システムバイオロジーは、生物システムの細胞機能を理解するためには、分子生物学的な部品を解析するだけではなく部品の統合の仕組みにこそ注目する必要があることを主張する。本講では、その統合の仕組みを理解する、モデル化する、さらに工学的に利用するためには制御の視点が重要であることを、細胞機能の一つの例である概日リズムのロバスト性解析を通して議論する。

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我々の体内で２４時間を刻む概日リズム時計は、周期的な外界環境から情報を受 け取り、自己の時刻を外環境に適用させてゆく機能を持つ。いかにして概日リズ ム時計は外環境にあわせて時刻を制御しているのだろうか？ 我々は最近、合成生物学的手法により光応答性を実装した哺乳類概日リズム細胞 を用い、その光刺激適応機構を定量的に解析することによって、特定の光で概日 リズムが止まる（時刻が定義不能になる）Singularity現象を同定した。この Singularity現象を中心に、概日リズム細胞の光環境応答性を定量的な実験デー タと理論的なアプローチを組み合わせることにより解析した結果、我々は個々の 細胞の光応答性と細胞のゆらぎとの相互作用が光応答性とSingularityの発生の 決定的な機構であることを証明することに成功した。本発表ではこの概日リズム の光環境適応機構について示したい。

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　人間の睡眠や体温変化などに見られるサーカディアンリズムが，癌や不眠症，精神的疾患と深い関わりがあることがわかってきた．さらに，このサーカディアンリズムに位相変調や周期変調が生じた場合，それらを元の位相，周期に回復させる制御アルゴリムの開発の研究も進められている． 　本発表では，約24 時間周期のサーカディアンリズムを生じる16次元の数理モデルに対して，変異体の変化が周期変調を生じさせることを確認し，さらに，元の24時間周期に復元できるスピードグラジエント(SG)周期制御手法を提案する．

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Hodgkin-Huxley型の非線形微分方程式で記述される心臓心室筋細胞モデルは，高次元かつ非常に多くのパラメータを含む．これらのパラメータに関する大域的分岐構造を解析することで，モデルのパラメータ感受性・ロバスト性を明らかにし，心室筋細胞の薬物感受性を議論する．時間があれば，パラメータ推定やモデル同定（モデル構築）への応用についても述べる．

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本稿ではヒトの投薬に対する反応のモデル化としてコンパートメンタルモデリングを考え，そのモデルに含まれる不確かさについて述べる．この不確かさは個体間および個体内における不確かさとして特徴付けられる．さらに，その不確かさを前提にしたシステムに対して，所望の投薬効果を得るための適応的制御手法について論じていく．

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日帰り手術では，患者の負担軽減のため，静脈麻酔薬と吸入麻酔薬を併用する麻酔法の利用が広がっている．この麻酔法において，鎮静度の適切な維持により患者の負担をさらに軽減することを目的として，鎮静度自動制御システムの開発を行っている．本講演では，麻酔導入時に個々の患者の麻酔薬に対する応答を同定する機能とモデル予測制御による鎮静度制御法について説明し，シミュレーション結果を示す．

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ブレイン・コンピュータ・インターフェースとは脳信号をコンピュータで処理して運動・発話内容を推定して機器を操作する技術であり、麻痺患者や発話障害患者に対する脳機能再建法として有望視されている。今回我々は、機械学習の手法であるsupport vector machineを用いて、脳表脳波から運動内容を実時間で高精度に弁別できたので報告する。

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本研究では，最大事後（MAP）推定法による非線形システムのパラメータ推定に関する1つの手法を提案する．MAP推定量自体は繰返し型の拡張カルマンフィルタ（IEKF）になるが，本稿の論点は収束性能を向上させるための推定量ゲイン調整の仕方にある．具体的には，ゲイン調整は設計変数を用いて行うが，この変数にはある種の代数リカッチ方程式の解として得られる値を用いればよいことが示される．

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本発表では，離散時間力学を用いてモデリングされた台車型倒立振子に対して，さらに摩擦を考慮したモデルの理論的解析と安定化を考える．まず，陰関数非線形離散時間システムで記述される離散時間台車型倒立振子に対して，可解性条件を導出する．そして，離散時間最適レギュレータを用いて離散時間台車型倒立振子の安定化制御を行い，シミュレーションによって有効性を示す．

