This article presents a new framework in Robotics. It is called "android science". In the new framework, robotics is tightly integrated with science. In order to develop robots, knowledge from cognitive science is important and the developed robots can be used as test beds for verifying hypotheses in cognitive science.

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ARTは入力と記憶の類似度にもとづいて認識カテゴリを適応的に生成・成長させる教師なしニューラルネットワークであり, 安定性と可塑性のジレンマを回避することを目的としたシステムである. 本研究では, 動的環境である対戦型ゲームにおいて, 対戦相手の戦略変化に適応可能な学習システムを提案する. 提案システムでは, ファジィARTによって分類された記憶のカテゴリがプレーヤに状態として与えられる. そして, 経験強化型の強化学習法の1つであるprofit sharingを用い, 分類された状態空間に対応する行動選択を最適化する. 対戦環境はfighting action gameとし, 提案システムにより学習を行う学習プレーヤと, 複数の行動パターンを持つ敵プレーヤとの対戦実験を行う. 実験結果より, 学習プレーヤは敵プレーヤに対し適応的な戦略学習ができることを示す.

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Grammatical Evolution(GE)は，一次元の染色体と文法規則により生成されるプログラムを進化的に最適化する手法である．GEは遺伝操作による無効個体が発生しないという利点を持つが，ある遺伝子の情報が書き換わると，それ以降の遺伝子がそれまでと異なる書き換え規則に利用されることがあるため，親個体の情報を保存することが困難であった．本研究では，この問題を解決するため，複数の染色体を用いるGEを提案する．この手法では，文法規則の非終端記号の数と同じ数だけ染色体を用意し，適用対象の非終端記号によって使用する染色体を切り替える．また，ラッピングが起こった場合に，非終端記号の数が増加する文法規則は適用できないようにラッピング方法を改良した．従来手法と提案手法の比較実験を行い，提案手法の有効性を示した．

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本論文は、ユーザの曲の好みを考慮した作詞作曲システムを提案する。本システムは詞生成部と曲生成部から構成されている。本論文では、「恋愛」と「自然」をテーマとして取り上げる。詞生成部では、マルコフ連鎖に基づいた詞の集合をデータベースとして用いる。ユーザがテーマを選ぶと、システムはデータベースからランダムに詞を選び、詞の初期候補として提示する。提示された詞を見て自分のイメージに合うかどうかを評価するプロセスと繰り返し、ユーザが気に入った4行の詞ができたら、曲生成部に入る。曲生成部では、「人間の評価を取り入れた楽曲生成システム」[1]を用いる。この楽曲生成システムに適応度評価関数を組み込み、詞に合ったメロディを初期候補として提示する。ユーザは提示された曲と詞を見比べ、評価を行う。曲の評価には対話型遺伝的アルゴリズムを用いる。最後に被験者実験を行い、システムの有効性を確認する。

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　本論文では, 類推による状況に依存したメンバーシップ関数同定法の性質について実験的に検証する. 予備実験では, アナロジーとなる写像の性質を検証する. その結果, 写像を多項式で近似した場合, 5次以上の多項式で近似しても、4次多項式と比べて有意な差がみられないことを確認する. 　検証実験では, 状況に依存したメンバーシップ関数を類推によって推定する場合, 他の状況で求められたメンバーシップ関数をそのまま利用する場合と比べ, どの程度正確にメンバーシップ関数を推定できるか検証する. 実験結果から, 前者の方が後者よりも正確にメンバーシップ関数を推定できることを確認する.。

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PSO(Particle Swarm Optimization)は比較的実装が容易でありながら，その優れた探索能力から注目され，実問題への応用例も報告されている．また，近年，PSOを用いた多目的最適化についても検討が行われてきている． 多目的PSOでは，群れなす個体の移動方向を与える動作方程式におけるガイドの選択法および，多数の解候補のアーカイブの設計が従来の単一目的のPSOと異なり，この2つの点からいくつかのバリエーションが提案されている． 一方で，explorationとexploitationとのバランスを取るなどの目的でPSOではトポロジーが導入され，個体が参照する情報の範囲を制御することがあるが，多目的PSOではトポロジーはあまり利用されていない． そこで，われわれはトポロジーを考慮したガイド選択法を検討してきている．本報告では，多目的PSOで有用なガイド選択法を提案し，ベンチマーク問題へ適用しその効果を検証した結果を報告する．

