システムの信頼性解析に専門家の主観や自然言語を導入する場合, ファジィ集合の演算について検討する必要がある。なぜなら解析結果に対する言葉による表現は専門家の主観によるからである。本論文はファジィ集合の演算についてファジィ信頼性解析の観点から考察を加える。本論文ではファジィ集合の演算としてそれぞれ, 最小 t-norm (激烈積)から最大 t-norm (論理積)までの範囲, 最小 t-conorm (論理和)から最大 t-conorm (激烈和)までの範囲をカバーする, パラメータ化された t-norm, t-conorm を考えている。システムの信頼性解析の観点からすると, 最小の t-norm, t-conorm は最も楽観的な演算を意味し, 最大 t-norm, t-conorm は最も悲観的な演算を意味する。つまり, 最も楽観的な信頼性解析のモデル化から最も悲観的な信頼性解析のモデル化までがパラメータ化されたファジィ集合の演算によって可能となる。最後に, 例題によって3種類の主観的な信頼性解析の結果について比較検討し, 別な観点からパラメータ化された演算の意味を論じている。またこの例題によって, パラメータ化された演算は評価者の主観や過去の経験に基づいた感覚的知識を反映していることも示す。信頼性評価にだけでなく, ファジィ集合の演算にも専門家の主観を導入することによって, 主観的な信頼性解析が行える。

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一般に, 現実の意思決定問題を多目的線形計画(MOLP)問題としてモデル化する際に, 目的関数と制約式の係数に, あいまい性を取り入れたファジィ MOLP 問題をクリスプな MOLP 問題に変換する手法が各種報告されている.その中で, 各係数に台形型メンバシップ関数を用い, また, 可能性と必然性の概念に基づくファジィ数間の大小関係に関する4種類の指標のうちの2種類と意思決定者による可能性のしきい値を導入した変換法が, 最近報告された.これは, q 個の目的関数, n 個の決定変数と m 個の制約式のファジィ MOLP 問題が, それぞれ q 個, n+q 個と 3m+3q 個のクリスプな MOLP 問題に変換される.本論文では, この変換法を改善し, q 個の目的関数, n 個の決定変数と 2m 個の制約式となる再定式化モデルを提案し, 数値実験により, 従来の変換法と比較した定量的評価を行う.

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順序構造モデルによるファジィ推論は、各入力ごとに推論規則を記述し、推論規則間の順序関係を規定することで推論結果の調整を行う手法であり、人間の経験的推論規則との対応がとりやすいという特徴を持つ。この推論により生産現場における作業着手手順決定問題を解くには、各製品の完成予定日、部品欠品数、所要作業時間等の種々の要因に関する推論規則に対して生産管理のベテランが持つ重視度を獲得しなければならない。しかし、生産管理者がこれらの重視度を明確に意識しているとは限らないため、重視度の抽出は手数の要る作業となっている。本論文では、作業着手手順決定問題において、生産管理者の持つ上記重視度を獲得すべき知識と見なし、新たに PRIMITIVE 曲線を提案し、この曲線をもとに重視度の修正案をファジィ推論により求める知識獲得支援システムを提案する。本手法の有効性を確認するため、生産現場の具体例をもとに、仮想的に重視度獲得の実験を行う。

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本研究では, ファジィルールを用いた多群判別手法を提案すると共に, 数値実験により, ファジィルールやファジィ推論における種々の条件設定と識別能力との関係を調べる.本研究で用いるファジィルールは, たとえば, "If x_<p1> is small and x_<p2> is large then x_p belongs to Class 1 with CF=0.8" という形式のものである.ここで, CF はファジィルールの確信度である.まず, 与えられた学習用パターンからファジィルールを自動的に生成する方法を示す.提案手法では, 学習や繰り返し計算を行うことなくファジィルールが生成される.次に, 生成されたファジィルールを用いて未知パターンを識別するファジィ推論の方法を示す.提案手法では, 適合度と確信度の積が最大となるファジィルールの結論部がファジィ推論の結果となる.さらに, 2次元パターン空間内での2群判別問題を用いて, パターン空間の分割数, ファジィ集合の形状, 適合度の演算方法など, ファジィ推論における種々の条件設定と識別能力との関係を調べる.最後に, Fisher によるアヤメ科の植物の判別問題を用いて, 提案手法とニューラルネットを用いた方法との比較を行う.

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本論文では, 嗜好のファジィモデル(γモデル)を検証するために行なった心理評定実験の結果について述べる.嗜好のγモデルでは, モノに対して抱かれる好き・嫌い感情の強度が, モノを構成する要素に対してなされる, 熟知度, 魅力度, 非魅力度(嗜好変数)の評価を統合して計算される.統合には補償作用を考慮したファジィ集合のγ結合が用いられ, 要素評価と嗜好感情の強度は5個の補償パラメタで関連づけられる.実験では, 部屋のコンピュータ・グラフィックス画像を呈示刺激として, 被験者に天井, 壁, 床について嗜好変数との適合度を評価させる.また, 同時に, 部屋全体の好き, 嫌い, 及び, 全体的な印象を表わす形容詞に対する評価を行なわせる.部屋の部分に対する評価は嗜好のγモデルによるあてはめに, また, 全体印象形容詞の評価は標準的な回帰モデルによる分析に用いられる.8人の被験者に48種類の刺激を呈示して収集された評定データに嗜好のγモデルをあてはめた結果, 部分評価が一貫している被験者の反応データは, 標準的なモデルを適用した場合と比べて, それほど劣ることなく説明されることがわかった.また, パラメタによって個人の統合特性を表現できる可能性があることが示唆される.

