ゲーム分野における人工知能は、近年急速に進化しており、1997年にはチェスのグランドチャンピオンに勝利し、2013年には将棋のプロ棋士に勝利するなどの成果を挙げている。このことは、ゲームAIの長年の目標であった「人間を超える」人工知能を作ることを達成しつつあることを意味している。強さを追求したAIの次の段階として、人間を楽しませるための人間らしいAIの追求に焦点を当てる必要がある。本稿では、不完全情報ゲームの一つであるぷよぷよを用いて、人間のプレイを模倣するゲームAIの作成を目的とする。ここでは、熟練者のプレイデータからプレイ特徴量を抽出し、その特徴量を用いて、人間の模倣AIを作成する。

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　本研究では，将来的にロボットによる柔軟な判断能力の獲得を目指し，環境内の物体や人の計測を情報から，物体の片付け先を自律的に推定するシステムの開発を行っている．まずは，物体および人に関する環境情報を計測・管理するシステムの構築を行った．しかし，計測されたデータは，計測タイミングや精度が異なるため，統合して意味のあるデータに変換しなければならない．本稿では，インタラクションロボットが動作を決定する上で利用しやすくなるような計測・管理サーバの開発を行った．

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私たちは自分のコミュニケーションスタイルを用いて他者とのコミュニケーションを行っているため，一般的には人間間のコミュニケーションには性格によっておおよそ決定された相性が存在する．本研究では，性格を付加した擬人化エージェントを開発し，人間と擬人化エージェント間のコミュニケーションの相性が存在するかを検証した．また，人間と擬人化エージェント間のコミュニケーションが人間間に適用される法則に当てはまるかを調査した．その結果，人間と擬人化エージェントの性格によるコミュニケーションでは，人間間の相性として知られるフックの法則とは異なり，人間と擬人化エージェントでの新たな相性が存在することが示唆された．

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人間が知的創造的活動を行う上で記憶は重要である。しかし、高度化した情報メディアとのインタラクションは複雑化し、複雑なインタラクションを用いることで記憶に悪影響を与えることが問題とされている。記憶には短期記憶と長期記憶の二種類あり、両側面から問題について検討する必要がある。短期記憶の問題として、短期記憶の容量は限定的であるにもかかわらず、インタラクションに短期記憶の容量を使用してしまいアイディアの忘却が生じる。長期記憶の問題として、外部記憶装置に頼った記憶に関するメタ記憶の欠如により、記憶にアクセスできず記憶の死蔵が発生する。本研究では、情報メディアとのインタラクションに関して問題を指摘し、解決方法の提案を行う。

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近年，ロボットの身体性に注目した，pHRI(physical Human-Robot Interaction)の分野に注目が集まっている．本研究では，聴導犬をモデルにしたロボットであるAcToR(Active Touch Communication Robot)を提案する．聴導犬とは，耳が聞こえにくい，または，全く聞こえない人に対し，その人にとって重要な音が鳴っていることを触れることで伝えるという支援をする犬である．この聴導犬の様に，AcToRは，接触により情報を伝達する．例えば，携帯が着信した際、AcToRがそのことを検知し，ユーザーのもとへ接触しにいき，着信していることを伝えるというようなことである．AcToRはRoombaをベースに作られたロボットであり，Roombaに備わっているセンサーを利用し，接触を検知する．本稿では，AcToRを利用した心理実験により，AcToRが人へ情報を伝達するための有効的な接触方法の検証結果を報告する．

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近年、日本は超高齢者社会になって様々な問題に抱えている。その中で、ロボットパートナーは一つの解決策として研究されつつある。しかし、自然なコミュニケーションや情報推薦、一人暮らしの高齢者に対するコミュニケーションの誘導を行うために、人との共感を持ったロボットパートナーに対する研究が益々重要になる。そこで、本稿では、高齢者に対する自然なコミュニケーションを行うために、共感を持ったロボットパートナーを提案する。

