2007 Fiscal Year Annual Research Report
柔構造決定過程モデルに関する学習アルゴリズムの研究
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18540111
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
藏野 正美 Chiba University, 教育学部, 教授 (70029487)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安田 正実 千葉大学, 理学部, 教授 (00041244)
中神 潤一 千葉大学, 理学部, 教授 (30092076)
門田 良信 和歌山大学, 教育学部, 教授 (90116294)
吉田 祐治 北九州市立大学, 経済学部, 教授 (90192426)
岩村 覚三 城西大学, 理学部, 講師 (00077918)
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| Keywords | 柔構造決定モデル / マルコフ決定モデル / 学習アルゴリズム / ファジイモデル / ニューロ動的計画法 / 最適適応政策 / 可信性過程 / 遺伝的アルゴリズム |
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| Research Abstract |
柔構造決定モデルに関する理論と学習アルゴリズムについての主な研究成果は次の通りである。
(1)柔構造モデルの構成と解析方法の研究について
(a)中国清華大学のB.Lui教授が開発した可信性拡張定理を用いて,条件付き可信性測度群からCredibilistic process(可信性過程)を構成することに成功した。これによりfuzzy環境のもとでの決定過程を公理論的な裏付けのもとで理論展開の可能性が生まれたことになる。
(b)一般効用関数の下での零和型のセミ・マルコフゲームの昨年度の研究成果を非零和型に拡張する場合に有効な不動点定理を開発する必要性を確認して,新しい研究課題を発掘した。
(c)アークの長さや顧客の需要がfuzzy変数で表される最短経路問題,最小木問題,最適設備配置問題に対して,いろいろなfuzzy評価基準の下での最適解を求める手法(主に線形計画法)を開発し,数値例でその有効性を検証をした。
(d)ベイズ推定による品質管理において,未知パラメータの事前情報を測度を要素とする凸集合(区間)て表したより柔軟な品質管理法を提案し,従来のものと比較検討してその有効性を検証した。
(II)柔構造モデルの学習アルゴリズムについて
(a)推移確率行列が未知のマルコフ決定過程に対して,得られたデータから推移行列の構造パターンを学習し,最も適合するTD型の学習アルゴリズムを取り入れる"pattern matrix学習法"を開発した。これにより多重マルコフ連鎖の場合は基本的に解決される。
(b)fuzz環境の下での最短経路問題などの有限最適問題に対して,遺伝的アルゴリズム,ファジイシミュレーションなどを組み合わせた新しいアルゴリズム(hybrid intelligent algorithm)を開発し,数値例により有効性を検証した。
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