| 研究課題/領域番号 |
10555263
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
黒田 千秋 東京工業大学, 工学部, 教授 (80114867)
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| 研究分担者 |
吉川 史郎 東京工業大学, 工学部, 助教授 (40220602)
小川 浩平 東京工業大学, 工学部, 教授 (00016635)
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| キーワード | 遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 非線形 / プロセス / スケジューリング / モデル化 / 反応システム / 分離システム |
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| 研究概要 |
遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてニューラルネットワーク(NN)の学習と構造決定を同時に行う新たなハイブリッド手法(GANN)を、複雑な制約条件を持つバッチプロセスの運転管理やスケジューリング問題、また非線形の反応・分離システムのモデリング法や制御法へ応用し、実用的システムとして展開していくことを目的としてた研究を実施し、以下のような研究成果を挙げることができた。
1. 既に構築されていた基本的GANNシステムを、高速処理の可能なコンピュータ上に移植し、汎用的な構造に改造することができた。
2. 基本的ジョブショップスケジューリング問題およびフローショップスケジューリング問題の解決を試み、システムの安定性ならびにシミュレーション結果の妥当性を検証することができた。さらに実際のプロセスの制約条件を考慮しながらバッチプロセススケジューラーとして展開していくための問題点の把握を行った。
3. 現有の液クロマト分析装置を、実際の液クロマト分取プロセスと同様なプロセス情報の得られるモデル装置に改造し、得られた情報をニューラルネットワークを用いてモデル化できることを検証した。
4. 現有の化学反応実験装置を、実際の重合反応プロセスと同様なプロセス情報の得られるモデル装置に改造し、複雑な非線形プロセス情報が得られることを確認できた。
以上のモデル装置から得れる非線形プロセス情報をもとに、汎用性のあるGANNシステムの開発を展開していく計画である。
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