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看護師の勤務表作成には，看護師毎の希望休暇の要求や休日数など考慮しなければならない制約条件が多くある．そのため熟練の管理職であっても作成に1，2週間を要する．そこで我々は，共存型GAを用いて1ヶ月分の看護師勤務表を自動作成し効果的に最適化する手法を提案した．また，1ヶ月分の勤務表がすでに作成済みで，2週間が経過した時点で勤務内容に変更が生じた場合に後半2週間の勤務表を再構成し不都合を解消する手法についても検討を行った．しかし，従来法では良好な勤務表の作成には約10分の最適化を10回程度、試行する必要があった．そこで，本論文では複数コンピュータを用いて並列的に最適化を行うことにより勤務表作成を高速に行う手法を提案する．

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本論文では，対話型進化計算によりヒューマノイドロボットの二足歩行動作を設計する．進化計算における個体を歩行動作とし，ユーザは各行動を実際に観測することで個体の評価を行う．各個体の評価は適応度の計算に用いられる．数値実験では，二足歩行動作が上手く設計されていることを示す．

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ここ10年間で多目的進化的手法の研究は比較的少ない目的数，2目的あるいは3目的の最適化問題に対して盛んに研究されてきた．しかし最近では3目的以上の目的を有する最適化問題が注目を集めている．多目的最適化手法として定着した手法であるNSGA-IIやSPEA-IIなどによる探索性能が目的数の増加により劣化することが報告されている.本研究ではNSGA-IIを基盤として目的をいくつかのグループに分ける手法を提案し，NSGA-IIとの性能比較をする．

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GAでは一般的に，遺伝子空間と評価値空間における近傍関係が類似しているコーディング方法を用いるほど，効率的な解探索が可能となることが知られている．しかしながら，遺伝子空間と評価値空間との類似性を示す適切な指標が存在しないため，一般に解候補のコーディング方法は，試行錯誤により決定されることが多い．本研究では，遺伝子空間と評価値空間の類似関係を把握することを目的に，GAにおける探索中の個体を対象とした，遺伝子と評価値の関係の可視化手法の開発を目指す．提案手法により，GAにおける遺伝子空間と評価値空間との類似性の把握支援が可能となることが期待される．また，得られた可視化結果をNSGA-IIの遺伝的演算にフィードバックすることで，求める評価値領域を効率的に探索可能となることを示す．

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近年，日本では投票率の低迷が問題になっている．また，選挙における投票所の設置には人件費や施設費などの膨大なコストがかかり，投票所の数を増やすことは困難である． 本論文では，国勢調査や実際に行われた選挙のデータを用いて，投票行動モデルを作成し，実際の都市をモデル化した都市で投票シミュレーションを行う．そして，モデル化された都市の選挙結果を実際の選挙結果に限りなく等しくするようにモデル内のパラメータを調整する．さらに，そのモデル化された都市における各地域で指定されている投票所を変更し，そのときの投票率を求める．この投票所の変更に遺伝的アルゴリズムを用いて，投票率の最大化と実際の投票率を下回らないような投票所数の最小化を目指した最適化を行う。

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近年，マルチエージェントシミュレーション(MAS)が様々な分野から注目されている．MASにより社会現象をモデル化してシミュレーションする上で，人間の意思決定をモデル化することが重要な課題となっている．そこで本研究では，医療機関選択に関するアンケートとGISの座標データを用いてエージェントの意思決定を表すIf-Thenルールを生成する．If-Thenルールの生成において，モデル設計者によって前件部の属性を固定化したルール生成とJ.R. Quinlanによって提案されたID3による自動ルール生成の識別率を比較する．さらに，前件部に用いる属性のクラスタリングを行うことで，ルール数の減少とアンケートデータの分析を行った．