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本研究室では大規模カオスを用いたサウンド生成システム(ICAS) の開発を以前から行っている。筆者らは、生成サウンドのリラクゼーション効果について、脳波の周波数パワー含有率からリラックス度を算出する手法と印象評価についての研究も行ってきた。そこで本研究では、心拍情報に基づきリラックス度を判定し、ユーザにリラクゼーション効果を与えるサウンドを自動生成するシステムを構築することを試みる。今回の報告では、事前研究として、異なる状況における心拍情報の様々な特徴を分析し、ファジィ推論によるリラックス度の判定指標を見出した。さらにICASを適用して被験者のリラクゼーションサウンドを生成する実験を行った。

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近年、スマートデバイスの普及は、めざましく利用者の様々なデータを、容易に活用できるようになってきた。本研究では、このようなスマートデバイスの利用データをロボットパートナーの人間とのコミュニケーションに活用するための方法論を提案する。次に、ロボットパートナーを用いた様々な実験を行い、提案手法の有効性について検討する。

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オノマトペの直観性は，身体動作において他者との知識共有を促す効果がある．一方で，オノマトペの持つ個人性・曖昧性は知識共有における妨げと成り得る．本研究では，オノマトペにより表現された筆記特徴から多次元ファジィ集合を構成し，筆記特徴の類似度を計算する．これにより，ファジィ演算を用いた身体動作の共有の有用性を考察する．

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近年タブレット端末の普及に伴い、教育現場でもアプリを教材として利用する試みがされている。しかし、既存のアプリではアプリ内の画像やボタンを編集することは容易ではない。また、アプリごとに学習内容も決められていることが多いため、利用者の目的に合わせて使用する教材を選択する必要がある。そこで本研究では、教師が生徒に合わせた教材を自由に作成することのできるアプリの開発を行う。本アプリでは、画像や文字、音声といった教育に効果的な要素を組み合わせて教材を作成することができる。これにより、英単語帳や算数の問題、コミュニケーションツール等複数の用途で使用することが可能となる。

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現代の子どもは体力レベルが低下しているという報告がある。要因の1つとして考えられているのは、身体活動の減少と言われており、特別支援児童に至っては健常児よりもさらに低く、健康維持のための支援方法の検討が早急に求められている。そこで本研究では特別支援児童の運動不足解消を支援するシステムの開発を目的とする。システムを利用することで運動する機会を増やすとともに、運動への動機付けを行うことで運動不足を解消することを狙いとしている。そのためにスマートフォンを用いて運動を計測し、クラウド上にデータとして保存する。保存されたデータはブラウザから閲覧可能であり、学校や家庭での指導に役立てることで狙いを達成する。

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現在、実際の毛筆を使用せずとも、コンピュータ上で毛筆フォントを用いることにより、誰でも手軽に毛筆文字で文書を作成することが可能である。しかし、毛筆フォントに対し毛筆文字の形状は一意に決められているため、掠れや滲みといった毛筆文字の特徴を細かく設定することは不可能である。これらの問題点を回避し、掠れや滲み表現を含む毛筆フォントの生成に成功している先行研究も存在するが、掠れや滲み度合いの調節がユーザにわかりづらいという課題が残っている。そこで、本研究では、先行研究のシステムにオノマトペを利用することにより、ユーザが直観的に操作することができる毛筆フォントの掠れ滲み処理システムを提案する。

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近年，想像力やコミュニケーション能力を向上させる表現教育が注目されている．現在の教育機関での教育は一対多の形式で行われており，教育が学習者個々に適切に行われているかは疑問である．特に表現教育においては，学習者一人ひとりに寄り添う授業形態が望まれている．そこで本稿では，一対一の状況下において表現教育を支援するためのロボットを提案する．また，ロボットの効果を検証するための実験を行った．その結果，人が表現教育を行う際と同等の効果がみられた．

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遺伝子の発現データをクラスタリングする研究が盛んに行われているが、多くは従来の階層的クラスタリング技法をそのまま利用している。このような方法を単純に利用するだけでは、遺伝子データに対して既に得られているドメイン知識を十分に利用することは難しい。ドメイン知識の一例は、messenger RNA (mRNA) のgene ontology である。そこで本報告では、gene ontology用語を利用したクラスタリングを提案する。1つの方法はgene ontologyを利用した類似度を定義し、従来の階層的技法を利用することである。2つ目は、最近注目されているmodularity indexに基づく方法の応用である。実データによる数値実験の結果を示す。

