知能と情報

本論の構成は次の通りである.デザインに関する研究背景を述べた後,まず,学生のデザイン課題への取り組みの事例を紹介し,その過程の解釈,次にデザイン思考のモデルに基づく考察,デザイン教育における課題の意図を論じ,デザイン教育の意味を述べる.

数理計画法の適用分野は、現実社会の多種多様な場面に及ぶ。現実の数理計画問題には、目的関数および制約条件に不確実要素を伴う場合が多い。不確実な状況下での意思決定にはリスクが含まれるため、現実システムの不確実性をモデル化し、確率的変動要素を考慮した解法が必要となる。そのため、数理計画法の一手法である確率計画法の紹介を行う。確率計画法は、数理計両問題に含まれるパラメータが確率変数と定義される問題であり、不確実な状況下での最適化問題を対象とする。従来、電気事業における設計、計画、運用などの問題に対しては、確定的な数理計画法が用いられてきたが、今後予定される電力自由化により、不確実な状況下での意思決定が重要となる。本論文では、電気事業で現れる実問題に適用可能な、確率計画法に基づく数理計画モデルとその効率的な解法を示す。

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最近,ファジィ理論の実用化の進展とともに,ファジィ推論が多くの分野で用いられるようになってきている。それは,ファジィ推論が非線形のモデリングが容易であり,エキスパートの知識が簡単に表現できる特徴などを有しているからである。しかし,ファジィ推論には,入力数の増加に伴うルール数の急増,ファジィシステムの大規模化などの問題を抱えている。本論文では,最急降下法を用いたファジィルールの自動調整に遺伝的アルゴリズムの手法を用いたメンバーシップ関数の形状選択,最適形状の決定の手法,ならびに再配置アルゴリズムを付加した。ファジィモデルのチューニングに遺伝的アルゴリズムの手法を効果的に使用することで,冗長なメンバーシップ関数やルールの削除が可能となる。またモデルに適合したメンバーシップ関数を選択することができ,汎化能力を向上させることができる。本手法の有効性をシミュレーションにより示す。

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近年,モバイル環境におけるユーザ適応情報サービスに向け,ユーザの行動をモデル化することで行動パターンを把握しようとする研究が行われている.これらの手法はユーザの位置情報の履歴を基に,データ系列から頻出するデータパターンを抽出し,将来行動を予測することを目的としている.しかしユーザの行動はその付帯情報に応じて変化する場合もあり,データ系列のみからは必ずしも予測することはできない.本稿では,ユーザが移動する際の付帯情報を利用することで,ユーザの移動先を予測する方式を提案する.提案方式では,位置情報と,付帯情報としての日時情報を含むユーザの移動履歴データを蓄積し,エントロピーを評価指標として用いることで目的地と因果関係のある日時条件を日時カテゴリとして選択する.そして選択された日時カテゴリを利用することでデータ系列のみからは判断できない目的地の予測を可能とする.カーナビゲーションシステムにより収集された移動履歴データに対して提案方式を適用した結果,被験者がある地点を出発してから所定の時間走行する区間において,従来方式に比べて予測精度が高く,本方式の有効性を確認することができた.

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