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音声からの感情認識について検討する．日常自然に表れる感情は多種多様であり，同一の感情の音声であっても更に様々な系統に分類することができる．異なる系統の音声は韻律特徴にも違いが表れると考えられる．従来手法では様々な系統が混在した音声を単一の感情クラスとして学習するため正しい認識結果が期待できない．そこで本稿では特徴空間上で感情を複数の系統に分割することにより認識率を向上させる手法を提案する．４段階の快－不快のラベルを含んだ自然発話音声について処理を行う．同じラベル毎の感情音声の特徴分布をk-means法により複数のクラスに分割する．次に，各々のラベルが含まれる系統を求めるために，分割されたクラス間の距離が最短になる組み合わせを探索する．最後に，同じ系統の音声データをSVMによって学習し，系統毎に認識器を構築する．提案手法により従来手法と比べて認識率が向上した．

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一般的に，進化計算そして島モデルにおいては，その演算過程はブラックボックスであり，それらの性能を決める演算パラメータを試行錯誤により決定している．しかし，移住の効果や，移住によって島での進化にどのような変化が起こるのかは，これまで経験や性能比較でしか議論されてこなかった．本研究では，多目的GAにおける島モデルについて，各島における個体分布や進化過程を可視化することで，島モデル導入の効果を検証するとともに，効率的な演算方法へのフィードバックを目指す．本稿では，評価値空間における島ごとの個体の分布状況について，各島を１つのクラスタと見ることで，多重判別分析(MDA)を用いて可視化し，独立して進化させた島の個体分布状況を示すとともに，移住のタイミングと移住に用いるべき個体について検討する．

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本研究では、AHPで用いる一対比較値に、ファジィ概念を導入する方法について検討している。ファジィ概念を導入した方法は、多数提案されているが、いずれの方法も人文科学・社会科学分野では、あまり用いられていない。これは、人文科学・社会科学分野において、計算過程などが複雑であり、実際に被験者にとって扱いづらいためではないかと考えられる。 本研究では、被験者に対して使いやすいこと目的とした、一対比較値に直接ファジィ概念を導入するファジィ指数型のAHPを提案について述べ、ウェイト推定について検討する。

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意思決定の一手法であるAHPにおいては，意思決定者がその一対比較値を正確に与えることが難しく，これによりデータ行列が整合しないことが多い．これを防ぐためのひとつ方法として，著者らは以前にファジィ逆数行列を用いるファジィ制約ＡＨＰを提案した．これは意思決定者の不完全な知識を柔軟に表現することができた．今回はこのウェイト表現についてさらに考察していき，感度分析結果を用いた新たな表現方法を提案する．

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近年，様々なコンテンツがインターネットを通じて提供されている．しかし，その膨大な量のコンテンツの中からユーザ自身の嗜好にあったコンテンツを獲得することは容易ではなく，支援する手法として推薦システムが開発され実用化されている．本研究では，推薦システムの代表的な要素技術の一つである協調フィルタリングに，ユーザ同士の相関係数だけでなく評価者の分散など他の情報を考慮したモジュラーファジィモデルの概念を取り入れたモデルを検討し，数値実験によりその性質を明らかにする．

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本論文では，ファジィランダム変数係数を目的関数に含む2レベル線形計画問題に焦点をあてる．まず，α-レベル集合の概念に基づいて，ファジィランダム2レベル線形計画問題を問題の実現の度合いが保証されたα-2レベル確率線形計画問題として再定式化する．この問題の各目的関数に対して，意思決定者の判断のあいまい性を表すファジィ目標を導入し，ファジィ目標が満たされる度合いを最大化する問題に変換する．次に，そのファジィ目標の満足度が確率変数であることに着目し，満足基準最適化に基づいて確定的な2レベル計画問題に帰着させる．この帰着された問題に対して，上位レベルと下位レベルが互いに協力的であるという仮定の下で，対話的に実現性の度合いや最小許容度を更新することにより満足解を導出するという対話型意思決定を提案する．

