能動型探索アルゴリズムとその放電加工条件開発への適用

抄録

制御パラメータの設計において，制御対象の入出力特性が未知の場合，適当な入力を与えて出力を得る操作（サンプリング）を複数回実施して入出力特性を探る必要がある．本研究ではサンプリング点のセットをあらかじめ与えるのではなく動的に次のサンプリング点を逐次選択して対象モデルの学習を加速する能動学習のスキームに基づく能動型探索アルゴリズムを開発し放電加工機の制御パラメータ開発にて効果を確認したので報告する。