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近年、化学物質の有害性評価方法に細胞試験が注目されている。遺伝子発現デー タの取得も次世代シーケンサの実用化により大規模かつ正確になっているが、そ の一方で、遺伝子発現データの解析方法は未だに確立されていない。本研究では、 遺伝子発現データの解析方法の確立に向け、複数の細胞試験データ間の相関を特 徴づけるRNAの抽出アルゴリズムの開発を行う。具体的には、相関係数に対して 設定された最適化問題の最適解を様々なメタ戦略を用いて探索し、各遺伝子発現 データ間の情報を要約する。

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クラスタリングのSNSのユーザ構造への応用は現在多くの研究者の関心を集めている。このためには、ネットワーク構造、とりわけ有向グラフを基礎とするクラスタリング技法が注目されるべきであるが、利用できる技法の種類は多くはなく、研究もまだ十分とはいえない。本報告では、伝統的な階層クラスタリング技法を有向グラフに拡張した方法にDBSCANにおけるコアポイントの概念を利用し、その有用性を示す。また、Newman法などモジュラリティに基づく方法にコアポイントを利用した結果も示す。使用例にはSNSからとられた実データを用いる。

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外的な識別情報を持つデータを用いて識別器を開発し、新たに観測されたデータの識別に用いる方法が提案されている。しかし、これらの方法では、データが多変数で観測されているとき、識別が困難となる問題がある。この問題を解決するためには、いかに識別に有効な変数を選択し、識別率を向上させるかが重要である。本研究では、著者らによって提案された識別情報と主成分の関連性を示す量を用いて、識別に有効な変数を、主成分を介在させることにより選択する新たな変数選択法を提案し、その有効性を数値例により示す。

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k-means(KM)法は強力なクラスタリング手法だが、強い初期値依存性を持つ。この問題を解決するため、2007年にk-means++法(KM++)が提案された。ところで、文書データは一般的に球面上にマッピングされて処理されるが、ビッグデータをはじめ近年着目されているインターネット上のデータの多くは文書データであり、そのような球面上に分布するデータをクラスタリングする手法である球面k-means法(SKM)が2012年にされている。SKMも有効な手法であり、近年のデータ処理に対する要求を考えるとKMより注目されていると言えるが、KMと同様、強い初期値依存性を有する。そこで本報告ではその問題を解決するため、(1)三角不等式を満たす非類似度を導入することによってSKMを拡張し、(2)拡張されたSKMに基づいた球面k-means++法(SKM++)を提案する。SKM++の有効性は理論的に保証される。

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クラスタリングとは教師なし分類手法の1つであり、階層的手法と非階層的手法に大別される。非階層的手法の1つにファジィノンメトリックモデル(FNM)がある。FNMはクラスタ中心という概念を用いず、データ間の(非)類似度のみでクラスタリングを行うため、データ空間にユークリッド距離を想定する必要がないというメリットがあるが、誤差・欠損といった不確実性を伴うデータを扱うことができない。そこで本報告では、FNMに不確実なデータを扱うことを可能とする許容範囲の概念を適用した新たな不確実データに対するクラスタリングを提案し、その有効性および特徴を検証する。

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言語ベースクラスタリングの手法であるHierarchical Linguistic-basedClusteringで用いられる言語ルールは論理的整合がとれていない．そこで，それらの問題点を示すとともに力学モデルに基づく手法として，万有引力に基づく推論規則を用いた言語ベースクラスタリングを提案し，その特徴を論じる．

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本報告では、ノイズクラスタリングに基づく幾つかの可能性クラスタリング手法を提案している。まず、標準的可能性クラスタリングと標準的ノイズクラスタリングがクラスタ数1としたときに同じである一方で、エントロピー正則化可能性クラスタリングとエントロピー正則化ノイズクラスタリングは異なる。そこで、エントロピー正則化ノイズクラスタリングに基づいて新たな可能性クラスタリングを提案すると共に、関連した幾つかの変種を提案する。

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x-meansはk-meansを再帰的に実行し，情報量基準を用いた評価を行うことで，分割するクラスタ数を事前に設定することなく，データの分類を行う方法である．また，クラスタ分割結果を評価し，最適なクラスタ数を決定する指標として種々の妥当性基準が知られている．本論文では，情報量基準の代わりに妥当性基準を用いたx-meansを提案する．さらに，数値例により提案手法の有用性を示す．