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インターネット上で商品の3次元情報を公開する場合などでは、簡便に3次元情報を取得したい。しかし、現状では高額な装置が必要で、また、物体の変形などの動きを伴う場合、その計測は難しい。本稿では、低コストで3次元動画像を計測および再構成できる手法について報告する。本手法は複数の鏡と１台のカメラを用いて複数視点画像を同時に撮影し、Shape-from-silhouetteを用いて3Dモデルを連続作成して、3次元物体の推移を動画として再構成する。表示にはVRML(Virtual Reality Modeling Language)を用い、Internet ExplorerやNetscapeなどのWebブラウザにより再生する。これにより、大まかな物体形状と、形状変化、位置変化などを再現できる。実験により、非常に簡便な手続きで実際の映像からの3次元動画作成が確認できた。

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デジタルスチルカメラ（DSC）では，多くの場合，ダイナミックレンジは対数空間で圧縮して記録される．したがって，DSCにより撮影された画像は，銀塩写真に比べると平たんな印象（低コントラストな画像）となりがちである．本報告では，そのようなデジタル画像を強調し，見やすい画像に変換する手法を提案する．提案手法では，まず，入力画像を平滑化し，入力画像と平滑化画像の減算により画像中の構造を抽出する．その後，得られた差分画像を入力画像に加えることで，画像中の構造を強調した出力画像を得る．更に，平滑化の強度を複数設定し，様々なスケールで構造を抽出，強調する．最終的には，各スケールでの強調結果を統合することで，高コントラストかつ鮮鋭な出力画像を得る．実験により，提案手法の有効性を示す．

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超音波検査報告書に記載されているテキスト情報に基づいて超音波画像の解析を行うアルゴリズムを提案する。高知大学医学部附属病院にて対象部位、使用機器の分類がされていない状態で大量に蓄積されている（60万枚）超音波検査画像を画像特徴量に基づき分類を行う。検査報告書のテキストデータから構造化データを生成し、異常部位などの抽出、分類を行う。本論文の分類により、実際の診療業務で用いられている画像の解析、研究などの2次利用が可能となる。

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デジタル画像処理の一つとして，画像の色変換が研究されている．本報告では，色相のヒストグラムを利用した色変換手法を提案する．提案手法は，色相ヒストグラムを通して，参照画像の色情報を入力画像に転写するものである．提案した色転写法は，カラーコーディネートの分野などへの応用が考えられる．実験を通して，提案手法の効果を示す．

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本文は，空気圧センサシステムを用いた自律神経系機能評価を提案する．自律神経系は心拍変動によって機能評価することができる．心拍変動を検出する一般的な方法として，心電計を用いる方法がある．しかし，心電計は複数のセンサを体表に直接固定するために被験者を拘束してしまう．空気圧センサシステムは，ベッドのマットレスの下に置くことによって，生体情報を非拘束に感知することができる．本文ではファジィ推論を用いた心拍変動法を提案し，自律神経系機能評価を行った．7人の被験者に提案法を適用した結果，心拍変動を心電計との相関係数0.851で検出することができた．また交感神経系の指標となるLF/HFを22.18%の誤差率で，副交感神経系の指標となるHF(n.u.)を11.98%の誤差率で評価することができた．

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本文では，超音波による低位前方切除術のための腸の厚み決定法について述べる．低位前方切除術では，吻合器を用いた手術が行われる．この手術では，腸が吻合器により引っ張られて，厚みが薄くなりすぎると細胞が壊死するという問題がある．これを防ぐためには，手術中に腸の厚みを知り，腸の引っ張りを調整する必要がある．そこで，本文では15MHzの超音波プローブを用いた腸の厚みの決定法を提案する．本手法では，表面反射波と取得波形との相関係数を求めることによって、表面位置の決定を行う．次に，底面反射波の振幅値，底面反射波と表面反射波との相関係数，底面位置と表面位置との距離という3つの知識に関するファジィ所属度を用いて，底面位置の決定を行う．最後に，以上より決定された表面位置，底面位置を用いて厚みの算出を行う．実験の結果，5.09%の誤差率で厚みを測定することができた．

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心拍の測定は、日常生活における健康状態の変容を知る上で重要な指標の一つである。さらに、心拍のゆらぎは、自律神経活動を推定するための判断指標として有用であることが知られている。すなわち、心拍の変動を正確に測定する技術が望まれる。我々は、睡眠時における体の圧力変動を空気圧センサで測定し、その変動からファジィ論理により心拍を推定する測定法を提案してきた。本稿では、ファジィ論理の有効性を心拍の特性と関連付けて議論し、ファジィ論理に含まれるパラメータが推定精度に及ぼす影響を考察する。