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本研究では，半球面状の外殻の内部に2自由度の質点移動機構を持ち，重心移動および床面との転がり接触拘束の非線形な干渉を利用して推進する，新しい形態の平面移動ロボットを提案する．対象を動力学的な非ホロノミックとしてモデル化することにより基本制御パターンを導出し，開発した実機による制御実験を行ってその有効性を検証する．

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本研究では、コンパス型歩行モデルの自由運動を活用し、両方の足先が接地する瞬間のみに力積入力を加えて歩容を生成することを考える。特に両脚支持となる状態の近傍で股関節の開き角に着目し、その角度を制限または固定する機構を想定して、歩容に対する影響を数値シミュレーションにより検証する。また、ポアンカレ写像を用いた安定性解析を適用し、その機構を用いる有効性を示す。

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非線形系に対しては厳密なサンプル値モデルを得ることはできないため，近似モデルとしてオイラー近似モデルが使われることが多い．最近，オイラーモデルより近似精度が高いモデルが提案されている．そのモデルではサンプル値化により，新しいゼロダイナミクスが生じる．本研究では新たなゼロダイナミクスが安定となる新しい条件を導き，その条件が線形系の対応する条件の非線形系への拡張になっていることを示す．

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非線形最適制御に現れるハミルトン・ヤコビ方程式の近似解を安定多様体法によって求め，航空機をストール近傍から定常飛行状態へ安定化する制御則を求めた．制御則の有効性はシミュレーションによって確認した．

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近年，様々な球体型移動ロボットが開発されているが，その多くは平面上で並進２自由度の動きに限定される．我々が現在開発中である球体型ロボットは内部にジャイロを搭載し，その姿勢変動によって３軸の自由度を有する．本稿では上記の特徴に注目し，３軸自由度でしかなしえない軌道計画問題を取り上げる．具体的に球体ロボットを現在地から指定した方向に，指定した距離だけ直進し，指定した方向を向いて停止させる問題に対する最適軌道形成法の試案を行いモデル化する．また，数値計算を行いモデルの有効性を確認する．

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サプライヤから組立工場に部品を配送する問題に対して，トラックター ミナルの使用を陽に考慮した配送計画を考える.トラックターミナルとは配送に おける一時保管場所のことであり，発拠点，着拠点，保存拠点という3つの役割 を有する.その利用により，配送時間の短縮，納期遅れの回避，車両容積率の向 上，配送コストの削減が期待される.本研究では，この問題に対して数理計画モ デルを構築する．そしてこのモデルにおいて，配送日と配送先を決定する問題と トラックの経路問題への分解構造に着目し，分解に基づく階層型アプローチを提 案する．

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トラックターミナルを利用して複数の部品サプライヤから複数の工場へ配送する問題を取り上げる．トラックターミナルは部品の一時保管所であり，トラッター ミナルの利用によって，配送時間の短縮，納期遅れの回避，車両容積率の向上，配送コストの削減が期待される．このような問題に対して部品の配送日・配送先を決定する問題と，部品のトラック割当ておよびトラックの経路を決定する問題の2つに分けたモデル化を行う．そのもとで，前者はメタヒューリスティクスで，後者は現場の処理手法を考慮したヒューリスティクスで解く階層型解法を提案する．ここでメタヒューリスティクスの適用に際しては，保管日数と数量を解表現とする焼きなまし法を用いた．

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ジョブ・ショップ・スケジューリング問題において、免疫アルゴリズムの交叉方法を考案し、さらに、分散処理することにより、より効率のよいアルゴリズムを考案した。

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半導体工場等で、ＡＧＶを干渉（衝突・すれ違い）なく目的地に到達させる経路計画システムが求められている。 本研究では、まず干渉を考慮せずに暫定経路を作成し、新たに定義する経路の柔軟性等の指標に応じて一方のＡＧＶが経路を変更することで干渉を解消する交渉を繰り返し、干渉のない効率的な経路を作成する手法を提案する。 遺伝的機械学習を用いて獲得した交渉ルールの有効性を様々な経路計画問題に対して検証する。

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信号機を用いない交差点交通制御手法を提案する．提案手法は，無人走行車両が車車間通信を用いて獲得した情報から自律的に行動を決定することで，交通の自律分散制御を実現する手法である．具体的には，各車両が遺伝的プログラミングを用いて環境に応じた情報の用い方を獲得する．シミュレーションの結果，提案手法は交通システムのボトルネックとなる交差点のダイナミクスを改善し，系全体の時間効率を向上させることが分かった．

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複数台の移動ロボットが存在する環境において, 個々のロボットが独立に経路生成を行う自律分散型経路生成の手法は確立されていない. それは, 障害物回避や狭い通路でのロボット同士の行き詰まりに対処することが困難なためである. そこで, ランダム性を含み効率的な経路生成手法であるRRTを拡張することで, 障害物回避はもちろん, ロボット同士が譲り合い狭い通路での行き詰まりを防ぐ手法を提案する.

