α制約Simplex法によるファジー制御ルールの学習
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概要
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ファジー制御ルールの学習は目的関数が微分不可能である制約付き非線形最適化問題として定義できる.この問題に対する解法として, α制約Powell法により既存の初期ルールを最適化する方法が提案されている.しかし, α制約Powell法による学習では, 人間が記述したある程度の精度を有する初期ルールが必要であるという問題点, 非常に多くの制御実験を必要とするという問題点がある.本研究では, 非線形最適化手法であるSimplex法にαレベル比較を導入したα制約Simplex法を提案する.α制約Simplex法は, 目的関数値のみを用いる直接探索法であるSimplex法において, 通常の大小比較の代わりに制約満足度を考慮した比較であるαレベル比較を用い, 制約付き問題を解く手法である.本手法の有効性を示すために, 倒立振子ファジー制御ルールを対象として計算機シミュレーションを行い, 本手法が, 既存のルールを前提とせず, 機械的に生成したルールから精度の高いルールを比較的少ない制御実験により高速に学習できる手法であることを示す.
- 2000-07-25
著者
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