研究課題
挑戦的萌芽研究
本研究では確率的最適化と確率的制御器を核として、不完全な観測情報しか得られない場合でも,高い制御性能を実現する手法について研究し,以下の成果を得た.まず,観測データ不足を補うためのシステムモデル構築法について検討し,粒子フィルタが有効であることを確認した.また,モデルに基づき低解像度の観測データから元信号を高精度で再構成する手法について検討し,その有効性を検証した.さらに,低解像度の観測データ下においては,あえて確率的な振る舞いをおこなう制御器を導入することが有効であることを,マルチエージェント系の制御,生物系の制御を含む種々の場合において確認した.
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Transactions of the ASME, Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control
巻: Vol. 135, No. 1 ページ: 0110061-01100618
10.1115/1.4007065
システム制御情報学会論文誌
巻: Vol. 25, No. 10 ページ: 289-295
10.5678/iscie.25.289