲突统计解探索运算电路。变形虫sat-t是亦可为与以多细胞变形虫所构成的变形虫sat-g不同的单细胞变形虫，亦可使用多细胞变形虫的一部分作为变形虫sat-g，使用剩余的部分作为变形虫sat-r及变形虫sat-t。进一步，若能保证变形虫sat-g、变形虫sat-t及变形虫sat-r不同时运算处理的时机，则亦可分时使用构成变形虫sat-g的多细胞变形虫的一部分作为变形虫sat-r及变形虫sat-t。
[0229]
亦即，第1解探索运算逻辑电路1a是亦可逻辑性地作为构成轨道生成alu的变形虫sat-g发挥功能，及作为构成变形虫sat-r的冲突解消alu发挥功能，以及作为构成变形虫sat-t的冲突统计alu发挥功能。若使用变形虫sat的定义，则在第2实施方式的混型最优解计算中，轨道生成部命令控制电路17g使用变形虫sat-g模式、冲突解消部命令控制电路17r使用变形虫sat-r模式的模式是可称为“变形虫sat-gtr模式”。就以下的说明而言，基于方便起见，以第1模式的变形虫sat-gtr模式为中心进行说明，但由图22可知，不是被限定于变
形虫sat-gtr模式，即使是第2～第4模式也无妨。
[0230]
图21所示的第2实施方式的混模式的最优解计算的一连串的处理是根据在图19所示的程序存储装置25内存储的计算机
·
软件
·
程序来分别发送必要的命令信号至图19及图20所示的控制单元17内的轨道生成部命令控制电路17g、冲突统计部命令控制电路17t及冲突解消部命令控制电路17r。又，关于第2实施方式的混型最优解计算方法的程序是亦可保存于计算机可读取的记录介质，使此记录介质读入图19所示的程序存储装置25。所谓计算机可读取的记录介质是例如计算机的外部存储体装置、半导体存储体、磁碟、光碟、光磁碟、磁带等可记录程序之类的介质等。
[0231]-立体仓库-[0232]
若所欲以在第1实施方式的解探索系统说明过的单细胞变形虫来对应于大规模的输送系统的排程，则变量或intra规则等的限制规则的数量会变庞大，有处理不了的可能性。就立体仓库问题而言，由于是以被立体配置的庞大的数量的格子作为对象，因此有变量或限制规则的数量成为庞大的可能性。就立体仓库问题而言，将货物搬入至庞大的数量的格子的内的特定的多个仓库的一个或从多个仓库的一个搬出货物的作业是通过输送于共通的轨道上的多个台车ν来一面因应时时刻刻被更新的输送请求一面进行。最初说明立体仓库问题，作为将第2实施方式的混型最优解计算方法适用于社会性排程最优化课题的具体例的一例。因此，若适用第2实施方式的混型最优解计算方法，则即使是用以求取最优解的变量或限制规则的数量庞大的状况，仍可抑制硬件资源使用量的增大，高速且有效率地求取最优解。所谓“立体仓库问题的冲突”是意指在同一时刻在同一格子(场所)存在不同的台车ν的状态。
[0233]
立体仓库是有多样的种类、形状及规模，就以下的立体仓库问题而言，是假定422格子被立体地配置的盖4楼的立体仓库，作为一例。亦即假定以长方体形状的盖4楼部分及被连接至长方体的6面之中的1面即前面的1楼部分的平房的配车准备区域(zone)的部分所构成。而且，就以下的立体仓库问题而言，假定在1楼的台车的配车准备区域配置格子1～30。设为沿着以看着前面的方向而定义的长方体的左侧侧面，在立体仓库本体的1楼的左端存在从前面到背面配置格子31～47的第1上下移动区域。
[0234]
在立体仓库的1楼，与第1上下移动区域平行地在中央部左侧，第2上下移动区域会从前面延伸至到达背面。在立体仓库的1楼，与第2上下移动区域平行地在中央部右侧，第3上下移动区域会从前面延伸至到达背面，沿着以看着前面的方向而定义的长方体的右侧侧面，在立体仓库本体的1楼的右端，第4上下移动区域会与第3上下移动区域平行地从前面延伸至到达背面。第1～第4上下移动区域是以几乎等间隔配置。在第2上下移动区域是配置有格子99～115，在第3上下移动区域是配置有格子167～183，在第4上下移动区域是配置有格子235～251。在第1上下移动区域与第2上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子303～307，323～327。在第2上下移动区域与第3上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子343～347，364～367。在第3上下移动区域与第4上下移动区域之间的平行移动区域假设配置有格子383～387，403～407。
