多目的非線形最適化手法Vector Simplex法による多目的ファジィ制御ルールの対話的学習

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  • タモクテキ ヒセンケイ サイテキカ シュホウ Vector Simplexホウ ニ ヨル タモクテキ ファジィ セイギョ ルール ノ タイワテキ ガクシュウ
  • Interactive Learning of Multiobjective Fuzzy Control Rules by Multiobjective Nonlinear Optimization Method "Vector Simplex"
  • 知識処理

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多目的ファジィ制御ルールの学習は，複数の制御誤差を同時に最小化する，すなわち，微分不可能な複数の目的関数の多目的最適化問題と見なすことができる．しかし，制御ルールの良さは制御誤差のみで決定するのは困難であり，実際の制御過程を観測して総合的に判断する必要がある．このためには，パレート最適解集合全体を近似的に求め，解を総合的に比較して最良の解を対話的に選択することが有効であると考えられる．本研究では，微分可能性を前提としない多目的最適化手法としてVector Simplex法を提案し，これにより，パレート最適解の近似集合が得られることを示す．さらに，対話的に最適化を行うことにより，大局的な見地から比較を行い，より厳密なパレート最適解を得る対話的方法を提案する．本方法により，多目的制御のためのファジィ制御ルールの学習が可能であり，精度の高いルールが得られることを示す．

Learning of multiobjective fuzzy control rules can be defined as minimizing plural control errors simultaneously.The errors are obtained by the experiments.So,the learning problem is considered as a multiobjective optimization problem,in which the objective functions aren't differentiable.In this research,we propose a new optimization method ``Vector Simplex'' to obtain a set of Pareto optimal solutions approximately.The method doesn't assume the differentiability of the objective functions.We show that we can obtain the Pareto optimal solutions with considerably high accuracy by Vector Simplex method.Also, we propose an interactive method to obtain more accurate solutions with comparing the solutions globally.We show that we can learn the multiobjective fuzzy control rules by our interactive method.

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