事業体評価手法としてDEAがある．これはデータから仮想的に作られる効率的フロンティアと各評価対象とを相対比較することで，その評価値を測定する．過去の研究で対応分析を用いて，事業体群の位置関係を2次元上で視覚的に表すことはできたが，効率値や改善方向の基準である効率的フロンティアの図示化を行うことができなかった． そこで本研究ではファジィ主成分分析（FPCA）を用いて効率的フロンティアを形成する事業体群を強調することで効率的フロンティアの視覚化を中心とした図示化を行う．

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本稿では，電動車イス使用者の操作負担を軽減するために，1つの入力によって傾斜路面においても電動車いすに直進走行をさせる方式を提案する．ここでは，筆者らが提案する状態フィルタを用いた強化学習手法によって，左右DCモータへの入力電圧が適応的に調節される．さらに，シミュレーションを通して，提案方式の有効性，特に電動車イス使用者の操作負担が軽減されることを確認した．

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群強化学習法とは、我々が先に提案した学習法で、複数のエージェントが互いに情報交換を行い学習を進める手法である。これにより、1つのエージェントが学習するよりも、より速く適切な学習が可能となる。本論文ではその群強化学習法でエージェントが情報交換を行う際、アリの食採行動をヒントに考案されたアントコロニー最適化法に基づく新しいアルゴリズムを提案する。

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魚や鳥が形成する群行動は，群を構成する各エージェント（個体）に現実の生物の行動パターンを模した行動ルールを規定することでモデル化できることが知られている．本研究では，強化学習を用いた学習によりエージェント間の相互作用から群行動を自律分散的に形成させる枠組みを提案してきた．本稿では，計算機実験を通して，強化学習による群行動の発現や，プレデタ（捕食者）導入下での回避の学習について詳しく分析・検討する．

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進化型多目的最適化アルゴリズムの性能比較を行う場合，Hypervolumeなどの評価尺度を用いて，個々のアルゴリズムの性能を評価する．高い評価値を獲得できるアルゴリズムは，高い探索能力を持つアルゴリズムと考えられる．本論文では，評価尺度の最大化を目的とし，１回の実行で１つの解を獲得し，繰り返しにより非劣解集合を獲得する手法を提案する．数値実験を通して，既存アルゴリズムと提案手法との性能の比較を行う．

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ぬいぐるみ型ロボットを用いて被験者が作成した４つの感情をあらわす動作を，主成分分析により特徴を抽出し，感情を判定する手法を検討した結果を報告する．

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ぬいぐるみ型ロボットを用いて被験者が作成した４つの感情をあらわす動作から特徴量分析により特徴を抽出し，感情を判定する手法を検討した結果を報告する．

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従来，GA研究では探索空間を狭めるために冗長性を排除したコンパクトな遺伝子型-表現型写像の設計が着目されてきた．しかしながら，近年，遺伝子型-表現型写像に冗長性を導入することの有効性が盛んに議論されている．そこで，テスト問題の1つであるNKランドスケープにおいて，これまで提案されている冗長な遺伝子コーディング法および我々が提案するコーディング法を採用したGAのパフォーマンスについて検証する。

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筆者らは，集団中の解の規模を段階的に成長させることにより，ブロートの発生を軽減可能とすると共に，小規模で良好な解を特定可能とするGPのためのブロート抑制型世代交代モデルを提案し，主として関数近似問題への適用を通して，その有効性を確認している．本研究では，ブロート抑制型世代交代モデルが自律エージェントの設計問題においても有効であることを実験的に確認する．

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バイナリコード型GAでは，２つの親個体から交叉操作を用いて子個体が生成されると，子個体は常に２つの親個体間の内部に生成されることになり，目的関数空間における個体群の多様性が減少する．一方，実数値GAでは，一般的に親個体間の内部だけでなく，外部にも子個体を生成する．本論文では，実数値GAでの交叉操作の考えをバイナリコード型GAに適用する．数値実験を通して，個体群の多様性が維持されることを示す．

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従来の遺伝的プログラミングは，内部状態を有する自律エージェントの設計問題への対応を十分に考慮しておらず，非マルコフ的環境への適用は難しい．本研究では，過去の入出力や計算結果から内部状態を動的に構成し，それを利用して良好に行動可能な自律エージェントを進化的に設計可能な遺伝的プログラミング手法を提案すると共に，非マルコフ的環境におかれた自律エージェントの設計問題への適用を通して，その有効性と問題点に関する実験的考察を行う．