[0235]
在立体仓库本体的2楼的左端，配置有格子48～64的第5上下移动区域会被配置为水平位置与第1上下移动区域一致。在立体仓库的2楼，在与第5上下移动区域平行中央部左侧，第6上下移动区域会被配置为水平位置与第2上下移动区域一致。在立体仓库的2楼，在
与第6上下移动区域平行中央部右侧，第7上下移动区域会被配置为水平位置与第3上下移动区域一致。在与第7上下移动区域平行立体仓库的2楼的右端，第8上下移动区域会延伸成水平位置与第4上下移动区域一致。在第6上下移动区域是配置有格子116～132，在第7上下移动区域是配置有格子184～200，在第8上下移动区域是配置有格子252～268。在第5上下移动区域与第6上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子308～312，328～332。在第6上下移动区域与第7上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子348～352，368～372。在第7上下移动区域与第8上下移动区域之间的平行移动区域假定为配置有格子388～392，408～412。
[0236]
在立体仓库本体的3楼的左端，配置有格子65～81的第9上下移动区域会被配置为水平位置与第5上下移动区域一致。在3楼，在与第9上下移动区域平行中央部左侧，第10上下移动区域会被配置为水平位置与第6上下移动区域一致。在3楼，在与第10上下移动区域平行中央部右侧，第11上下移动区域会被配置为水平位置与第7上下移动区域一致。在与第11上下移动区域平行3楼的右端，第12上下移动区域会延伸成水平位置与第8上下移动区域一致。在第10上下移动区域是配置有格子133～149，在第11上下移动区域是配置有格子201～217，在第12上下移动区域是配置有格子269～285。在第9上下移动区域与第10上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子313～317，333～337。在第10上下移动区域与第11上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子353～357，373～377。在第11上下移动区域与第12上下移动区域之间的平行移动区域假定为配置有格子393～397，413～417。
[0237]
在成为立体仓库的最上层的4楼的左端，配置有格子82～98的第13上下移动区域会被配置为与第9上下移动区域一致。在4楼，在与第13上下移动区域平行中央部左侧，第14上下移动区域会被配置为与第10上下移动区域一致。在4楼，在与第14上下移动区域平行中央部右侧，第15上下移动区域会被配置为与第11上下移动区域一致。在与第15上下移动区域平行4楼的右端，第16上下移动区域会延伸成与第12上下移动区域一致。在第14上下移动区域是配置有格子150～166，在第15上下移动区域是配置有格子218～234，在第16上下移动区域是配置有格子286～302。在第13上下移动区域与第14上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子318～322，338～342。在第14上下移动区域与第15上下移动区域之间的平行移动区域是配置有格子358～362，378～382。在第15上下移动区域与第16上下移动区域之间的平行移动区域假定为配置有格子398～402，418～422。
[0238]
