| 研究課題/領域番号 |
09450171
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計測・制御工学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
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| 研究分担者 |
大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
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 (60190914)
胡 敬炉 九州大学, 大学院システム情報科学研究科, 助手 (50294905)
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| 研究期間 (年度) |
1997 – 1999
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| 研究課題ステータス |
完了 (1999年度)
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| 配分額 *注記 |
9,500千円 (直接経費: 9,500千円)
1999年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
1998年度: 2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
1997年度: 6,200千円 (直接経費: 6,200千円)
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| キーワード | 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 |
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| 研究概要 |
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。
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