| 研究概要 |
本研究課題である「モデル内部形成型自律システム」の構築には,多様な試行に基づいて学習を行う手段,学習結果の中から未学習の状況にも適用可能な一般性の高いものを抽出して表現する手段,階層的な構造をもつ制御機構とその適切な切替え機構が必要である.これらを実現するために,以下の事項について研究を行った.
多様な試行に基づいた学習を実現する手段として,非決定論的な試行を生み出すことが可能なカオス的な挙動の生成と消滅を制御できる機構,探索範囲を必要に応じて自動的かつ階層的に拡大あるいは縮小する最適化法,多様な解を得ることができる遺伝的共生アルゴリズム,最適化手法に含まれる設計パラメータをも適切な値に自動調整する発見的最適化手法を開発し,それぞれ例題を用いてその有効性を検証した.
一般性のある知識の抽出の実現手段として,入力ゲート付きニューラルネットワークとRBF(Radial Basis Function)ネットワークのノード統合手法を考案し,より少ない変数(条件)で表される一般的なルールの抽出を行うことができることを,自律移動エージェントの行動学習を例として確認した.
また,ノードゲート付きニューラルネットワークを開発し,これにより複数階層からなる制御系とその切替え機構が実現できることを,非線形システム制御を例題として確認した.さらに,移動エージェントの行動学習において,与えられた環境のみに有効な行動方針を学習する通常の学習に加え,一般性の高い知識を抽出する学習方法を付加し,環境が変化した場合にも,環境変化に素早く対応できる行動学習システムを構築した.
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