以上述那样的立体仓库内部的格子配置为前提，就立体仓库问题而言，首先，在图21所示的流程图的步骤s201中，针对图23所示的各台车，以独立地取最短路径的方式决定“初期轨道”。图23的纵轴是表示台车ν＝1～15的区别(号码)，横轴是表示用以说明有关各个的台车ν以时间序列变化的移动(轨道)位置的64阶段的时刻的时间轴。时间轴的左端为时刻(阶段)＝零，端为时刻(阶段)＝64。如图23所示，按照“在时刻0，台车1是位于台车的配车准备区域的格子1，台车2是位于配车准备区域的格子2，台车3是位于配车准备区域的格子3”的解析所必要的初期条件来配置各格子。进一步，按照“台车4是位于配车准备区域的格子10，台车5是位于配车准备区域的格子11，台车6是位于配车准备区域的格子12，台车7是位于配车准备区域的格子19，台车8是位于配车准备区域的格子20，台车9是位于配车准备区域的格子21”的解析的初期条件来配置各格子。
[0239]
进一步，台车10是被配置于配车准备区域的格子28，台车11是被配置于配车准备
区域的格子29，台车12是被配置于配车准备区域的格子30。进一步，是以台车13被配置于配车准备区域的格子7，台车14被配置于配车准备区域的格子16，台车15被配置于配车准备区域的格子25的解析的初期条件为前提，决定成为步骤s201的最短路径的“初期轨道”，探索各台车1～15的轨道不冲突的最优解。然后，就使用第2实施方式的混型最优解计算的立体仓库问题而言，是假定台车1会在2楼的装货格子254装载货物，以在经由多个格子的预定的轨道最终朝向1楼的目的格子1的流程来设定探索条件。就图7a所举例表示的台车的自动输送系统的例子而言，是“进行装货的格子”及“进行卸货的格子”分别被设定于物流仓库内，但在此介绍的立体仓库本体是形成与目的格子设定成进行卸货的格子的情况等效。台车2是设定在1楼的装货格子169装载货物，然后以经由多个格子的预定的轨道来朝向1楼的目的格子10的流程的探索条件。台车3是设定在4楼的装货格子91装载货物，然后经由多个格子运货至1楼的目的格子19的探索条件。台车4是设定在2楼的装货格子262装载货物，然后经由多个格子运货至1楼的目的格子28的探索条件。台车5是设定在装货格子42装载货物，经由多个格子之后运货至1楼的目的格子1的探索条件。
[0240]
进一步，台车6是设定在1楼的装货格子173装载货物，经由多个格子之后运货至1楼的目的格子10的探索条件。台车7是设定在3楼的装货格子67装载货物，以经由多个格子的轨道来朝向1楼的目的格子19的探索条件。台车8是设定在1楼的装货格子113装载货物，以经由多个格子的轨道来朝向1楼的目的格子28的探索条件。台车9是设定在2楼的装货格子61装载货物，沿着预定的轨道来朝向1楼的目的格子10的探索条件。台车10是设定在3楼的装货格子202装载货物，沿着预定的轨道来朝向1楼的目的格子10的探索条件。台车11是设定在2楼的装货格子261装载货物，以预定的轨道来朝向1楼的目的格子19的探索条件。台车12是设定在1楼的装货格子109装载货物，以预定的轨道来朝向1楼的目的格子28的探索条件。台车13是设定在2楼的装货格子266装载货物，以预定的轨道来朝向1楼的目的格子1的探索条件。
[0241]
台车14是设定在2楼的装货格子53装载货物，以预定的轨道来朝向1楼的目的格子10的探索条件。然后，台车15是设定在3楼的装货格子79装载货物，以预定的轨道来朝向1楼的目的格子19的各个的探索条件中，探索台车1～15的各者的轨道不冲突的最优解。就图7a所举例表示的自动输送系统的例子而言，是“进行装货的格子”及“进行卸货的格子”会分别分散于物流仓库内而设定，但在此介绍的立体仓库本体是全部的目的格子会位于1楼的配车准备区域，从立体仓库的内部到1楼的配车准备区域，以15台的台车来运送货物时的轨道成为问题。亦即，以如此的探索条件来求取可回避各台车1～15彼此间的冲突或堵车的全运行时间表，求取全通过地点的通过时刻或停留时间、亦即各台车1～15的各者的空间信息及时间信息。
[0242]
在图23是表示各台车1～15的初期轨道被显示成台车号码对时刻的矩阵，成为时时刻刻变化的15台(nv＝15)的台车的各者的立体仓库中的轨道位置的格子1～416的配置。但，如上述那样此次的立体仓库问题是在立体仓库内部配置格子1～422为前提，因此可知在图23所示的矩阵显示是有在初期轨道的设定未被使用的格子。如在图23以包围而显示格子号码那样，初期轨道的设定是在时刻(阶段)10，在格子171，台车6与台车12会冲突。进一步，初期轨道的设定是在时刻(阶段)14，如以包围表示那样，在格子172，台车6与台车12会冲突。又，显示初期轨道的设定是在时刻(阶段)11，在以包围的格子261，台车11与台
