This paper is concerned with H_∞ output feedback control design for a general class of fuzzy systems. When the premise variable is the measurement output, the control design is easy but a fuzzy system representation is limited. On the other hand, when it is the state variable, a fuzzy system describes a general class of nonlinear systems but the control design becomes difficult. This is because a conventional parallel distributed compensator (PDC) is not feasible any more. In this paper, we introduce an output feedback controller whose premise variable is independent of the premise variable of an original fuzzy system. Then, we formulate an H_∞ control problem for a general class of fuzzy system where the premise variable is not always available. Our control design method is based on a set of strict LMI conditions. No scaling parameter is necessary a priori to solve LMI conditions for designing an H_∞ controller. Our method includes matrices that can tune control gain matrices in an H_∞ controller and hence it can reflect the control performance of the resulting closed-loop system. A numerical example is given to illustrate our H_∞ output feedback control design.

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地域冷暖房システムは，冷暖房に必要な冷水，温水及び蒸気の供給を地域ごとに一括して行うためのシステムであり，地域冷暖房プラントはその冷水，温水及び蒸気を生成するためのプラントである．近年，地域冷暖房システムにおける負荷予測手法の発展とともに，プラントの運転計画の最適化に対する研究が行われ，有効性が示されてきている．しかし，機器の燃料費のみが考慮されている従来の運転計画問題に対して，実際の地域冷暖房プラントの運転計画では，機器の燃料費だけではなく，取引形態に伴うコストを考慮することが望まれる．このような観点から，本論文では，従量料金以外の取引形態に伴うコストを考慮した非線形整数計画問題としての運転計画問題の定式化を試みる．さらに，実際の運転計画への多様な要求をより適切に反映させるため，２目的運転計画問題としての定式化を行うとともに，戦略的振動タブー探索法に基づく相競合する２目的関数に対する意思決定者のあいまい性を考慮した対話型ファジィ満足化手法による意思決定者の満足解の導出を試みる．

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本論文では２レベル計画問題において，上位レベルと下位レベルの２人の意思決定者が非協力関係である場合に焦点を当て，Particle Swarm Optimization手法によるStackelberg解導出のための効率的なアルゴリズムを提案する．各世代ごとに合理的応答を求めていた従来手法に対して，本論文では，一定世代ごとに合理的応答を求めることにより，探索の広域化のみならず計算時間の短縮の実現を目指す．さらに，提案手法を，規模と非線形性の度合いが異なる様々な数値例に適用するとともに，従来手法と比較検討することにより有効性の検証を行う．

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本論文では，多目的確率線形計画問題に対する確率最大化モデルと満足基準最適化モデルの特徴を同時に組み込んだファジィアプローチを提案する．確率最大化モデルでは，目的達成レベルを厳しい値に設定すると，目的達成レベル以下である確率値がゼロに近い値になるのに対して，満足基準最適化モデルでは，許容確率値を１に近い値に設定すると，許容確率値以上の条件を満たす目的達成レベルが大きい値になってしまうという問題点がある．提案手法では，確率変数係数を含む各目的関数に対する目的達成レベルと許容確率値に対して，それぞれ，満足度を表すメンバシップ関数を設定した後，各メンバシップ関数をファジィ決定により統合し最大化決定に基づく満足解を導出するための，線形計画法に基づくファジィアプローチを提案する．

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p676の図13を以下に差し替える．

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