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誤差拡散法は，多階調の画像を少数の階調値のみで表現する方法の一つであり，ディザ法等と比較して優れた階調再現性をもち，インクジェットプリンタ等で広く用いられている．本報告では，任意の中間量子化レベルに対応した3値化に焦点を絞り，誤差拡散法に基づいた新しい擬似階調表現法を提案する．具体的には，原画像に対して非線形なトーンマッピングを施した2枚の画像に誤差拡散法を適用し，2枚の2値化画像を得る．その後，それらを平均することで3値化画像を得る．また，提案手法を種々の画像へ適用し，その有効性を示す．

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提案のFCM識別器は，ガウス混合モデルによる識別器のように，判別のクラス毎にデータ集合をファジィクラスターに分け，それらのメンバシップの重ね合わせで識別しようとするもので，複数の可変パラメータを設定し，粒子群最適化法（PSO)を用いて識別性能を改善している．しかし，クラスター毎の共分散行列とその固有値分解を用いるために，特徴抽出などの前処理なしで，高次元データや関係データを取り扱うことができない．そこで，高次元データを直接用いることができるように，共分散行列に代えて内積の行列を用いてFCMクラスタリングを行う高次元データのための識別器が提案されている．本研究では，さらにデータが大量にある高次元データにも適用可能なFCM識別器を提案する．また，対象（object)や個体(individual)のサンプル間の非類似度や関係の強さを表す行列，すなわち関係データだけが与えられている場合に拡張する．関係データの識別器(Relational Classifier)はあまり知られていないが，k-NN識別器はその代表である．

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本稿では、従来の類似度に確率の概念を導入することによって 定義される確率類似度を用いた新たなクラスタリングアルゴリズ ムを提案する．まず、確率類似度を新たに導入する．確率類似度 は、確率距離を含む概念として定義され、2 つの個体間の類似度 の取り得る確率を与える測度と考えることができる．また、確率 類似度のいくつかの例を挙げる．次に確率類似度を用いた目的関 数を示し、ラグランジュ未定乗数法により、この目的関数を最大 化する最適解を導出する．そして、この目的関数を用いた新たな クラスタリングアルゴリズムを構築し、数値例を用いてアルゴリ ズムの有効性を検証する．

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本論文では、既に提案されている許容付きデータのファジィc-平均法をカーネル化したのと同様に、著者が提案した、相反する基準に基づいた許容付きデータに対するファジィc-平均法をカーネル化する。 まず、二つの最適化問題が示される。それらはそれぞれ標準的ファジィc-平均法とエントロピー正則化法を基にしている。 次に、最適化問題のカルシュキューンタッカー条件が導かれる。 続いて、最適化問題を解くための反復アルゴリズムが提案される。

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半教師付ファジィc平均クラスタリングのアルゴリズムを提案する。いくつかの異なる定式化を紹介し、それらがどのようなアルゴリズムを導くかを述べる。また、分類関数について述べ、数値例を紹介する。

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FCMクラスタリングとファジィc回帰（FCRM）法の融合である適応的なファジィc回帰（AFCR）法では，回帰誤差とクラスター内の等質度の線形和をクラスタリング基準とすることで，適応的にクラスター形状を変えることができるスイッチング回帰法を実現している．尺度混在データの処理法である最適尺度法では，その時点で推定されたモデルに適合するように名義変量を繰り返し数量化することで，2乗誤差基準の最小化がはかられる．本研究では，AFCR法に最適尺度法を導入することで，尺度混在データに適応的なスイッチング回帰を施す際のカテゴリーデータの取り扱いを議論する．また，数値実験により二つの基準の重み係数である形状パラメータと最適変換，およびクラスター形状の関連を考察する．