车15会冲突。
[0243]
其次，在图21所示的流程图的步骤s202中，如图24所示，列举初期轨道彼此间的冲突。图24是与图23等效，整理在图23所示的矩阵上的初期轨道彼此间的冲突而示出。亦即，在图24的最左端的栏(左列)是显示有图23所示的台车ν＝1～15的号码。在图24的左起第2个的列是显示成为与最左端的列所示的台车ν冲突的对方的台车ν’的号码。在图24的左起第3个的列是显示图23所示的时刻(阶段)，作为台车ν与台车ν’冲突的时刻，在最右端的列是显示图23所示的地点(格子)，作为台车ν与台车ν’冲突的位置。例如以最上的横长的包围表示那样，关于台车6，图24会显示在图23的时刻(阶段)10，在格子171，台车12冲突的情形。关于台车11，在图23所示的时刻(阶段)14，在格子261发生与台车15冲突的情形，由以图24的上面起第2个横长的包围表示的显示可知。关于台车12，在图23所示的时刻(阶段)11，在格子172发生与台车6冲突的情形是以上面起第3个的横长的表示。
[0244]
其次，在图21所示的流程图的步骤s203中，如图25所示，控制单元17的轨道生成部命令控制电路17g以针对各台车ν生成k种可回避冲突的轨道的替代方案(替代轨道)的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。在k种的替代方案的生成中，并行处理k种的变形虫sat解法(变形虫sat-g模式)的多细胞变形虫的处理为合适。由于图25是k＝5的情况，因此k
×nv
＝5
×
15＝75种的情况是当作包含初期轨道的全替代轨道生成。通过进行多细胞变形虫的变形虫sat-g模式的并行计算，可短时间效率佳实行75种的全替代轨道的生成所必要的运算处理。亦即，若对应k＝5的情况设为k＝0,1,2,3,4，则在图25的纵轴是列举各台车的替代轨道x
ν,k
沿着纵轴的列而排列的变量。
[0245]
具体而言，从纵轴的上面起，由变量x
1,0
,x
1,1
,x
1,2
,x
1,3
,x
1,4
表示有关台车1(ν＝1)的替代轨道的一对。有关其次应布列于纵轴的关于台车2(ν＝2)的替代轨道的一对的变量x
2,0
,x
2,1
,x
2,2
,x
2,3
,x
2,4
的图示是被省略，由变量x
ν,0
,x
ν,1
,x
ν,2
,x
ν,3
,x
ν,4
为代表排列于纵轴显示有关台车ν的替代轨道的一对。由于难以将全部75种显示于纵轴，因此在纵轴的其下是以x
6,0
,x
6,1
,
……
,x
11,0
,x
11,1
,
……
,x
12,0
,x
12,1
,
……
,x
15,0
,x
15,1
,
……
等的替代轨道的一对的一部分分别省略后的形式来举例表示。
[0246]
图25的横轴是表示与图23的横轴同样用以说明有关在替代轨道x
ν,k
所示的各个的台车ν以时间序列变化的移动(轨道)位置的68阶段的时刻。图25的左端为时刻(阶段)＝零，右端为时刻(阶段)＝68。对应于图23的台车15的初期轨道x
15,0
是至64阶段，但对应的台车15的替代轨道x
15,1
是至68阶段。亦即，在图25的替代轨道x
ν,k
对时刻的矩阵显示中，显示成为时时刻刻变化的k
×nv
＝75种的台车的各者的立体仓库中的轨道位置的格子1～416的配置。
[0247]
其次，在图21所示的流程图的步骤s204中，冲突统计部命令控制电路17t以检测出包含初期轨道的替代轨道的全部的一对的冲突的有无的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。冲突统计部命令控制电路17t所检测出的冲突的有无是在图26所示的冲突行列的各格子显示零或1的数值，表格化冲突的有无。图26是对应于图25，75
×
75的冲突行列。亦即，图26的纵轴是与图25同样，各台车的替代轨道x
ν,k
作为被排列于纵轴的变量表示。原本图26的纵轴，应是从上由变量x
1,0
,x
1,1
,x
1,2
,x
1,3
,x
1,4
表示有关台车1的替代轨道的一对，其次表示有关台车2的关于替代轨道的一对的变量x
