研究課題
基盤研究(C)
本研究の目的は、従来の静的状態フィードバックが適用できない非ホロノミック系に対して、遺伝的アルゴリズム(GA)学習によるニューロ制御器を適用し、その有効性を検証することである。これに付随して、GAに用いる染色体構造を二重にしたり、実数値GAの改良法も検討したので、これらの結果も合わせて述べる。1.GA学習によるニューロ制御器による2輪車両の制御2輪車両は比較的簡単なクラスの非ホロノミック系として知られている。この対象に対して、ニューロ制御器を適用したところ、良好なレギュレーション結果が得られた。GA学習を用いることにより、数学的に簡単な演算で、制御器が設計できることが示された。2.劣性遺伝構造によるGA最適化法の改良従来、GA最適化問題に用いる染色体は、対象とする変数をコード化したもので、単一な構造をしていた。本研究では、GAに用いる変数を優性と劣性の二重構造にして、最適化問題を解いた。その結果、単一構造の場合と比較して、固体群の多様性の喪失も少なく、良好な探索結果が得られた。3.可変確率分布による実数値GA探索性能の改良従来、実数値GAでは一様分布の確率分布関数による交叉で子孫を発生させていた。本研究では、交叉に用いる確率分布を可変にし、その世代の最良固体に偏った分布とした。これにより、解探索の高速化を図ることができた。
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琉球大学工学部紀要 67
ページ: 1-4
ページ: 5-8
Artificial Life and Robotics 10(印刷中)
計測自動制御学会論文集 42・6(印刷中)
Bulletin of the Faculty of Engineering, University of the Ryukyus Vol.67
Artificial Life and Robotics Vol.10(printing)
Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers Vol.42,No.6(printing)
電気学会論文誌C 125・1
ページ: 29-36
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems Vol.125,No.1
Artificial Life and Robotics 8・1
ページ: 9-13
Artificial Life and Robotics Vol.8,No.1
