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本研究では，大規模な行列の固有値を並列計算できる完全なコアが高密度に集積されるNUC高密度Beowulfクラスタ計算機を活用して，量子型粒子群最適化をはじめとする分散型最適化を効率的に解くアプローチにより，未知環境に対応できる適応機構を備えた知的制御系の設計手法を開発した．特に，未知の環境において適切に動作することが求められる実用的な「人間機械システム（半自動運転，歩行アシスト装置）」，「マルチエージェントシステム（電力ネットワーク）」,「脚式ロボット」などに対して知的制御系を設計するための手法を開発し，各応用領域における手法を統一的な枠組みへと統合するための基礎的な結果を得た．
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