本研究では, データ通信ネットワークの基本構造である最小木問題(Minimum Spanning Tree problem:MST)に関して, 4種類の問題を取り上げ, それらの遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく効率的な解法に関する研究を行っている.2次の目的関数を伴う最小木問題(q-MST), 多目的関数を伴う最小木問題(mo-MST), ノード次数(degree)の制約を伴う最小木問題(dc-MST), 及びターミナル(最小木の葉ノード)数の制約を伴う最小木問題(lc-MST)などは, ノードの数が多くなるほど計算時間が指数的に増加してしまうNP完全問題となるため, 従来の最適化手法の適用が困難であるという問題点が指摘されている.本研究では, 制約を伴う4種類の最小木問題を対象として, 問題の木構造特性と進化計算法の特長を結びつけた効率的な遺伝的アルゴリズムをそれぞれ提案しており, NP完全な組合せ最適化問題に対する進化計算法の有効性を明らかにしている.また, 現実のデータ通信ネットワークを構築するための効果的な基本設計法を明らかにしている.すなわち, 本論文は4種類の最小木問題のGAによる解法に関する理論と手法を確立している。

本研究では, 生産・物流システム最適化の実現において, 最も重要で代表的な活動である生産配送計画問題として, 従来の輸送問題(Transportation Problem)と固定費付き輸送問題(Fixed Charge Transportation Problem), さらに生産容量の制約と伴うプラント配置問題(Capacitated Plant Location Problem)を取り上げ、それらの遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく効率的な解法に関する研究を行っている.一般的に, これらの効率的な解法の開発に対して, 必要メモリ容量及び計算時間の観点からその改善が要求されている.本研究では, GAの開発に当たって, 問題の構造性に適合したハイブリット型GAの開発が行われている.すなわち, GAの弱点を補い, 解法の性能を向上させるためにGAと従来解法を組み合わせたハイブリッド型遺伝的アルゴリズムを提案している.生産・配送計画問題を対象とし, 生物進化的アプローチとして問題の構造性を活かした有効なハイブリッド型遺伝的アルゴリズムを提案し, 現実的な工学問題を解決するための進化算法を適応させる手法を提案している.

気象に関する言い伝えは全国各地に多数存在し, 通常, 経験に基づいて利用されている.言い伝えに基づいた気象予測は言語的かつ曖昧に表現されていることもあり, 予測精度はこれまで科学的に解析されていなかった.本研究では, 「寒だめし」と呼ばれる経験に基づく地域的な長期気象予測における気温予測精度の検証を試みた結果を示す.具体的には, 言語的に表現された気温予測結果を数値データ化し, 一致率とスコア法を用いて定量的な検証を加えた.また, 気象庁が発表している3ヶ月予報の気温に関する言語的な表現を用い, 気温予測の検証を試みた.その結果, 5段階スコア法による「寒だめし」の年間平均の予測精度は約53%程度であり, 3ヶ月予報と同レベル程度の精度を有していることを確認した.

本論文では, 問題の定式化に携わる専門家のあいまい性を適切に表現するためのファジィ数を含む多目的整数計画問題に焦点をあて, 意思決定者の判断のあいまい性を考慮するためのファジィ目標を導入した定式化を行うとともに意思決定者の満足解を効率的に導出するための遺伝的アルゴリズムを用いた対話型ファジィ満足化手法を提案する.遺伝的アルゴリズムにおいて, 効率的な探索のために, 3重構造文字列による個体表現と対応するデコーディングアルゴリズム及びランダム算術交叉を提案する.最後に, いくつかの数値例により, 提案手法の有効性を検証する.

ニューラルネットワークにファジィ数ベクトルが入力された場合, 対応するファジィ数出力ベクトルの計算は, ファジィ演算を用いて行われる.このとき, ファジィ演算が各ユニットで独立に実行されるため, 入力ベクトルに含まれるあいまいさが, 入力層から出力層へ向けた計算の進行とともに増加するという問題点が生じる.本研究では, まず, この問題点を, 拡張原理の局所的な適用と大域的な適用という観点から議論する.局所的な適用では, 各ユニットでのファジィ入出力関係が拡張原理により定義される.一方, 大域的な適用では, ニューラルネットワーク全体のファジィ入出力関係が拡張原理により定義される.次に, 具体的な数値計算例を用いて, 拡張原理の局所的な適用におけるあいまいさの増加がどの程度であるかを示す.さらに, あいまいさの増加を低減するため, レベル集合の細分化手法を示す.最後に, ニューラルネットワークからのファジィルールの抽出に細分化手法を適用し、その有効性を検討する.

自然言語処理を行う上でシソーラスは不可欠であるが、その構築には多くの労力が必要であった。そこで、相互情報量に基づく関連度を用いたシソーラス構築の自動化手法などが提案されてきた。しかし、相互情報量を用いた関連度の計算は複雑であり、多数のシソーラスを構築する必要がある場合などには高い計算コストが問題になっていた。そこで、本研究では低い計算コストで相互情報量に基づく手法より高精度なシソーラス構築システムを構築するために、動詞間のファジィ近接関係を用いた関連度を用いたシソーラス構築システムを提案する。コーパスの出現頻度情報を反映させるために低頻度動詞の影響を排除するファジィフィルタと、高頻度名詞の影響を排除するファジィフィルタを提案し、ファジィ近接関係と組合わせて4通りの関連度を定義した。対照実験として相互情報量を用いた関連度と本手法を比較する。また、ファジィフィルタの効果を評価するために相互情報量を用いた関連度にファジィフィルタを適用した関連度も定義し、さらに4種類の関連度を定義した。EDR共起辞書から名詞と動詞の関係を共起に関わる助詞「を、に、が、は、で」毎に5種類の分類実験に用いる共起データを作成した。5種類のデータと8種類の関連度の組合わせで40通りの関連度を定義し、分類語彙表に登録されている動詞の再分類を行うことで評価を行った。さらに、本手法を用いて分類語彙表に未登録の動詞を分類し、人間が評価を行った。両方の実験の結果、助詞「で」によって共起するデータをファジィ近接関係に低頻度動詞に関するファジィフィルタを適用した関連度が最も高い評価を得た。また、データ量を変化させて計算時間を計測し、データ量が多いほど本手法による計算量低減効果が高くなることを示した。以上より、従来手法に比べて低コストで高精度な動詞シソーラス構築が可能であることを示した。