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複素ニューロンを用いてHopf分岐で生じたリミットサイクルをモデル化する。Hopf分岐の標準形をもとに分岐パラメータ依存性を考察し、その最低次を複素ニューロンで表現すると、振幅に対する外部入力および振動数変調として表されることになる。二足歩行のCPGとして、この複素ニューロン２個を相互抑制で結合し、各ニューロンが各脚の運動を制御するモデルを考える。上位運動中枢からの一定入力を分岐パラメータとするとき、入力に応じて複数の歩容が数値計算により得られ、それらを解析した。

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微弱な信号に対する非線形システムの応答性がノイズの存在下で増強される現象 として，確率共鳴が知られている．これに対して本研究では，非線形システムの典型例であるカオスニューロン系が示すカオスによる決定論的共鳴現象について検討する．シミュレーションによる詳細な解析を行った結果，微弱な外部信号に対する高感度な検出能力が確認された．この性質はノイズフリーな状況において出現するものであり，従来の白色ノイズの存在下で生じる確率共鳴とは大きく異なっている．

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本研究では，リカレントニューラルネットの構造と結合重みの進化的な同時最適化手法NEATで採用されている世代交代モデルの問題点を指摘し，同モデルの改良版を提案すると共に，非マルコフ的環境におかれた自律エージェントの設計問題への適用を通して，その有効性に関する実験的考察を行う．

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近年，オンライントレードが一般的になり，新規トレーダーが次々と株式市場に参入している．また，インターネット環境の普及により，個人レベルでも従来とは比較にならないほど大量の株式情報が入手可能となった．だが大量のデータがあっても，そこから有益な情報を取り出すことができずに，投機に近い状況で取引をしているトレーダーが多いのが現状である．そこで本研究では，実データを用いて遺伝的プログラミングにより有益な取引戦略を進化的に得ることを目的とする．

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遺伝的プログラミング(GP)において探索途中に個体のサイズが指数関数的に大きくなっていくブロートと呼ばれる問題がある. この問題を解決するために, 同値でよりサイズの小さい木構造に変換する簡約化が提案されている. 簡約化の目的として, 探索中の個体のサイズを抑えることや, 解析の際, Building Block の発見につながることなどがある. 従来, 森らの論文により算術型の木構造における簡約化手法は提案されているが, 今回は新たに論理関数を表す論理式型の木構造における簡約化手法を提案する.

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移動ロボットの遠隔操作システムにおいて，移動ロボットに搭載したレンジセンサが検出する環境情報を，操作者側に伝送して環境情報として視覚的に提示する方法を検討した結果を報告する．

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移動ロボットの遠隔操作システムにおいて，操作者の視線を検出する機能により操作画面上のボタンを操作することで移動ロボットシステムを操作する方法を検討した結果を報告する．

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移動ロボットの遠隔操作システムにおいて，移動ロボットに搭載したレンジセンサが検出する環境情報を，操作者側のジョイスティックに触力覚として提示する方法を検討した結果を報告する．

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パレート最適ルールを候補ルールとする遺伝的ルール選択は，候補ルールを限定することにより識別器の効率的探索が可能な手法である．しかし，候補ルールを限定することは，良い性能を持つルールを事前に削除してしまう可能性がある．そこで，本論文では，パレート最適性の条件を緩和し，多様なルールを候補ルールに含めることで識別性能の改善を試みる．数値実験では，条件緩和が識別性能と探索時間に及ぼす影響を明らかにする．

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セルラーGAでは，一般に1種類の近傍構造が用いられる．新たな個体を生成するための親個体は，近傍構造内から選択される．本論文では，新たに個体の評価を行う近傍構造を加え，２種類の近傍構造を用いたセルラーGAを提案する．提案手法では，個体の適応度として，近傍構造内における相対的な個体の優位さを割り当てる．数値実験を通して，それぞれの近傍構造が性能に与える影響を調査する．

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リアルタイムシステムにおいてタスク実行時の消費エネルギーとサービス品質 (QoS)をトレードオフするような，QoSの公平性を保証する適応的な最適リソース配分手法を提案する．提案手法では黄金分割法に基づく総CPUクロック数の最適化とフィードバック制御理論に基づくQoS公平化制御を利用して、動的なCPU周波数の調整とタスクへのクロック数配分を行うことで，QoS特性が正確にわからなくても最適なリソース配分が達成できる．

