2005 Fiscal Year Annual Research Report
GA学習法を用いたニューロ制御器による非ホロノミック系の制御系設計法
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16500114
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
金城 寛 琉球大学, 工学部, 助教授 (50211206)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 哲彦 琉球大学, 工学部, 教授 (20045008)
中園 邦彦 琉球大学, 工学部, 助手 (80284959)
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| Keywords | 機械学習 / 機械力学・制御 / 知能制御 / ニューラルネット / 非ホロノミック系 / 遺伝的アルゴリズム |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、従来の静的状態フィードバックが適用できない非ホロノミック系に対して、遺伝的アルゴリズム(GA)学習によるニューロ制御器を適用し、その有効性を検証することである。これに付随して、GAに用いる染色体構造を二重にしたり、実数値GAの改良法も検討したので、これらの結果も合わせて述べる。
1.GA学習によるニューロ制御器による2輪車両の制御
2輪車両は比較的簡単なクラスの非ホロノミック系として知られている。この対象に対して、ニューロ制御器を適用したところ、良好なレギュレーション結果が得られた。GA学習を用いることにより、数学的に簡単な演算で、制御器が設計できることが示された。
2.劣性遺伝構造によるGA最適化法の改良
従来、GA最適化問題に用いる染色体は、対象とする変数をコード化したもので、単一な構造をしていた。本研究では、GAに用いる変数を優性と劣性の二重構造にして、最適化問題を解いた。その結果、単一構造の場合と比較して、固体群の多様性の喪失も少なく、良好な探索結果が得られた。
3.可変確率分布による実数値GA探索性能の改良
従来、実数値GAでは一様分布の確率分布関数による交叉で子孫を発生させていた。本研究では、交叉に用いる確率分布を可変にし、その世代の最良固体に偏った分布とした。これにより、解探索の高速化を図ることができた。
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