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ファジィc平均クラスタリング(FCM)法を用いる識別器のパラメータ最適化に粒子群最適化手法(PSO)を適用する．この識別器では標準的なFCMクラスタリングの目的関数を少し一般化し，さらに繰返し重み付最小二乗法(IRLS)を用いている．メンバシップ関数のパラメータとクラスター中心の位置をPSOを用いて最適化する．SVMや決定木，k最近隣法(k-NN)，学習ベクトル量子化法(LVQ)，ガウス混合モデル(GMM)とベンチマークデータを用いて10-CV法で性能比較を行う．k最近隣法(k-NN)との比較はデータ三分割法(3-Way Data Splits)による．

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本稿では許容範囲の新たな概念を提案し，それを用いたクラスタリングアルゴリズムを提案する． 本稿で新たに提案する許容範囲の概念では，許容ベクトルは各個体とクラスタ中心間に相関を示す． はじめに，新たな許容範囲の概念を目的関数に導入し，最適化問題の形で記述する． 次に，帰属度・クラスタ中心・許容ベクトルの解をKarush-Kuhn-Tucker条件をもとに導出する． さらに，求めた解を用いてクラスタリングアルゴリズムを構築する． そして，数値例を示し，提案手法の有効性を検証する．

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個体間の類似性を対象とし、クラスターの重複を考慮した加法的クラスタリングモデルが提案されている。このモデルにおいて、個体が同時にクラスターに帰属する度合いをAggregation Operatorにより表現し、拡張した加法的ファジィクラスタリングモデルが提案されている。 本報告では、個体間の類似性をkernel関数による写像空間で抽出することを目的としたファジィクラスタリングモデルを提案し、その性質を検討する。

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クラスタリングの妥当性を計るものとしてこれまでいくつもの妥当性関数が提案されてきたが，それぞれの性能については充分に比較されていない。大量の人工データを発生させることにより，妥当性関数の性能を比較した。また，直接最適化による妥当性の評価法を提案する。

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FCMクラスタリングにおいて標本のいずれかをクラスターのプロトタイプとして用いるFuzzy c-Medoids法は，関係データのロバストな分割に有効である．本研究では，プロトタイプを3つの標本で張られる2次元部分空間に拡張することで，関係データに内在する局所的な線形構造を抽出するアプローチを提案する．プロトタイプを張る標本と対象との距離のみからクラスタリング基準を算出し，プロトタイプの更新は平面を張る標本の組み合わせを求めることで行う．また，関係データを低次元に情報縮約するアプローチは多次元尺度法とも目的に類似性があり，標本間の関係を複数の2次元散布図で表す多クラスター型多次元尺度構成法としての有効性を検証する．

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k-meansクラスタリングに類似した解が主成分分析から解析的に求められることが報告されている．本研究では，Daveのノイズクラスタリングの機構をk-meansクラスタリングに組み込み，データ分割における標本の重要度をメンバシップとして求めながら，ファジィ主成分分析に基づくロバストなk-meansクラスタリングを施す手法を提案する．ファジィ主成分得点からk-meansクラスタリングにおける標本間の連結性指標を推定することで，クラスターの核を抽出する．また，連結性指標から分類結果を直感的に理解するために，標本の並べ替えに基づいて連結性行列の対角ブロックにクラスター構造を表現する手法を適用する．

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　本稿では,ファジィクラスタリング手法を用いた逐次型アルゴリズムについて効果と効率の比較検討を行う.提案した手法である可能性クラスタリングを逐次化したものと,ノイズクラスタリングファジィc-平均法を逐次化したもの,マウンテンクラスタリングの従来法,その手法をメドイド化したメドイド型マウンテンクラスタリングの４つを取り上げた.これらは初めにクラスター数を指定しなくともクラスタリングを行うことのできるという有用性を備えている.これらを数値例を用いて議論する.