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近年，組込みシステムにおいてもネットワークに接続する要求が増加したため，セキュリティを強化する機構を取り入れる必要が出てきた。特にリアルタイムOSではその機構が確立されておらず，対応が求められている．また大規模化・複雑化する組込みソフトウェア開発に対して，コンポーネントの使用による開発効率の向上が期待されている．本講演では，組込みソフトウェアコンポーネントにセキュリティの機構を追加するフレームワークを提案する．

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ユーザインターフェースを有する携帯電話や情報家電は多機能化・高機能化が進み，利便性に欠けていると言わざるをえない．その一方で，情報家電，特に携帯電話を始めとする個人機器では，その提供する機能は本来個人で利用するものであり，個々に特化することができると利便性が飛躍的に向上する．本講演では携帯端末上でカスタマイズ可能なユーザインタフェースの機能を紹介する。

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部品間の通信機能及び結合情報獲得機能を持った、知的な部品で構成された、機能を持った物理的な物体を、コンピュータネットワークを利用して 遠隔地に転送するシステムについて述べる。このシステムは対象物が どのような機能を持ち、どのように構成されているかの情報を、その 対象物自身で自己認識させ、その情報を遠隔地に送信し、遠隔地では その情報と遠隔地にある部品を使って、対象物と同じものを組み立てる。

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リアルタイムシステムにおいて，オーバーロード状態を回避しながら消費電力を抑えることは重要な課題である．低消費電力を達成するためにタスク周期を大きく取ると，QoSレベルは小さくなり，これらはトレードオフの関係にある．本発表では，各タスクのQoSレベルを公平化しつつ，両者を適切にトレードオフするクロック周波数とタスク周期を決定する多目的最適化問題を弾性タスクモデルに基づいて定式化し最適解を求める．

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車載システムにおいては，複数のECUの出力から操作量を決める調停機構の動作検証は，開発段階で不具合を網羅的に取り除くことができるので，今後ますます重要となる．本報告は，同期型言語による検証ツールであるSCADEを用いて，調停機構を検証するときの問題点について検討する．複数のECUと周囲の環境のモデルを作成し，物理量までを含めたシステム全体を対象に，SCADEのモデル検査機能を利用して検証する．特に，例題としてオートクルーズシステムを取り上げ，どのようなプロパティが検証可能であるかを調べる．

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　自動車制御システムでは信頼性向上・開発効率化の手段としてモデルベース開発（MBD)が注目されている。マイコン制御システムのMBDにはプラントだけでなく、マイクロプロセッサも含めてコントローラをモデル化する必要がある。しかし従来のMBDではマイコン動作は精密なモデル化の対象外であることが多い。小文ではマイクロプロセッサモデルと制御系モデルの協調シミュレーションを紹介し、実装用オブジェクトコードを用いて制御システムの挙動を解析できることを示す。

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現在，プラスチック部品は工場で生産され，最終工程で手作業により不良品の監査が行われている．本研究では，手作業の工程を機械化するため，ニューラルネットワークを用いたプラスチック部品監査システムの開発を目的としている．本論文では，提案システムについて述べ，新たにガイドと無反射光源の提案を行う．これらの改良により，新旧実験筺体での搬送能力及び抽出能力また識別能力のそれぞれの比較実験を実施し，改良の有効性を確認する．

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高齢者の多くはその動作が緩慢である.そのため,病院や福祉施設において,常に高齢者を介護する必要がある.そこで,本研究では,人間の動作の1つである「寝る・起きる」という行為をニューラルネットワークを用いて検知する起床検知用挙動識別システムの開発を目的としている.本論文では,提案システムの識別能力を高めるために,入力値データの作成方法を従来の静止情報のみの手法から,新たに動き情報を加えた手法に改良を行う.また,著者らの従来手法との比較実験において,今回の改良の有用性を確認する.