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自動火災報知設備は火災から生命、財産を守る上で社会的に大きな役割を果たしている。しかし一方で誤報(非火災報)の発生に伴う自動火災報知設備の信頼性の不足も指摘されている。このような社会的要請から、本研究では状況を早く判断・報知しかつ誤報・失報の少ない火災判断システムの開発を目指している。このようなシステムの実現のために本論文では、知識の獲得、推論機構各々にファジィ理論を応用して効果のあることを明らかにした。すなわち知識の獲得についてはファジィクラスタリング手法により特徴量の抽出を行い、推論機構ではファジィ推論により現象生起の初期の段階からの判断を行い、その結果を段階的にグラフ及び音声で警報を発するシステムを提案する。本システムの有効性については、プロトタイプシステムを実際のビル内に設置し、そのフィールドデータから誤報の低減に極めて効果のあることを実証した。また、火災に対しては実験データから失報のないことを確認し、さらに火災・非火災の確信度に応じて段階的に警報を発することにより、火災の早期発見と共に火災警報ベル等によるパニックを防ぐことが可能となった。

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本論文では, アルミニウムの電気精錬における電気炉の最適運用計画のための意思決定問題に対して, 単一の目的関数だけではなく複数の目的関数を考慮するとともに, ファジィ理論を導入した多目的混合整数計画としての定式化を行う.さらに, 各目的関数に対する意思決定者の"だいたい〜以下あるいは〜以上にしたい"というファジィ目標も考慮して, Simulated Annealing 法とよばれる組合せ最適化問題の一般的な解法を適用して近似最適解を求めるという手法を提案する.ここで Simulated Annealing 法のパラメータ決定の困難な点に対処するため, 対話により Simulated Annealing 法の各種パラメータを決定して, 各々のファジィ目標の統合方法の決定を対話的に行うという意思決定支援システムをワークステーション上で開発し, 具体的な数値例によりその有効性を示す.

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知能ロボットにおいて「人間らしい」行動決定機能を表現しようとする場合、あいまい状況認識を含む動作シーケンスの記述が重要となる。本研究では、クリスプ量およびファジィ量が混在するようなシーケンスフローが表現可能なファジィアルゴリズムの概念を用いて、人間が通常行っているのに近いマクロ行動決定アルゴリズムを記述することを試みる。本論文では、まずアルゴリズムチューニング機能を有する修正ファジィアルゴリズムを提案し、次にこれを用いた自律移動ロボットの行動決定アルゴリズムの構築方法について述べる。本方式の主な特長を以下に示す。1)ファジィアルゴリズムを用いることにより行動決定シーケンスの柔軟でかつマクロな知識表現が可能である。2)ファジィフレームによるあいまい概念および修正ファジィアルゴリズムによるあいまい状況の定義ができる。3)行動目的に従って制御されるスレショールド値をもつアルゴリズムチューニング機能をもつ。最後に本方式の検証のため、簡単な屋内環境を想定して行った計算機シミュレーションおよび移動実験の結果についても報告する。

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熟練者が制御を行う場合, その操作量決定過程は一般に多段であると考えられている.しかしながら, その推論過程は, まず最初に制御対象に関する包括的な知識を用いて大域的な操作量を決定する.この操作量を用いて制御結果を予測し, 制御目的を最大満足するように操作量を直接修正している.このように熟練者の操作量決定過程は大別すると二段階になっており, 二段でほぼ満足のいく制御結果が得られると考えられる.本論文では, 二段階で近似できる熟練者の操作量決定過程の各段で異なった推論を行う二段ファジィ制御法を提案する.本制御法の一段目は従来の状態評価ファジィ制御法に対応し, 二段目は目的評価ファジィ制御法に対応している.また, 二段目は制御結果を最適にするために調整を行う部分であり, チューニング問題である.したがって, 二段ファジィ制御法は, 従来の手法とは異なったチューニング手法の一つであるとも考えられる.この二段ファジィ制御法を模型自動車の縦列駐車制御に応用し, 従来の状態評価ファジィ制御法との比較を行う.

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ロボットマニピュレータの経路追従制御性能を向上させるためには, より良いサーボ系の設計への努力が重要であるが, 与えられた経路から軌道を求める軌道計画問題も考慮する必要がある.さらに, 実際に制御するとき初期誤差や外乱などの原因でロボットマニピュレータが経路から外れる恐れがあるので軌道計画を行うときにサーボ系の追従状態を実時間で監視すべきである.本論文では, オンラインファジィ軌道計画法を提案し, それをロボットマニピュレータ経路追従制御に適用した.また, この軌道計画においては経路のP表現を用いるため, この軌道計画法が多自由度のロボットマニピュレータにも容易に適用できる.ここで経路のP表現とは, 関節空間において折線経路の位相情報を用いて経路を表現するものである.また, オンラインファジィ軌道計画は経路追従制御を行いながら実行されるので, 経路追従制御性能を改善することができる.実験によりこのオンラインファジィ軌道計画法の有効性を検証した.

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An Optimum Fuzzy Controller which is applicable to the optimum operation of train's running is described. In designing the controller, not only the operating experience of skilled drivers can be fully considered, but also the Fuzzy Control Theory can be properly combined with the Optimum Theory. By developing an on-site controller realized by a microcomputer system, field tests had been finished in P.R. of China. As a result, it was testified that the fuel oil consumption was apparently decreased on the premise of safety and punctuality of train's running. In order to make characteristics of the Optimum Fuzzy Controller more perfect, it has been improved with the help of advanced technology and supporting tool of fuzzy control in Japan. The simulation result shows that the improved controller can ensure the train's running in an optimum operating way even though actual disturbances are great.

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