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近年, 脳研究や医療分野では, データがより大規模かつ複雑化する傾向にあり, 新しい分析手法の開発が期待されている. データに潜む重要で興味深い箇所を捉えることは, 分析作業の効率化において重要な意義を持つ. しかしながら, 実際の脳波は計測環境等よって値の分布が異なるため, 値の大小に依存しない抽出手法が強く望まれる. そこで本稿では, 他のチャンネルや時間帯とは著しく異なるデータに注目する特異性指向マイニング技法を用い，認知実験による多チャンネルで計測された脳波に潜む興味深いデータ箇所を抽出する手法を提案する. 特異性指向マイニング技法とは, 相対的に他と異なる値や変化を示す特異データに注目しデータマイニングを行う技法である. 本稿では, 最初にシミュレーション波形で性能評価を行い, 実際の脳波から事象関連電位 (ERP) を導出し, 時空間上で他とは異なる興味深いデータ箇所を抽出し, 本提案手法の有効性を示す.

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本稿では，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm:GA）を用いて非線形計画問題に定式化される最適経路配分問題を効率よく解く手法を報告する．すなわち，この問題特有の線形な制約条件の構造性を十分反映させ，生成される染色体が，必ず実行可能領域に含まれるようにする遺伝的操作について報告する．また，評価関数に付加的ノイズを加えた摂動型評価関数を用いたGAについてもあわせて報告する．さらに，数値実験によってその有効性検討する．

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ジョブショップスケジューリング問題では，通常すべての作業が完了する総作業時間を最小にすることを目的とするが，さらに納期の概念を加え，納期遅れが起こらないような生産スケジュールを生成する問題や，これに加えて製品や仕掛品の在庫時の保管費用を考慮し，より現実に近づけた定式化を試みた。製品の納期遅れの短縮に加え，納期までに必要な保管費用を低減するアルゴリズムとして，（1）納期を考慮した初期集団の生成，（2）突然変異，（3）納期遅れ短縮スケジュール生成，（4）納期を考慮したスケジュール反転と補正，をGAに組み込み検討を行った。各試行で得られた成果をもとに提案手法の有効性を確認したところ，既存手法に比べより優れた納期厳守解とともに，保管費用についても良い結果が得られた。

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配送計画問題(TP)は，供給側から需要地まで、総配送コストが最小となる経路を決定する問題である。しかしながら，本モデルを実世界へ応用する場合、ネットワークモデルの拡張や更なる制約条件の付加等が必要となる。また、従来のTPでは在庫の概念が含まれておらず、一定期間における在庫維持費を考慮する際の時間的概念も含まれていない。さらに、近年のロジスティクス形態はフレキシブル化しているため、更なるネットワークモデルの拡張も必要である。 そこで本研究では、在庫と時間の概念を考慮したフレキシブル配送計画モデルを提案する。本モデルは、ある期間内に数回の配送が行われるモデルであり、在庫費用を含んだ総コストの最小化を目的とする。また、ネットワーク中の各施設はフレキシブルに接続されている。このモデルに対し、本研究では優先順位ベースの染色体表現を用いたハイブリッド型遺伝的アルゴリズムを適用し、効果的な解法を示す。

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高度道路交通システム(ITS: Intelligent Transport Systems)は、最先端技術を用いて道路・車両・人を一体のシステムとしてインテリジェント化し、交通事故の減少などの道路交通の課題を解決する．このためには、リアルタイム交通情報システムや高速道路での自動料金収受システムに加え、カーナビゲーションシステム(以下、カーナビ)の高度化が不可欠である。現在Dijkstra法が多く用いられているが、この手法では目的関数が複数になった場合に現実時間で解を求めることが困難となる。そこで遺伝的アルゴリズム(GA: Genetic Algorithm)のような確率的に近似解を求める手法の適用が考えられる。また交通渋滞へダイナミックに対応するには、渋滞の予測も必要となる。そこで本研究では、交通流予測を考慮した多目的ルート検索のための遺伝的アルゴリズムを提案する。

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本研究では，視覚刺激の提示後に提示された視覚刺激の向き（矢印：↑，↓，←，→）を黙読イメージングするタスクにおける認知過程の脳活動について，より詳細な検討を行った．先行研究と同様に，得られたERPはそのピーク時の極性が逆となっていた．特に本研究の目的はブレイン・マシン・インターフェイス(BMI)であるため，さらに潜時400ミリ秒以降の部分で漢字の４文字あるいは矢印の４タイプの判別に有効なEEGの潜時とチャネルを探り，上前頭回に対応する4，6，12チャネルに着目し，潜時400ミリ秒から900ミリ秒までのEEGを25ミリ秒間隔でサンプリングし，63変量の多変量データとした．このデータに対し，多変量統計的データ解析の一手法である４群に対する判別分析を試みた．この判別結果の出力を赤外線通信を介して移動マイクロロボットe-Puckに送り，移動制御を試みた．