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多変量データのファジィ分割に基づくk匿名化法が，情報損失の少ないプライバシー保護データ解析において有効性が示されている．本研究では，固有顔を用いた個人認証への応用として，顔画像のファジィk匿名化に基づく群衆行動の解析の可能性について検証する．k匿名化により個人の特定が不可能となる一方で，大規模施設における群衆の行動を大まかに把握できることを示す．

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混合多項分布の概念に基づくファジィ共クラスタリングは，文書解析などの個体-項目の共起情報データ解析に有効であるが，項目については分割の排他性がないために，クラスター間の相違を強調した分析性能の観点から改善の余地がある．本研究では，選択的な項目の排他的分割のためのペナルティ項を導入したアルゴリズムを提案し，分割性能に対する影響について議論する．

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半教師ありクラスタリングは大規模データの分類性能を向上する際の有効なアプローチであるが，教師として利用できる標本が少ない場合には，十分な分類性能が得られないことも多い．半教師なし学習において教師標本が少ない場合に，いくつかの教師標本を組み合わせて疑似的な教師標本を作成してデータ集合に付加することで，学習性能が向上することが報告されている．本研究では，疑似的な標本を付加した半教師ありファジィ共クラスタリングにおいて分類性能への影響を検証する．

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試合ログには，試合中のほとんどの情報が含まれている.しかし，各チームが試合に勝つために開発したチーム戦略を上手く抽出する技術に関する考察はこれまでほとんど行われていない.本研究では，試合中のパスやドリブルといったキック情報を用いてチーム戦略を判断し，試合の勝敗を予測する手法について考察する.

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本論文では，２台のリーダを用いたマルチロボットのフォーメーション制御について議論する．具体的にはフォーメーションの形状維持と障害物回避，環境の変化など様々な状況に対応する制御法を提案することを本論文の目的とする．まず，フォーメーションの形成にはバネモデルを適用し，ロボット間の最適な距離を維持する．次に，ファジィ制御を用いた障害物回避に関する説明を行う．最後に，提案手法についてシミュレーション検証及び実機検証を行い，その有効性を示す．

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本研究では，複数のロボットのコミュニケーションを対象とし,コミュニケーションにより生成される集団的な意識に関する議論を行う.ロボットには,マルチモーダルコミュニケーションを行うことができるパルロを用いる.関連性理論では認知環境に基づき,第一原則として認知原則,第二原則として伝達原則が議論されている.一方,ルーマンの社会システム理論では,話者が構成要素ではなく,コミュニケーションが構成要素として用いられ,コミュニケーションがコミュニケーションを生み出す自己産出系として考えられている.本研究ではこのようなシステム論的観点と関連性理論に基づき,人間とロボットのコミュニケーションの違いに関する議論を行う.

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本研究では，ロボットの情動に対して適切な色を用いて，コミュニケーションをとる相手にロボットの情動を伝える感情表出方法を提案する．従来のロボットによる感情表出の研究では，情動の伝達方法として，ロボットの表情による感情表現が多く用いられてきた．しかし，表情による方法では顔を有するロボットだけにしか用いることができない．この問題を解決するために，本研究では，様々な外見をしたロボットに対して，情動を色により表出する方法を提案する．また，シミュレーションでは本研究が提案するモデルによって，情動の発達に即した配色をすることは可能であることが確認された．

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　近年、高齢化社会が進み、移動手段に電気車椅子やシニアカーの利用が拡大すると考えられる。しかし、これらは車輪によって移動するため、階段や段差を乗り越えるのが困難である。そのため施設のバリアフリー化が叫ばれているが、全ての施設をバリアフリーにするためには相当な時間と労力が必要と考えられる。　本研究では、平地では車輪で移動し、段差では車輪を展開させて乗り越える車輪機構を検討する。このようにすることにより、車輪の移動効率の良さを持ちながら、階段等の段差を乗り越えることが可能だ。さらに段差形状によって、展開量を適切に制御できるよう検討する。