本研究では, ファジィ入出力データが与えられた場合のDEA分析手法が議論される.通常のDEAをファジィ入出力データの場合へ拡張するいくつかの方法が考えられるが, ここでは, 自然な2種類の方法が取り上げられる.第1の方法として, DEAで解かれる線形計画問題を入出力データからD効率値への写像とみなし, 拡張原理を適用して, ファジィ入出力データからファジィD効率値を求める方法が提案される.第2の方法として, 可能性理論に基づいた効率性分析法が提案される.これにより, 可能的な効率性と必然的な効率性が定義される.DMUが与えられた度合以上で可能的に効率, 必然的に効率となるための改善案が議論される.さらに, 第1の方法と第2の方法の関係が調らべられる.最後に, 提案された解析手法を説明するため, 簡単な数値例が与えられる.

本論文では, 上位レベルに1人, 下位レベルに複数の意思決定者(decision maker:DM)が存在する分権的2レベル線形計画問題に対する対話型ファジィ計画法を提案する.提案する手法は2段階からなり, 第1段では各DMの目的関数に対するファジィ目標を規定した後, 上位レベルのDMが満足度の最小許容度を主観的に設定するとともに, レベル間の満足度の比も考慮して, 必要となればDMの最小許容度を対話的に更新する.第2段では, 上位レベルのDMと下位レベルの個々のDMとの満足度の比を考慮しながら, 上位レベルのDMが個々の下位レベルのDMの満足度に対して最大許容度を主観的に設定し, 必要となれば最大許容度を対話的に更新する.この2段階の対話により上位レベルのDMの意向を尊重しつつ, レベルの間のみならず上位レベルのDMと下位レベルの個々のDM間の満足度の達成バランスをも考慮した満足解が効率よく導出される.また, 得られる満足解は満足度の空間でのM-パレート最適性が保証されている.

SIRMs(Single Input Rule Modules、単一入力ルール群)動的重視度結合型ファジィ推論モデルを倒立振子システムに適用し、4入力項目の制御対象に対しても有効であることを示す。倒立振子システムの特徴を各SIRMと動的重視度の設計に取り入れ、振子の角度制御のみならず位置制御も含めた倒立振子システムの安定化ファジィ制御器を構築する。本ファジィ制御器では仮想目標角度を求めることなく、ごく自然な形で倒立振子の安定化制御と台車の位置制御が並列にスムーズに行えることを明らかにする。0.001sから0.020sまでの間のサンプリング周期で、振子の長さが0.2mから2.2mまで、振子の質量が0.001kgから、台車の質量が0.002kgから、かつ振子の質量と台車の質量の比が0.005から0.500までである各倒立振子システムを、-30.0度から+30.0度までの任意角度から、あるいは-2.25mから+2.25mまでの任意位置から約8秒以内に完全に安定化させることができることを実験的に示した。

本論文では, 建材メーカにおける現実の生産・輸送問題を取り上げ, 既存の複数の生産拠点(工場)で複数の製品を製造し, かつその生産拠点自身が需要地でもある状況のもとで生産・輸送計画を考察する.最初に, 各生産拠点での生産能力と需要の条件のもとで生産コストと輸送コストの合計を最小にする生産・輸送計画を決定する問題を定式化する.さらに, 工場の生産量や製品供給量の満足度を考慮したファジィ生産・輸送計画問題を考察する.最後に, 複数の拠点が協調して作成した生産・輸送計画による利益やコストの分配問題に対して, 協力ゲームの解に基づく分配計画を与える.それぞれの問題に対して, 適用例を示す.

本研究では, まず, OWAオペレータを用いた多目的ファジィスケジューリング問題の拡張を提案する.総満足度最大化問題と最小満足度最大化問題が既に提案されているが, これら二つの問題の間に位置する多目的ファジィスケジューリング問題をOWAオペレータを用いて定式化する.我々の多目的スケジューリング問題の特徴は, 各ジョブがそれぞれの目的にしたがってスケジューリングされることである.各ジョブの目的は, 対応するジョブの加工終了時間に対する意思決定者の満足度を表すメンバーシップ関数により定義される.次に, 各ジョブの重要度を考慮したスケジューリング問題の定式化を行う.従来の定式化では, スケジューリングの対象となる全てのジョブは, 同じ重要度で取り扱われていた.しかし, 現実には, ジョブによって重要度が異なることが生じる.すなわち, あるジョブは他のジョブより重要であるような状況が考えられる.そこで, ジョブの重要度を考慮するため, 目標満足度を導入した定式化と重要度ごとに異なる報酬を導入した定式化を提案する.最後に, 数値実験により, 各ジョブの目的を考慮した妥当なスケジュールが得られることを示す.

本論文ではオブジェクト指向プログラミングにおけるクラスに関し, それを構成しているメンバ間の依存関係に着目して, メンバを頂点とした有向グラフでクラス構造を表現する.さらにこのメンバ間の依存関係を重み付き閉包を用いて定量化し, それをファジィグラフとしてとらえ, ファジィグラフの連結構造分析を通してクラス構造の複雑さについて考察する.