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ラット海馬神経細胞は、培養皿上で複雑なネットワーク構造を再構成し、相互作用して自発的な活動電位を発現する。我々は64個の微小平面電極から活動電位を計測し、これを解析している。我々は神経回路網と外界を相互作用させるインタフェイスとしてKheperaIIロボットを用い、神経回路網がロボットの動作を制御し、またロボットのセンサ情報が神経回路網に伝達される系を構築した。外界と神経細胞のリンクは学習型ファジィ推論によって、衝突回避行動を埋め込み、実際に、ロボットに平行に設置した2面の壁に衝突することなくその間をジグザグ走行させることに成功した。外界からの入力信号に対する神経細胞の活動電位スパイク頻度はばらつきがあるが、衝突回避走行の後半では、この頻度の標準偏差が、記録された複数の神経細胞間で比較的近い値に収束していく現象が観察された。この現象は神経回路網が短期的な教師無し学習を実現した可能性がある。

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本論文では、自然言語を扱うための一手法として、単語ベクトル生成法と追加学習が可能な新しいニューラルネットワーク(LPNN) を提案する。単語ベクトル生成法は、シソーラス上でクラスタリングを行うことによって単語ベクトルを生成する手法である。本手法により、単語の意味的な近さが考慮されたベクトル化が可能となった。また、提案ネットワークでは日本語を入力とし、それに関連する知識を出力、そして推論することができる。入力された日本語は、まず係り受け解析の前処理を経て、三つ組という形に分解された後、ベクトル表現の形に変換され、LPNN に入力される。LPNN は自己組織化ニューラルネットワークによって構成されており、入力された三つ組は自己組織化を行うことによって学習される。一般的な文章を入力として様々な推論実験が行われ、提案システムの優れた特性が確認されている。

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近年，脳の神経活動を外部の機器に取り込み，解析することで，車椅子の制御や文字入力支援などに応用するBrain Computer Interface (BCI) の研究が盛んに行われている.BCIの実現のためには，思考の判別が必要不可欠であるが，その判別には，脳波(Electroencephalogram：EEG) そのものを用いたものだけでなく，脳波のの周波数成分の変化を利用することも多い．体の運動に関係している事象関連脱同期(event-related desynchronization : ERD) や事象関連同期(event-related synchronization : ERS) は広く知られた周波数変化である．本稿では，ERDによる振幅変化を用いて運動想起時とリラックス時に対する思考判別を行う．2思考を直接比較するのではなく，想起前の振幅を基準とし，想起後の振幅の変化率を用いて判別を行うことで，時間経過による影響を小さくし，運動想起思考を捉えることが可能であることを示す．

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本研究では，センテンス想起実験のfMRIデータから想起中かそうでないかを判別する問題を取上げる．画像提示（視覚刺激）に続く想起タスクの実行時か非実行時かの状態を識別することで，血流量の変化からのブレインコミュニケーションの可能性を検討する．なお，本研究は，昨年度のシンポジウムでも報告しており，今回は識別率を最適化するために粒子群最適化法を用いた場合の識別性能について，遺伝的アルゴリズムを用いる場合やサポートベクトルマシンを用いる場合との比較結果を報告する．

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本研究では，人間機械系におけるオペレータの操作技能について，人間―機械間で取り交わされている情報が機械のタスク環境における状況をどれほど確かなものとして特定しているかを調べ，それとオペレータの操作習熟の関連について議論する．この目的のために，ダイナミクスが未知で習熟に時間を要する機械の監視制御(supervisory control)を対象とし，初心者オペレータの操作習熟過程の観察データを分析する．規則性の評価については，分布の不確かさを量る情報エントロピーを利用し，オペレータが遠隔の状況(操作介入の必要性)を識別する能力と，近接の操作選択を通じて遠隔の機械動作を調整する能力に焦点を当てる．

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