2,0
,x
2,1
,x
2,2
,x
2,3
,x
2,4
，但难以将全部75种显示于纵轴。
[0248]
因此，在图26的纵轴是以x
1,0
,
……
,x
1,k
,
……
,x
1,k-1
,
……
,x
ν’,k’,
……
,x
15,0
,
……
,x
15,k
,
……
,x
15,k-1
分别省略后的形式来举例表示。另一方面，图26的横轴是以构成冲突行列的方式和纵轴同样地各台车的替代轨道x
ν,k
作为被排列于横轴的变量表示。原本应是从横轴的左起，由变量x
1,0
,x
1,1
,x
1,2
,x
1,3
,x
1,4
表示有关台车1的替代轨道的一对，其次应显示有关台车2的关于替代轨道的一对的变量x
2,0
,x
2,1
,x
2,2
,x
2,3
,x
2,4
。但，难以将全部75种显示于横轴。因此，在图26的横轴是以x
1,0
,
……
,x
1,k
,
……
,x
1,k-1
,
……
,x
ν,k
,
……
,x
15,0
,
……
,x
15,k
,
……
,x
15,k-1
分别省略后的形式来举例表示。图26的冲突行列的各格子所示的数字零是表示无冲突的情况，在冲突行列的各格子所示的数字1是表示发生冲突的情况。如在图26的冲突行列的中央以包围表示那样，图26是台车ν的替代轨道x
ν,k
与台车ν’的替代轨道x
ν’,k’会冲突。
[0249]
其次，在图21所示的流程图的步骤s205中，冲突解消部命令控制电路17r以根据图26的冲突行列的信息，如图27所示，探索可解消冲突的替代轨道的组合的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。图27的纵轴是可解消冲突的各台车的替代轨道x
ν,k
。亦即，在图27的纵轴是从上依序显示x
1,0
,x
2,0
,x
3,0
,x
4,0
,x
5,0
,x
6,1
,x
7,0
,x
8,0
,x
9,0
,x
10,0
,x
11,0
,x
12,0
,x
13,0
,x
14,0
,x
12,1
，作为可解消冲突的替代轨道的组合。可知在图27的时刻(阶段)0是全部的台车ν＝1～15被收纳于立体仓库的1楼的配车准备区域的格子1～30的任一个。
[0250]
可知台车1是在时刻(阶段)3移至第1上下移动区域的格子31，在时刻4移至第5上下移动区域的格子48，在时刻5移至第9上下移动区域的格子65，在时刻6移至3楼的水平移动区域的格子313。另一方面，可知台车2是在时刻2移至第1上下移动区域的格子31，在时刻3移至第5上下移动区域的格子48，在时刻4移至第9上下移动区域的格子65，在时刻5移至3楼的水平移动区域的格子313。在时刻(阶段)17，台车1是位于2楼的右端的第8上下移动区域的格子254。由于格子254是最初设定的装货格子，因此时刻17～22停留6阶段的时间。又，台车2是在时刻17位于1楼的中央右侧的第3上下移动区域的格子169。由于格子169也是最初设定的台车2的装货格子，因此可知时刻14～19停留6阶段的时间。
[0251]
又，在时刻17，台车3是位于立体仓库的4楼的左端的第13上下移动区域的格子93，台车4是位于2楼的右端的第8上下移动区域的格子259，台车5是位于1楼的左端的第1上下移动区域的格子41。台车6是在时刻17位于1楼的中央右侧的第3上下移动区域的格子173。由于格子173也是最初设定的台车6的装货格子，因此可知时刻13～18停留6阶段的时间。又，台车7是在时刻17位于3楼的左端的第9上下移动区域的格子67。由于格子67也是最初设定的台车7的装货格子，因此可知时刻13～18停留6阶段的时间。在时刻17，台车8是位于1楼的中央右侧的第3上下移动区域的格子182。
[0252]
又，在图27的时刻17，台车9是位于立体仓库的1楼的中央右侧的第3上下移动区域的格子183，台车10是位于3楼的中央右侧的第11上下移动区域的格子205。在时刻17，台车11是位于2楼的右端的第8上下移动区域的格子261。由于格子261也是最初设定的台车11的装货格子，因此可知时刻12～17停留6阶段的时间。在时刻17，台车12是位于1楼的中央右侧的第3上下移动区域的格子178，台车13是位于2楼的中央左侧的第6上下移动区域的格子126，台车14是位于2楼的中央左侧的平行移动区域的格子330，台车15是位于2楼的右端的平行移动区域的格子260，因此在时刻17，彼此不冲突。
