Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス / 遺伝的アルゴリズム / 連想記憶 / ファジィ / モデル化 / 制御 / 不完全観測 / オブザーバ / 高速化 / ロバスト性

非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った.
1.モデル化に関する研究
遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つニューラルネットワーク設計法を提案し,シミュレーションによりその有効性を確認した.
2.学習及び制御に関する研究
・ロバストな制御器構築を目的として,制御器構造をコンパクト化する方式の検討を行い,非線形クレーンシステム制御のシミュレーションによりその有効性を確認した.
・ネットワークによるモデルを学習にて構成する場合の学習時間の短縮化に関する検討を行い,学習すべきシナプス重みパラメータを関数表現化する方式を提案し,学習の高速化の点で有効であることを確認した.
・生物の自然な学習方式である強化学習方式について,不完全観測環境下におけるactor-critic学習方式と確率傾斜法の協調学習方式を開発,また,強化学習における試行錯誤において試行に関する探索方向を適応的に変化させることを提案し,倒立振子の制御及び自律走行ロボットの行動学習を例題として高い探索効率及び学習試行回数の減少効果を持つことを確認した.
3.連想記憶方式とそのモデル化に関する検討
・記憶の記銘・想起のうち,想起に関する記憶検索モデルについて検討し,従来方式に比較して想起したい記憶を想起するまでの時間ステップが短い記憶探索モデルを提案した.

ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 / 共生 / ロバスト制御 / カオス制御 / モデル化 / 学習 / 確率 / 制御 / 安定性 / カオス / 集中化・多様化 / ネットワーク / 離散事象 / オートマトン / ゲート

本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。
広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。
それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化と多様な目的に対応する高度な制御を行う事が困難となり、従って、制御システム全体を非線形ネットワークとして捉え、これにより既存の制御手法にはない柔軟性と創造性を持ったシステムを構築する事が強く求められていた。
そこで、本研究では生命現象をも含む自然現象及び論理の世界を大規模複雑なシステムとして捉え、これをモデル化し制御するための一般化学習ネットワーク(ULNs:Universal Learning Networks)と確率一般化学習ネットワーク(PrULNs:Probabilistic Universal Learning Networks)およびネットワーク最適化の学習方式である適応的ランダム探索法(RasID:Random Search Method with Intensification and Diversification)と遺伝的共生アルゴリズム(GSA:Genetic Symbiosis Algorithm)を開発した。
又、これ等の手法を具体的応用システムに展開し、ロバスト制御、カオス制御等が統一した枠組の中で論ずる事が出来る事を明らかにしている。

【研究分担者】
村田純一	九州大学	大学院・システム情報科学研究院	助教授	(Kakenデータベース)
平澤宏太郎	九州大学	大学院・システム情報科学研究院	教授	(Kakenデータベース)
小林邦和	山口大学	工学部	助手	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
大林正直	山口大学	工学部	助教授	(Kakenデータベース)
村田純一	九州大学	大学院・システム情報科学研究科	助教授	(Kakenデータベース)
胡敬炉	九州大学	大学院システム情報科学研究科	助手	(Kakenデータベース)