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著者らは，タスクの累積遅延に基づくタイミング方策を提案し，その有用性を示した． 本研究では，外乱発生における累積遅延に基づくスケジューリングのタイミングに関する特性を明らかにすることを目的とする．ここでは，静的な評価モデルを構築し，数値シミュレーションに基づいてタイミング特性を考察する．

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本研究では，プロジェクト・マネジメントの一環として，あらかじめスケジュールに配置すべき時間的ゆとり（ダミー）の配置法を検討する．ここでは，ロバスト性の評価尺度を新たに定義し，この評価尺度に基づく配置法の特性を明らかにする．なお，資源制約付きプロジェクト・スケジューリング問題を対象とする．

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代替設備を設けたフレキシブルジョブショップ問題において、設備が複数の仕事をまとめて処理可能とする特徴を加え、目的関数を総滞留時間とした拡張フレキシブルショップ問題を対象とする。問題に対して、作業間の先行関係制約および設備の容量制約を緩和し、人為的に部分問題の目的関数を設定することにより原問題をショップごとに分解し、ラグランジ分解調整法を擬似的に適用するアプローチを提案する。さらに、例題に対して提案手法とその比較として用意した解法を適用し、提案解法の有効性を検討する。

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本研究では、遊休時間のない1機械スケジューリング問題に対しすでに提案している、Lagrange緩和および動的計画法に基づく厳密解法を、遊休時間を考慮した問題へ適用できるよう拡張する。そのために、おもに解法における下界値計算法および上界値計算法の拡張を行う。そして、数値実験により有効性を検討する。

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時間オートマトンによるスケジューリング問題のモデルは，複数の時間オートマトンのパラレルコンポジションを構成することにより，制約を満たすシステム全体のモデルを記述することが可能である．本研究ではパラレルコンポジションの分解と調整によるスケジューリング問題の解法を提案する．分解された要素毎に部分問題を解き，得られた解を調整することにより全体の実行可能な解を得る．提案手法をフローショップ問題とAGV経路計画問題に適用した数値例を紹介する．

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本研究では, クロスドックにおける複数台入出庫トラックの配車計画問題に対する分散型最適化手法を提案する．クロスドックにおける最適化問題を，各期間における複数台入出庫トラック間の製品配送割当てと配車タイミングを決定する計画問題としてモデル化し，拡張ラグランジュ分解調整法を用いた解法を提案する．数値実験により, 提案手法と従来手法を比較した結果について報告する．

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従来のスケジューリング問題に関する研究では，各生産設備における作業時間は確定値として取り扱われている．しかし，実際の生産システムにおける作業時間は，ばらつきを含んでいる．本研究では，作業時間のばらつきを正規分布と仮定して，スケジュール結果を示すガントチャート上で，各作業の終了時刻のばらつきを近似する手法を提案する．さらに，作業時間のばらつきが異なる作業者を適切な工作機械に割り付ける方法を提案する．

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本報告では、近赤外分光装置（NIRS）光トポグラフィーによる脳活動変化の計測実験と解析、およびその結果について述べる。NIRSにより測定される諸量のうち、脳活動変化を表すものとして酸化ヘモグロビン（Oxidized Hemoglobin）を用い、時系列データの動きや相関係数行列によって検討を加えるほか、多変量データの特徴抽出法として有効性が知られている階層型分解法HDA（Hierarchical Decomposition Analysis）を測定データに用い、その特徴を明らかにする。

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我々は，MR装置内で利用可能な内視鏡と，腹腔内に配置可能なMR撮像用コイルを用いて得た内視鏡像とMRによる組織断層像を効果的に呈示することで，内視鏡的粘膜下層剥離術などの内視鏡手技の支援を行うMR内視鏡システムを開発している． 座標系の異なるMR画像と内視鏡像とを整合させるためには，MR装置内での内視鏡の位置・姿勢情報が必要である．本研究では，MR内視鏡の先端に設置したマーカーコイルの位置をプロジェクションデータにより推定し，MR内視鏡の位置・姿勢を検出する手法を提案する．