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　現在，膀胱移行上皮癌は，経尿道的膀胱腫瘍切除術により膀胱温存が可能であるが、術後5年で約60％と高確率で再発する． 　そこで本研究では，柔軟性があり汎化能力に優れているニューラルネットワークを用いた医療画像診断システムを構築することを目的としている． 　本論文では，基本性能を確認するため，診断能力の検証実験を実施する．また，臨床情報の導入に関する提案を行う．また，提案システムによる診断能力検証実験を実施し，その有用性を検証する．

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現在,紙幣の部分センシングデータによる紙幣識別手法は,紙幣の破れや汚れにより,紙幣を排除する場合がある.これらの問題を解決するために,種々のノイズに対してロバスト性を有するニューラルネットワーク（NN）を用いた紙幣識別システムの研究を行っている.従来のNN手法ではシグモイド関数を用いていたが,未知紙幣の排除に関して問題を残していた.本論文ではRBF関数を用いたシミュレーションシステムの構築を行い,未知紙幣の排除能力を含めた識別能力の検証を行う.

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株価は様々の要因の影響を受けて複雑に変化し，その予測には大き な困難を伴う．本研究では，ニューラルネットを用いて株価予測シ ステムを構築するわけであるが，このときに過去の株価の推移から 将来の株価の予測を行う「テクニカル分析」に注目し，それをより 効果的に行うための方策を，種々の数値シミュレーションを通して 検討する．

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現在，ATMの誤動作を起こす疲弊札の選別・交換は，手作業で行われており，バンクマシン（金種自動計数機）による，疲弊札選別の自動化が望まれている．疲弊札の判別には，紙幣の発する音響信号を用いる方法の有効性が報告されている．本研究では，疲弊札選別のための紙幣音響信号として，紙幣伸張音周波数成分のテンプレートマッチングを用いた疲弊札選別手法において，自己組織化特徴マップ（SOM)を用いたテンプレート生成手法について報告する．

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四輪自動車は非ホロノミクス特性を持ち制御の設計が困難である。 こと駐車問題では、人間でも熟練の技能が必要となる。 本研究では、四輪車両の駐車運転における、制御器の設計を遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）で学習するニューロ制御器を用いて構築する方法を提案する。 本方法を用いると、非ホロノミック系の制御器設計法として一般的なチェインドフォームを用いることなく、制御器が構築できることを示す。

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一般に非ホロノミック系の対象は、制御器の設計が困難と言われている。 二輪車両は、比較的簡単な非ホロノミック系の対象として 制御器の設計問題によく利用されている。 著者らは、遺伝的アルゴリズム(GA)で学習するニューロ制御で二輪車両を 制御する方法を提案してきた。 しかし、制御器の設計効率に問題があった。本研究では、制御器をニューラルネットから周期関数へ変更し、良好な結果を得たので報告する。

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遺伝的プログラミングにおいて、その生成木でどのような終端・非終端ノードを用いるかの決定は設計者による試行錯誤的な設定を必要としているのが現状である。本発表では、自律移動ロボットの行動獲得において、センサ情報に関しては単一の非終端ノードで統一的に取り扱い、その情報は自動選択する。これにより多数のセンサ情報を含む場合でも設計者の手間を軽減し、進化の過程で適切な情報を扱うプログラム生成が可能となる。

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これまで遺伝的ネットワークプログラミング（GNP)と呼ばれる進化論的計算手法を提案し、特に動的な環境に対する性能が優れていることを明らかにしてきた。本論文では、アクタークリティックと呼ばれる強化学習アルゴリズムをGNPに適用し、株式売買モデルへの応用を行う。売買シミュレーションでは東証一部上場企業の中から選択した20銘柄の株価データを用い、提案手法がベンチマーク指標としてしばしば用いられるBuy&Holdと比べて高い利益が得られることを明らかにしている。

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線形変換回路はDFT・DCTなど様々な変換において使われている回路であり、ハードウェアで実現する場合、遅延時間・回路規模をできるだけ小さくすることが要求される。そのために定数乗算器をシフト加算に置き換え、それらを共有化する方法が提案されているが、それらの組み合わせの最適化問題では、係数行列のサイズが大きくなるに従い、計算時間や最適性に問題が生じることが知られている。 そこで本研究では、係数行列を分割し、シフト加減算を決定する際の検索に制限をかけ、それぞれを最適合成することによって、計算時間削減を行う方法を提案する。その際、入力の順序によって遅延時間・回路規模が変化するため、入力順序を組み合わせ最適化問題として扱い、線形変換回路合成の解の最適性と計算時間の関係の検証を行う。

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GAは,最適化問題の近似解を高速に求める手段である.ソフトウェア実装の場合は,仕様変更が容易であるが,GAは比較的計算量が大きい為,高速動作が困難.一方,ハードウェア実装の場合は高速動作が可能だが,仕様変更が困難,回路規模制限,ソフトウェアからハードウェアへの記述変換コストが無視できない.本研究ではPCとFPGAを用いて,GAをソフトウェア実装とハードウェア実装に切り分けることで,多種多様な大規模最適化問題を高速に解く方法を提案する.

