制約付き非線形最適化手法α制約法によるファジー制御ルールの最適化
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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みなすことができる. この場合には, 目的関数値のみを用いる最適化手法である直接探索法とペナルティ法を組み合せて解くことが多い. ところが, この方法ではペナルティ関数の係数をどのような値にすれば確実に実行可能解が得られるのか, 現在得られている解候補がどの程度制約を満足しているのかを把握することが非常に困難である. 本研究では, 制約の満足度をファジー制約満足度で表現し, 通常の大小関係の代わりに制約満足度を考慮した大小関係であるαレベル比較を定義し, この比較に基づき最適化を行うことにより, 制約付き問題を制約のない問題に変換するα制釣法を提案する. α制約法を直接探索法であるPowell法に適用することにより, 本方法が制約満足度を把握でき, αレベルを1にすれば実行可能解が得られる方法であることをいくつかの例により示す. 更に, 倒立振子ファジー制御ルールの学習に応用することにより本手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-25
社団法人電子情報通信学会 | 論文
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