| 研究概要 |
平成15年度は14年度に引き続き,自律システムを取り巻く環境が動的な場合において,内部モデル連想記憶型自律システムを構成するために必要な,1)動的環境との相互作用における強化学習法,2)階層型連想記憶機構を備えた強化学習システム,3)免疫概念を用いた非線形制御方式に関する研究を行った.
1)動的環境変化に対応した強化学習方式に関する研究
・これまでの強化学習法の概念にない時変パラメータという概念を導入し,急激な環境の時間変化に対応不可能なこれまでの強化学習システムの急激な時間変化に適応可能へと拡張した,動的環境変化に対応可能な強化学習システム方式をいくつか提案した.それらの有効性を,通路の形状が時間的に変化する環境での移動ロボットの行動学習シミュレーションにより確認した.その研究成果は国際学会へ3編発表、学会誌へ2編の掲載が決定した.
2)階層型連想記憶機構を備えた強化学習システムに関する研究
・内部モデル連想記憶型自律システムの構築を目指して,生体の自然な学習方法である強化学習,知的行動に不可欠で,かつ,適応的に記憶容量が増える階層型記憶,そして記憶した内容をカオス的に連憑想起する想起,等を備えた自律システムを開発し,これらを自律移動ロボットの迷路探索問題に応用し,シミュレーションにてその有効性を確認した.その研究成果は1編が学会誌へ掲載された.
3)免疫概念を用いた非線形制御方式に関する研究
・環境がカオス的に変化する状況を考慮して,カオス環境の安定化制御に関する検討を行い,カオス状態を固定点へ制御する安定化制御器を設計する場合,について生物の情報処理を模倣した免疫概念を用いた非線形制御方式を開発し,計算機シミュレーションにてその有効性を確認した.
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