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複数個の弾性体で屈曲駆動するロボット用関節の設計と制御を行った。柔軟性と運動性をハードウェアとソフトウェアで簡便に実現できることが特長である．新しいロボットの関節として様々な用途が期待できる．

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連結車両の操作は特に難しく，車両操作の自動化は寄与するところが大きい．本研究では，非ホロノミック系の一つである連結車両の目標経路追従制御問題に取り組んだ． 制御則として時間軸状態制御形を用いた．目標経路からの誤差を小さくするため，予見フィードフォワード補償を制御系に取り入れた． シミュレーションにより，目標経路の曲がりが大きい部分で，予見フィードフォワード補償を組み込んだ制御系のほうが，経路誤差が小さくなることを確認した．

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視覚障害者や老齢者が徒歩で外出するときにその歩行を支援する歩行補助ロボットの周辺環境のカメラにより取得された画像による認識とその情報を利用して経路探索や経路追従を行う制御方策について検討しそれらを実現するアルゴリズムを開発した．さらに試作した歩行補助ロボットに開発したアルゴリズムを実装してその有効性を検証した．

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２台の並列に配置したカメラで取得される２つの画像データを用いて，画像内に存在する対象の形状を判別するアルゴリズムについて考察した．このアルゴリズムを自律移動体が進行方向の前方に存在する段差や壁の認識と判別に利用して移動可能な領域の抽出に利用できることを示す．

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光の反射・再帰反射・全反射を利用した高速マルチチャンネル空間光通信システムおよびマルチ動画通信・投影システムを提案する。具体的には、光の性質の高度利用と、ＭＥＭＳを利用した新しい方式の提案である。 光の反射・再帰反射・ＭＥＭＳの組み合わせ方式、光の再帰反射・全反射・ＭＥＭＳの組み合わせの例について述べる。これ迄の高速・マルチチャンネル空間通信、マルチ動画通信システムの技術と対比し、提案する方式について、記述する。産業への応用展開についても述べる。

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本研究では，拡張フレキシブルショップ・スケジューリング問題を取り上げ，決定項目を集中あるいは分解することにより全体最適化を試みる解法を提案する．集中型解法および分解型解法においてそれぞれいくつかのアプローチを示すとともに，例題に対して各解法を適用した結果を比較し，有効性を検証する．

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本発表では, フローショップスケジューリング問題に対する逐次ラグランジュ緩和法を提案する．提案する手法は，原問題のラグランジュ双対問題をジョブを要素とする部分問題に分解し，分解された問題を動的計画法を用いて解き，原問題の下界値を得るという従来法に加えて, 分解可能なカット制約を追加したラグランジュ双対問題を繰り返し解き，より良い下界値を得るという手法である．提案法をフローショップ問題に適用することにより, 提案法の有効性を検証する.

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半導体生産システムでは,工程間の製品搬送システムとして複数の自律無人搬送車(AGV)が利用される.生産システム全体を効率化するため, 生産スケジューリングとAGVの搬送経路計画を同時に最適化する必要がある．そこで，本研究では，原問題を生産スケジューリングとAGVの割り当てを決定する主問題，搬送経路計画の副問題と2つに分解し，ラグランジュ緩和法により主問題をく．さらに，主問題にカット制約を逐次追加して,実行可能領域を限定していく. 最後に，提案法の解と厳密解を比較し，その有効性を報告する.

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バーチャルエンタプライズ(VE)を対象とした，企業間の情報共有が限定的であるモデルでは，各企業は独自の評価基準に基づいた生産計画を立案するため，計画段階で全体最適な生産計画を図るのは困難となる．そこで本稿では，対象問題を部分問題に分解し調整を施して全体最適化を行う手法であるラグランジュ分解調整法を企業間交渉に適用したVEモデルを提案し，その有効性を検証する．

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本研究では，配管を有する設備配置問題に対し，SA法とDijkatra法を組み合わせた最適化法を提案する．すなわち，配管長と配管の屈曲に対するペナルティの重み付き和を最小とする設備配置を決定する最適化である．提案手法では，Dijkstra法において探索の対象となるノードを限定することで，計算時間の短縮を行う．

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