[0253]
在图27的时刻(阶段)41，可知台车2，6，10，14是到达格子为空栏，已在当初设定的目的的格子，作业结束。然后，若调查被列举于图27的时刻41的列的格子，则可知台车5为正好到达最初设定的目的格子亦即格子1的时机。同样，可知在时刻41为台车11正好到达目的格子亦即格子19的时机。又，若调查被列举于时刻41的列的格子，则可知台车1是位于格子3，台车4是位于格子30，分别朝向最终目的的格子而邻近作业结束。台车1是在时刻43到达目的格子的格子1，台车4也是在时刻43到达目的格子的格子28。时刻41的列的台车8是位于盖4楼立体仓库的1楼的右侧的平行移动区域的格子405。台车8是在时刻53到达目的格子的格子28。
[0254]
在时刻41，台车9是位于2楼的左端的第5上下移动区域的格子52。台车9是在时刻49到达目的格子的格子1。台车12是在时刻41，位于1楼的右端的第4上下移动区域的格子238。台车12是在时刻47到达目的格子的格子28。在时刻41，台车13是位于2楼的中央右侧的上下移动区域的格子194。台车13是在时刻61到达目的格子的格子1。在时刻41，台车15是位于2楼的左端的第5上下移动区域的格子61。台车15是在时刻67到达目的格子的格子19。在如此被列举于图27所示的时刻41的列的各格子中，没有冲突。图21的步骤s205的替代轨道的组合的结果，决定图27所示那样的轨道，在步骤s206中被判断成若根据图27所示的轨道则可取得能够解决冲突的替代轨道的组合时，以图27所示的轨道作为最优解，在步骤s207中显示(输出)。
[0255]
在步骤s206中，冲突解消部命令控制电路17r从第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的处理判断成不存在可解消冲突的替代轨道的组合时，以重复步骤s206
→
步骤s208
→
步骤s205的循环的方式，命令控制第1解探索运算逻辑电路1a或第2解探索运算逻辑电路1b的动作。例如利用第1解探索运算逻辑电路1a的变形虫sat-r的功能，重复探索至找到可解消冲突的替代轨道的组合(最优解)为止。当探索次数到达上限值时，通过步骤s206
→
步骤s208
→
步骤s209
→
步骤s204的循环的处理，多细胞变形虫生成可解消冲突的新的替代轨道的组合。
[0256]
此结果，在盖4楼的立体仓库中，可求取能够回避台车1～15彼此间的冲突或堵车的全台车的运行时间表。如以上那样，即使是格子数i
max
＝422，台车数ν
max
＝15之类的立体仓库的情况，只要通过第2实施方式的混型最优解计算方法，便可短时间效率佳解开“轨道的最优解”。进一步，即使是成为格子数i
max
＝800以上，台车数ν
max
＝100以上的规模，变量约为106个以上，intra规则约成为10
10
个以上之类的立体仓库问题，也可短时间效率佳解开接近“轨道的最优解”的解。
[0257]
(其他的实施方式)
[0258]
如上述那样，本发明是依据第1及第2实施方式而记载，但构成其所示内容的一部分的论述及图面不应理解成限定本发明。该从业者可由其所示内容得知各种替代第1实施方式、实施例及运用技术。例如，在上述的第1实施方式中，各处理(各功能)是亦可通过单一的装置(系统)来集中处理而实现，或亦可通过多个装置来分散处理而实现。但，通过多个装置来进行分散处理是例如可在装置间容易附加不同的延迟或可概率地预期不同的延迟的发生的点为适宜。又，以一个装置进行集中处理时也可进行附加不同的延迟或概率地预期不同的延迟的发生之类的控制。
[0259]
在第2实施方式说明的图22的第4模式是在步骤s205～206及步骤s203，209的双方
