遺伝的アルゴリズムによる制御

遗传算法控制

• 批准号: 05855056
• 负责人: 山下 裕
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05855056/
• 关键词: 遺伝的アルゴリズム; 最適制御問題; ファジイ制御

本研究に関する研究実績は以下の通りである。1.遺伝的アルゴリズムを最適制御問題、特に最適特異制御問題の数値解法に応用した。最適制御問題の数値解法として幾つかの方法が知られているが、最適特異制御問題を解くことのできる方法は非常に少ない。本研究では、遺伝子上に幾つかの時間の点における入力の大きさをコーディングし、3次スプライン曲線でそれらをつないで、制御入力とした。最適制御においては、入力の関数が不連続となることが多いので、遺伝子上には不連続となる場所に関する情報も加えた。本研究では、槽式流通反応系の最適コスト問題に対し、これらの方法を適用したが、bang-bang制御の区間と最適特異軌道の区間が明確に現れ、良好な結果を得た。これらの成果に関して、現在、投稿準備中である。2.遺伝的アルゴリズムをファジイ制御に応用し、シミュレーションを繰り返すことによりファジイルールを自動生成する研究をおこなった。ファジィ制御の前件部の取りうるすべての組み合わせに対して、その後件部を遺伝子上にコーディングし、オフラインでシミュレーションを繰り返し遺伝的アルゴリズムを用いることで、ファジイルールを自動生成した。本研究では、この方法を車両の障害物回避問題に適用した。試行結果の評価値のみの情報で、ランダムなファジイルールが次第に、障害物を回避し目標に到達するように進化した。これらの成果に関しては、さらに条件を変えて追試したうえで、投稿する予定である。

The research achievements of this study are に and する, which are similar to する and である. 1. The numerical solution methods for the ア ゴリズムを ゴリズムを ゴリズムを optimal control problem and the special に optimal specific control problem of 伝 are に応 applied to た た. Optimal suppression problem の the numerical solution と し て several つ か の way が know ら れ て い る が, optimum specific suppression を solutions く こ と の で き る method は very less に な い. This study で は, but 伝 に several つ か の の am に お け る の into force big き さ を コ ー デ ィ ン グ し, three ス プ ラ イ ン curve で そ れ ら を つ な い で, royal と into force し た. Optimal suppression に お い て は, into the force の masato for が without even 続 と な る こ と が more い の で, heritage in に 伝 は not even 続 と な る places に masato す る intelligence も plus え た. This study で は, groove circulation anti 応 の optimum コ ス ト problem に し, seaborne こ れ ら の way を applicable し た が, bang bang suppression の と optimal specific orbit の interval が に れ now clear, good た を な results. Youdaoplaceholder0 れら れら the outcome に related to て, now, submission preparation である. 2. But 伝 ア ル ゴ リ ズ ム を フ ァ ジ イ suppression に 応 し, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を Qiao り return す こ と に よ り フ ァ ジ イ ル ー ル を automatically generated す る research を お こ な っ た. First thing フ ァ ジ ィ suppression の の take り う る す べ て の group み close わ せ に し seaborne て, そ の after a department を heritage in に 伝 コ ー デ ィ ン グ し, オ フ ラ イ ン で シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を Qiao り return し but 伝 ア ル ゴ リ ズ ム を with い る こ と で, フ ァ ジ イ ル ー ル を automatically generated し た. In this study, the で た and <s:1> methods を are applicable to the problem of avoiding harmful objects caused by the karmic obstruction に. Pilot studies on の review 価 numerical の み の intelligence で, ラ ン ダ ム な フ ァ ジ イ ル ー ル が に capacity, handicap を avoid し target に reach す る よ う に evolution し た. こ れ ら の results に masato し て は, さ ら を に conditions - え て after try し た う え で, contribute す る designated で あ る.