| 研究概要 |
平成13年度に行った理論解析結果をふまえて,より一般的で広いクラスのMLDシステムに対するExplicitモデル予測制御法のもつ安定性,制御性能,ならびに,領域分割数や分割方法の違いが与えるこれらの特性への影響,さらに,MLDシステムのクラスの違いによる影響といった理論解析等を進めるとともに,アルゴリズム開発に関しては,Explicitモデル予測制御法の設計問題に適した最適化手法の検討を行った.また,並行して進めてきた区分線形力学系における安定解析の研究成果のうち,不安定軌道の導出方法と安定化の手法を基にした,MLDシステムの安定性/制御性能解析への応用可能性を検討した.
さらに,状態空間の領域分割手法や分割数によって生じる数値計算上の問題,例えば,メモリ容量やオフラインでの計算時間などに対処し,高速でMLDシステムのクラスにあまり依存しない汎用性の高い効果的な最適化手法を開発するために,昨年度開発し適性を検討したカオスノイズを用いたホップフィールド型ニューラルネットワークに加え,確率的なものとして,シミュレーティッドアニーリング(SA)によるノイズを対象として,その性能を比較検討し,さらにこれを改良して,繰り返し数を自由に設定できる反復SAノイズを開発し,このノイズを用いたところ,カオスノイズとほぼ同程度かそれ以上の性能が得られることがシミュレーションにより確認した.
さらには,非線形最適化問題に効果的な適応型コーディングによる遺伝的アルゴリズムを最適化ツールとして応用できないか検討中である.また,以上の結果を踏まえて最終的な,MLDシステムに対するExplicitモデル予測制御系の設計アルゴリズムのプロトタイプを開発中である.
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