不使用变形虫计算机的构成的模式。若仅以第4模式的情况的动作作为目的时，则亦可设为从图19所示的混型解探索系统的构成，将第1解探索运算逻辑电路1a除外，仅第2解探索运算逻辑电路1b的单功能的解探索系统。又，不进行在第2实施方式说明的图22的第2～第4模式的动作时，亦可设为从图19所示的混型解探索系统的构成，将第2解探索运算逻辑电路1b除外，仅第1解探索运算逻辑电路1a的单功能的解探索系统。如此，本发明是不被限定于上述的第1及第2实施方式的说明，可为各种的变更，当然该等也是含在本发明的范围内。因此，本发明的技术范围是从上述的说明依据妥当的申请专利范围的发明特定事项而确定的。
[0260]
符号说明
[0261]
1:中央处理装置(cpu)
[0262]
1a:第1解探索运算逻辑电路
[0263]
1b:第2解探索运算逻辑电路
[0264]
11-1,11-2,
……
,11-i:数据生成单元
[0265]
12-1,12-2,
……
,12-i:数据转换单元
[0266]
13:反馈控制单元
[0267]
14:输出调整单元
[0268]
14’:输出调整信号处理单元
[0269]
16:变动设定单元
[0270]
17g:轨道生成器(生成部)
[0271]
17t:冲突制表器(统计部)
[0272]
17r:冲突分解器(解消部)。

技术特征：
1.一种解探索系统，其特征在于，具备：输出调整单元，具有：将n设为2以上的正的整数，将暂时决定的输出调整信号分别转换成正式决定的输出调整信号而输出的n个的信号调整电路；2n个的数据生成单元，对于所述信号调整电路的一组分别配置，生成2值数据，以接收所述正式决定的输出调整信号的一组；2n个的数据转换单元，读取所述数据生成单元所分别生成的数据而转换成信息；变动设定单元，供给独立的偏差概率至所述信号调整电路的各者，供给独立的变动概率至所述数据生成单元的各者，供给独立的临界值至所述数据转换单元的各者，将所述数据生成单元所分别生成的数据的出现频率设定成非均匀，使特定的一个的变量的出现频率成为和其他的变量的出现频率不同的值；及反馈控制单元，根据通过所述数据转换单元所转换的信息及预先被输入的探索问题信息来判定是否取得了最优解，当所述最优解未取得时，重复控制使所述正式决定的输出调整信号输出至输出调整单元的动作，所述信号调整电路使用所述偏差概率来将所述暂时决定的输出调整信号分别转换成所述正式决定的输出调整信号，所述数据生成单元使用所述正式决定的输出调整信号和所述变动概率来生成所述数据，所述数据转换单元使用所述数据和所述临界值来生成所述信息，从所述信息取得以多个含意形式的限制条件及该限制条件的逻辑与来表现的sat问题的所述最优解。2.根据权利要求1所述的解探索系统，其中，和所述数据生成单元对应的所述数据转换单元以一对一连结而分别构成2n个的串列连接组，该串列连接组的各者具备：包括第1被动元件和第1非线性元件的串联电路及将该串联电路连接至接地电位的接地并联电路的伪足单元，通过该伪足单元的集合来构成变形虫核心，所述接地并联电路具有：被串联连接至所述串联电路的电荷蓄积部件；及被并联连接至所述电荷蓄积部件，将被蓄积于所述电荷蓄积部件的电荷放电的放电控制电路。3.根据权利要求2所述的解探索系统，其中，所述放电控制电路包括分别被并联连接至所述电荷蓄积部件的第1开关元件及第2开关元件。4.根据权利要求3所述的解探索系统，其中，构成所述伪足单元的各者的所述串联电路的一端分别在中心的枢纽互相结合，所述串联电路的另一端放射状地扩展，由此定义2n个的输出端子，2n个的所述伪足单元构成星形网路。5.根据权利要求4所述的解探索系统，其中，所述输出调整信号的反转信号被供给至所述第1开关元件的各者的控制电极。6.根据权利要求5所述的解探索系统，其中，在邻接的所述输出端子的一对之间设有2输入或非门，n个的所述2输入或非门的各者的输出被输入至对应的所述第2开关元件的各者的控制电极。7.根据权利要求2所述的解探索系统，其中，具备多细胞变形虫构造，所述多细胞变形
