本論文では,決定変数が連続変数である線形ナップサック問題において,目的関数の重み係数がファジィランダム変数で表される場合を考える.まず,目的関数に対して意思決定者の人間としての判断のあいまい性を考慮したファジィ目標を導入し,可能性計画に基づいて,その目標を満たす可能性の度合いを最大化することを試みる.このとき,目的関数に含まれる確率的不確実性のために目標を満たす可能性が確率的に変動することに着目し,確率計画法における満足水準最適化モデルに基づいた新しいモデルを提案する.さらに定式化された問題を等価な非凸計画問題に変換した後,多項式時間で最適解を求めるアルゴリズムを提案し,その時間複雑度を求めている.

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本稿において、人間の意図認識を行う知的エージェントシステムの構成法を示す。現在、計算機やロボット(エージェント)は人間生活のあらゆる局面で利用されている。しかしながら、人間とそれらのシステムのインタラクションには限られた入出力のチャンネルしか現状では許容されていないのに加え、機能の多様化、肥大化に伴いユーザが覚えなければならないことも増加しており、両者の性能を完全に引き出していないのが現状である。それに比べ人間同士のコミュニケーションにおいては、多様な入出力のチャンネルを複合的に利用し、複雑な意図伝達を簡単に認識し、言語が通じなくともある程度のコミュニケーションが可能と言える。本稿では、人間同土のコミュニケーションで一般的に行われている身振り手振りといった非言語情報を用いて、情報(自分の意志)を伝えることに着目した。人間同士のコミュニケーションを人間とエージェント間に適用し、様々な状況やコマンドを人間の動作から人間の意図の工学モデルである人工オントロジーを構築することにより読み取り、自律的に判断し、行動する自律型人間共生エージェントシステムの構成法を示す。このシステムでは、各エージェントが人間に対する人工オントロジーを構築し、それをエージェント間で共有することによって、意図表現の個人差や状況による違いに対応する。人工オントロジーは、双方向連想記憶ネットワークによる概念ファジィ集合を用いて構築し、動作認識には同様に双方向連想記憶によるファジィ連想推論を利用する。エージェントシステムにおいて、人工オントロジーによる情報共有の有効性を示す。本稿の目的は、人間にとって自然なインターフェイスを擁したエージェントシステム、すなわち、人間中心型システムを構築することである。本稿では、人間支援の各種ロボットヘの適用において有効性を示す。

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This research presents a linear solution method for multi-product and multi-period aggregate production planning (APP) with fuzzy goals. Two main objectives of aggregate production planning: the maximization of profit and the minimization of changes of workforce level are defined by fuzzy goals. Fuzzy goals are quantified by concave polyhedral membership functions, which are directly gotten from the decision maker or from linear approximation of continuous concave membership functions. Forecasted demands are also considered to be fuzzy. Trapezoidal membership functions are used to represent them. Linear coordination method, which has been shown its advantages in formulating convex polyhedral penalty functions, is applied to transform a multiple objective APP problem with fuzzy goals and demands to the crisp optimization problem using only linear equations by converse consideration on the maximization problem of concave polyhedral membership functions as the minimization problem of convex polyhedral penalty functions. The efficient linear coordination model is proposed in this research. A satisfactory efficient solution, which is also close to the decision maker's requirements, can be obtained. This model can be easily solved by the existing linear programming solvers. The proposed model is more appropriate than non-fuzzy formulations in terms of reflecting a realistic problem. Moreover, preference information from the decision maker can be clearly exhibited using concave polyhedral membership functions, which have not been used in existing APP problems. Finally, a numerical example is illustrated and briefly discussed.

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一般に,代数系で成立する多くの等式の中には,他の等式の組合せから導かれるものもあり,その場合は互いに独立ではないことになる.最低限どの等式を仮定すれば,すなわち,どの等式を公理系として採用すれば,その代数系で成立する他のすべての等式を導くことができるかが問題となる.代数の公理系の各公理が独立なとき,すなわち,各公理が他の公理の組み合わせから導けないとき,その代数の公理系を完全に独立な公理系と呼ぶ.本論文では,特に人工知能の分野において、あいまいで不確かな状態を表現するために重要な役割を果たしているクリーネ代数を対象として,最初に未定係数法を用いて,公理系における各公理の独立性を調べることにより,どの公理がより本質的な役割を侍っているかを調べる.更に,この結果に基づき,各公理の公理系における役割を明らかにし,その上で32種類の完全に独立なクリーネ代数の公理系を示す.

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Although innumerable research has challenged the design of fuzzy control systems from the standpoint of stability, most of them are just considering the fuzzy rules as an approximator to deal with the unknown functions in the plant to be controlled. Also, the fuzzy rules are changed completely from their origins which are obtained based on the views of experts after the parameters in the fuzzy rules are tuned. Actually, the primary idea of fuzzy control is to employ the knowledge of experts to control a plant instead of the algorithm extracted from the mathematical model of the plant. Clearly, if the original fuzzy rules are changed at all, what is the point of fuzzy control? In this paper, we consider a few cases to show how to develop a stable control system which persistently maintains the fuzzy rules in accordance with experts' views. Also, computer simulations will support the approach appeared in this paper.

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