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近年、ロボットが活躍する環境が広がりつつある。特に、災害現場のような人間が立ち入ることができない危険な場所において遠隔操作によって動作するロボットが使用される。しかし、遠隔操作は通信途絶などによってロボットが帰還できなくなることがあるため、自律移動が可能なロボットの研究が進められている。本研究では、深度センサとロータリエンコーダを用いて周辺環境と自己位置・姿勢を認識させ目的地への最適な経路計画を行う方法としてダイクストラ法の利用を検討する。

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健康まちづくりにおいては、身体的健康増進を中心とした検討が行われている。しかしながら、こころの健康は、身体的健康と合わせて一体的な健康を形成している。ここでは、青年期のパーソナリティ障害を対象として、アンケート調査を利用する。実際にはDSMの判定基準に基づく境界性パーソナリティ障害など数種類の障害の判定を行った。これらは、青年期世代のアイデンティティ形成と密接に関係する。さらに本研究では、個人属性と生活要因に基づく障害レベルの判定をNNおよびファジィ推論により定式化する。これより、青年期におけるこころの健康に関する教育的方策を検討することができる。

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本研究では、低炭素社会の実現に向けて、ガソリン車に対する低炭素型車両の普及過程を検討する。このとき、運転者の車両購入時の車種選択に関する意思決定行動をモデル化する。現時点では低炭素車両の選択は潜在的意識に基づいており、アンケート調査結果を用いる。車種選択は、多様性の多い意思決定構造であり、統計的モデルの適用は難しい。そこで本研究では、意思決定構造を明確化するために決定木手法を用いる。なかでも、低炭素車両に関するあいまい情報に基づく判断を記述するために、ファジィ決定木手法を利用する。これより、低炭素車両選択に対する運転者の意思決定構造が明確化され、低炭素車両普及政策の検討が可能となる。

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マルチエージェントシミュレーションでは，社会的相互作用を容易に記述可能である．本研究では，経済的インセンティブ政策，航続可能距離延伸，充電インフラ整備およびCEVの多様化によるクリーンエネルギー車両（CEV）への車両更新の効果を推計するために，マルチエージェントCEV普及シミュレーションモデルを構築する．提案するマルチエージェントシミュレーションモデルは，車種決定プロセス，排出量算定プロセスおよび相互作用プロセスで構成される．車種決定に関しては，世帯の異質性を考慮して社会的同調効果に影響される点をモデルで表現する．また，エージェント間の関係をスモールワールドネットワークモデルで表現する．このマルチエージェントCEV普及シミュレーションモデルにより， CEVの普及と温室効果ガス排出状況の推移が観察可能となる．

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ロボカップ中型リーグでは，ロボット自身が自らの位置情報を推定する自己位置同定が，ポジショニングや戦略を考える上で重要なものとなる．基本的には画像情報や環境情報とフィールド情報を照合し，自己位置を推定する．しかし，上記の手法ではリアルタイムでの処理を行うことができず，戦略的行動や協調動作を行うことが難しい．そこで本稿では，遺伝的アルゴリズムを導入し，リアルタイムでの自己位置同定法を構築する．

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ロボカップ中型リーグにおいて全方向移動機構は，ロボットの移動やドリブルを行う上でとても重要な機構の一つである．本研究では，現状の全方向移動機構をより振動が少なく，スムーズな移動動作ができるように改良をした．また，改良した全方向移動機構の性能を検証するためにデッドレコニングの振動や誤差の実験を行った．本稿では，改良した全方向移動機構の機構紹介と性能検証の結果について紹介を行う．

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近年，少子高齢化や若者の農業離れ等から，農業従事者の割合が減少していることが問題となっている．このことから，農業におけるロボットの活躍が期待されているが，実環境でロボットを運用した時，多くの課題が発生することが考えられる．そこで，本研究は現場への実機投入の前段階として，トマトロボット競技会に向けたトマト収穫ロボットの開発を行った．本稿ではトマトロボット競技会に向けたトマト収穫ロボットの開発について述べる．

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正確な速度制御は，自律移動ロボットに他のシステムを適用することにおいて重要である．本研究では，移動ロボットの速度制御にスライディングモード制御を適用する．移動ロボットの伝達関数から切り替え平面を設計し，シミュレーションと実験を通して考察する．