虫构造以所述变形虫核心及变动设定单元来构成算术逻辑运算电路，该变动设定单元供给变动概率至所述变形虫核心中所含的所述数据生成单元的各者，将该算术逻辑运算电路的多个并列配置。8.根据权利要求2所述的解探索系统，其中，具备多细胞变形虫构造作为轨道生成算术逻辑运算电路，该多细胞变形虫构造以所述变形虫核心及变动设定单元来构成算术逻辑运算电路，该变动设定单元供给变动概率至所述变形虫核心中所含的所述数据生成单元的各者，将该算术逻辑运算电路的多个并列配置，通过根据该多细胞变形虫构造的并行运算，生成多种矩阵，将该多种的矩阵设为多种的替代轨道，该矩阵为在纵轴排列多个变量，在横轴排列以所述多个变量的时间序列来变化的状态。9.根据权利要求8所述的解探索系统，其中，所述解探索系统还具备冲突统计用算术逻辑运算电路，所述冲突统计用算术逻辑运算电路针对所述多种的替代轨道的各者，将由解析条件而定的冲突的有无予以表格化。10.根据权利要求9所述的解探索系统，其中，所述解探索系统还具备冲突解消算术逻辑运算电路，所述冲突解消算术逻辑运算电路探索所述冲突统计用算术逻辑运算电路所表格化后的使所述冲突解消的新的替代轨道。11.一种解探索方法，其特征在于，包括：将从外部输入的变动概率的信息独立供给至多个数据生成单元的各者的步骤；将从外部输入的偏差概率的信息独立供给至对应于所述多个数据生成单元的各者而配置的多个信号调整电路的各者的步骤；将从外部输入的临界值的信息独立供给至所述多个数据转换单元的各者的步骤；将多个暂时决定的输出调整信号分别输入至所述多个信号调整电路的步骤；利用所述偏差概率，所述多个信号调整电路的各者将被输入的所述多个暂时决定的输出调整信号转换，设为正式决定的输出调整信号的值，将该正式决定的输出调整信号输入至所述多个数据生成单元的各者的步骤；所述多个数据生成单元的各者从所述变动概率和所述正式决定的输出调整信号来生成非均匀的数据，将所述多个数据生成单元所分别输出的特定的一变量的出现频率设为和其他的变量的出现频率不同的值的步骤；和所述多个数据生成单元同数的多个数据转换单元读取所述多个数据生成单元所分别生成的数据而转换成信息的步骤；根据通过所述多个数据转换单元所转换的信息及预先被输入的探索问题信息，判定是否取得了最优解，当所述最优解未取得时，控制重复将所述正式决定的输出调整信号发送至所述多个数据生成单元的各者的动作的处理的步骤，取得以多个含意形式的限制条件及该限制条件的逻辑与来表现的sat问题的所述最优解。12.根据权利要求11所述的解探索方法，其中，当所述探索问题信息为以由多个变量所组成的命题逻辑式来表示时，准备将其中的1变量yi定义为程序变量，且持有含意形式的条件若yi＝b且xj＝b’则xk＝b”的单一的实例，将程序变量yi的值固定于“0”或“1”，切换所述命题逻辑式的限制条件的有效化和无效化。
13.一种解探索程序，其特征在于，使包括下列命令的一连串的命令实行于计算机，取得以多个含意形式的限制条件及该限制条件的逻辑与来表现的sat问题的最优解，在变动设定单元，使从外部输入的变动概率的信息独立供给至多个数据生成单元的各者的命令；在所述变动设定单元，使从外部输入的偏差概率的信息独立供给至对应于所述多个数据生成单元的各者而配置的多个信号调整电路的各者的命令；在变动设定单元，使从外部输入的临界值的信息独立供给至所述多个数据转换单元的各者的命令；在输出调整单元，使多个暂时决定的输出调整信号分别输入至所述多个信号调整电路的命令；在所述多个信号调整电路的各者，利用所述偏差概率，使被输入的所述多个暂时决定的输出调整信号转换，使成为正式决定的输出调整信号的值，使该正式决定的输出调整信号输入至所述多个数据生成单元的各者的命令；在所述多个数据生成单元的各者，使从所述变动概率和所述正式决定的输出调整信号生成非均匀的数据，使特定的一变量的出现频率成为与其他的变量的出现频率不同的值而从所述多个数据生成单元的各者输出的命令；对于和所述多个数据生成单元同数的多个数据转换单元，使读取所述多个数据生成单元所分别生成的数据，使该读取后的数据转换成信息的命令；对于反馈控制单元，根据通过所述多个数据转换单元所转换的信息及预先被输入的探索问题信息来使判定是否取得了最优解，当所述最优解未取得时，使进行重复对于所述多个数据生成单元的各者发送所述正式决定的输出调整信号的动作的处理的控制的命令。

技术总结
本发明的目的在于以简单的最优化算法来高速、有效率地求取最优化课题的最优解。解探索系统具备：多个数据生成单元(11-1/


技术研发人员：青野真士 葛西诚也 大古田香织 福田真悟
受保护的技术使用者：国立大学法人北海道大学
技术研发日：2021.10.18
技术公布日：2023/7/21