抄録
非線形システムの制御を行うためには多くの場合，様々な制御系設計の知識や設計者の試行錯誤が必要である．そのような制御系設計においては制御規則獲得のための手順を強化学習で自動化することにより設計者の負担を軽減させられると考えられる．本研究では，非線形システムの例としてよく用いられている倒立振子系を制御対象として，Q-learning手法を適用して振り上げ動作の達成，及び安定化制御のための制御規則の獲得を行う．またそのようにして得られた制御規則が目標とする制御を達成する上でどの程度有用に働くかを調べ，手法の適用の自動化に対する有効性を検討する．