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ロボット技術は様々な要素の集合体であるため，電子／機械系の工学教育における学習課題として非常に有用である．また，工学教育におけるモチベーションの喚起・維持は教育効果に影響を及ぼすため重要である．本研究では，ロボット教育のための教材開発を主目的とし，マンガを解説に用いた技術教材が教育効果に与える影響を検証することを具体的な課題とする．開発した教材を実際の講義において使用し，工学教育効果の検証結果を報告する．

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　情報工学の教育には、プログラミングに代表されるソフトウェア技術と、計算機構成に代表されるハードウェア技術の２つの分野がある。福井工業高等専門学校では、これらの教育は個別技術の学習がまず最初に進められる。そして高学年次にそれらを取りまとめる形のシステム開発型演習を配置することで、理解の定着を図るカリキュラム構成としている。このようなカリキュラムは、個別技術がどのように応用されているのかを学生に意識させることが難しいと考える。　筆者らは、情報工学分野の幅広い技術の基礎を教育するために、低学年次からその応用であるマイコンを用いた演習を実施した。これは、応用技術を最初の段階で学生に経験させることで、その後の学習の動機づけにすることを狙ったもので、本報告ではその手法を述べる。

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日本において，現在実用化されているロボットのほとんどは産業用ロボットである．農林水産分野におけるロボットの割合はわずかであり，農業用ロボットの研究開発は行われているが，一般的にはまだあまり実用化されていない状況である．トマトは主要な果菜類の一種であり，多くがハウス等の施設で栽培されているが，高温・高湿度な作業環境と長い収穫期間があるため，労働負荷は大きく省力化が望まれている．本論文ではトマトロボット競技会を通じたトマト収穫ロボットの開発について述べる．

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近年のゲーム機市場規模は、2007年にピークに到達した後、2008年のリーマンショックと同時に低下しつつある。世界三大ゲームメーカーのソニー（SCE）、任天堂、マイクロソフトは、それぞれ深刻な問題に直面している。その原因は、リーマンショックの影響はもちろん、それよりもっと重要な原因は、パソコンにおけるゲーム市場の継続的な拡大と、2008年以降、携帯電話やスマートフォンの急速な普及だと考えられる。本論では、近年のゲーム機の利用実態を明らかにし、業界の課題や利用者のゲーム機に対する要望機能等を明らかにするため、生活者に対しアンケート調査を実施して実証的な分析を行った。分析手法は単純集計、因子分析、多重応答分析、数量化理論等の多変量解析手法を採用した。過去の研究を調査すると関連する幾つかの研究がある。しかし、近年急激に普及している最新の機種も含めた研究はなく、さらに既に述べたような研究アプローチに基づく研究は少ない。今回の分析結果から、いくつかの興味深い結果を得ることが出来た。

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店舗における商品の陳列の仕方は売上に大きく影響を及ぼす。どの棚位置にどの商品を置くと、販売確率が高くなり、ひいては販売利益を最大にできるかは組み合わせ最適化問題となる。この問題に対しては、遺伝的アルゴリズムのアプローチなどが有効な方法として考えられる。しかし、店舗における最適商品棚配置問題に対する取り組みは、過去殆ど見られない。筆者らは以前、この問題を定式化し、遺伝的アルゴリズムを活用して解いた論文を発表している。そこでは商品の棚位置配置において複数棚位置への重複配置を許容しないものであったが、本論文では、商品の複数棚位置への重複配置を許容する問題を考える。この問題を定式化し、遺伝的アルゴリズムを活用して解くことを考える。本論文では、棚位置を拡張した場合を新規に取り入れた。簡単なモデル事例で数値計算を行い、最適解が得られることを示す。今後より複雑なケースに対応できるよう、さまざまなタイプの問題を組み入れて検討してゆきたい。

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昨今、産業界では効率的な経営を行うために、需要予測は不可欠なものとなっている。万が一適正な需要予測が行われなかった場合、欠品から大きな機会損失を招きかねない。予測手法の精度向上のために、これまで多々の時系列解析手法やニューラルネットワークを用いた理論が検討されてきているが、現実的に数はそう多くない。本論文では、階層型ニューラルネットワーク（以下NN）を用いて冷凍食品出荷データを時系列予測する方法について検討している。階層型NNでは変化の大きい非定常な時系列データを学習することが困難であるため、学習データを複数回繰り返して入力することで見かけ上の変化を小さくし、予測精度を向上させる手法を提案する。また、上記手法による予測結果と、過去に著者らが提案した最小予測誤差分散平滑化定数を活用した複合型予測手法による予測結果を比較したところ、良好な結果を得ることができた。

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店舗の棚に、いかに商品を最適に配置するかは、売り上げに大きく影響を及ぼす。この問題は、いわゆる組み合わせ最適化の問題であり、遺伝的アルゴリズムの適用などが考えられる。以前、我々は、同じ商品が店舗の棚に重複が可能なケースや重複配置が許されないケースに取り組んだが、今回は、棚数を拡張し、同一商品の棚への重複配置が許される場合を考える。コンビニエンス・ストアのカップヌードル類の棚について、検討した。よい結果が得られている。

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産業界では、いかに販売や出荷などの予測精度を向上させるかが重要な関心事となっている。この分野では多くの研究があるが、本研究では、ハイブリッド手法が導入され他の複数の手法との比較がなされてきた。これまで筆者らは、指数平滑法（ESM）とARMAモデルのハイブリッド手法によって予測誤差を最小分散にする手法を提案してきた。従来指数平滑法において平滑化定数の評価は恣意的に選択されてきたが、筆者らの研究ではARMAモデルのパラメータ推定を行うことにより、予測誤差分散が最小となる平滑化定数を推定する方法を考案している。この解法は簡素な方法で計算できるもので、様々な分野に適用できる。加えてこれにトレンドを除去した方法も併せて、我々は予測精度の向上を目指している。さらには、新たに「曜日指数」を導入して日次の予測を行い、衛生材料の出荷データに適用し、良好な結果が得られた。

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学習済みQ-テーブルをファジィ共クラスタリングすることによって得られた知識をどのように再利用するかについて論じる．クラスタリング結果を利用してQ-テーブルに初期値を代入しておくことやメンバシップ値を更新式に利用し，複数の状態や行動を同時に学習させることのの利点や欠点について，２次元ゴール探索問題と倒立振子問題を題材に検討する．

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オンライン動的ファジィ識別システムについて考察をする．これまでにConfidence Weighted 学習によるファジィIf-Thenルールの後件部実数値の調整アルゴリズムを提案したが，まったく同様の考え方で他のオンライン学習アルゴリズムが適用できる．本研究では，Passive-Aggresive 学習の枠組みを用いてファジィ識別器を動的にすることを提案し，Confidence-Weighted 学習によるオンライン学習ファジィ識別器との識別性能を比較調査する．

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意思決定者が直観に基づき与える一対比較値が互いに整合性がないことはよく知られている．区間AHPでは，各一対比較値が区間ウェイトの区間内のいずれかの実数値に基づいていると捉え，一対比較値を包含する最小幅の区間ウェイトが求められる．本研究では，区間AHPと同じ立場で，区間ウェイトを拡張してファジィウェイトを導くモデルを提案する．そのために，区間AHPを証拠の理論でのビリーフ関数に類似した区間ウェイトの下界に着目するモデルへと変形する．整合性が高い一対比較行列は，意思決定者がもつあいまいなファジィウェイトの高いメンバーシップ値に対応する区間ウェイトに基づいて与えられ，逆に，整合性が低い一対比較行列は，低いメンバーシップ値による区間ウェイトに基づいて与えられる．

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一対比較行列の不整合性が意思決定者の評価の曖昧さに起因すると考え，各基準や代替案の優先度を区間で表し解析する区間AHPが提案されている．本研究では，従来の区間優先度の推定法が十分ではないことを示し，意思決定者の評価の曖昧さをより反映する推定法として複数の方法を提案する．これらの提案法では，線形計画問題を解くことにより区間優先度が容易に推定できる．数値実験により，区間優先度の推定精度および代替案間の支配関係の推定精度を比較し，提案した推定法が従来の推定法より有用であることを示す．また，提案した推定法の中で最も適切な推定法について考察する．

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