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平衡感覚は視覚、前庭感覚、深部感覚、皮膚感覚からなる。従来から平衡機能と視運動性眼振と呼ばれる眼球運動の研究がなされているが、どのような関係があるのかはまだ解明されていない。本研究では、平衡機能と視運動性眼振についての関係を調査するための重心動揺と視運動性眼振を同時計測するシステムを提案する。提案システムでは、広視野角ディスプレイに表示されたパターンにより視運動性眼振を誘発させ、重心動揺計により重心動揺を計測する。

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本研究は、二次収差による視覚障害者のための網膜画像の作成手法を提案する。 これらは原画像にプリフィルタリングを行うことにより得られる。まず、二次収 差によりできるぼやけ画像の原因でもある点拡がり関数（PSF）を計算すること によりプレフィルタリングの段階でそのPSFを用いる。

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　一輪車の制御は複雑で、操作が難しい。熟達者は体のどの部位をどのように動かせばバランスが取れるのかというコツを覚えているため、一輪車をうまく制御することができる。 　本研究では、一輪車乗車中の動作を光学式のモーションキャプチャを用いて，各関節の角度を測定し、主成分分析・多次元ARモデルを階層的に用いて解析することで、熟達者が一輪車を制御するために用いる体の部位を特定することを目的とする。

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歩行介助が必要な患者の離床時における転倒は、高齢者の場合、骨折に繋がるおそれがあるため、離床をいち早く検出し、通報する必要が。先の発表で、患者がベッドから足を下ろす前に検出可能で、プライバシーにも配慮した離床検出装置の実現を目指し、超音波アレイセンサを用いた離床検出システム開発の取組みについて報告した。今回、実環境で想定される人、物の存在とそれらの移動などの様々な条件を考慮し、新たな実験によるデータ取得とそれに基づく離床検出アルゴリズムの改良により、検出性能の向上を達成できた。

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近年、認知症の治療法として昔使用していた道具などを用いて過去の経験を思い出すことで脳を活性化させる回想法が注目されている。本研究は同様に認知症の治療法として注目させている塗り絵に着目し、以前撮影した写真から塗り絵を作成し、用いることで、回想法と塗り絵の長所を生かし認知症の治療に役立てることを目的としている。

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本研究では，遺伝的アルゴリズムでパラメータを最適化した直接勾配降下制御を用いた四輪車両の経路制御を行う．四輪車両は非ホロノミック系の制御対象であり，そのレギュレーション制御法として直接勾配降下制御が報告されている．しかし，制御器のパラメータ調整が困難であった．本研究では，遺伝的アルゴリズムでパラメータを探索する直接勾配降下制御を提案する.問題設定は四輪車両の軌道制御とした。

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従来のニューロンモデルに慣性、粘性、弾性の3つの機械的な動的特性を有するダイナミックニューロンを階層型に構成したダイナミックニューラルネット(DNN)を提案する。本手法の有効性を示すために、旋回クレーンの吊り荷の振動制御に適用する。従来のニューラルネットでは、入力数が多く、学習に時間がかかることが指摘されていた。本研究では、DNNを適用することで入力数の削減、学習時間の短縮が実現できることを示す。DNNの学習方法は、遺伝的アルゴリズム(GA)を採用する。

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自動車等は車体速度など測定しにくいものがあるが、その中で制動摩擦係数μは、路面状況などで常に変化するため、運動中の摩擦係数を測定することは困難である。しかし、スリップ現象を大きさで表したλと関係性があるということが実験的に知られている。本研究では、路面摩擦係数μを不確かな路面として、常に変化させ、遺伝的アルゴリズム(GA)によって、自動車モデルが停止する間の摩擦係数を推定することを目的とする。

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自動車等は、タイヤと路面間に摩擦を生じさせ、停止することができる。その際、車体と車輪の速度の差より、スリップ率λが生じる。λがある一定の値に達すると、制動摩擦係数μは最大となり、短い距離、かつ短い時間で停止することができる。そこで、本研究では二輪自動車モデルによる運動状況の推定を試みる。本研究では、ＧＡの評価関数の改良を行い、推定精度の向上を目指す。

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複数定数乗算（MCM）回路を最小コストで設計する問題は、NP完全問題として知られており、GAなどの組合せ最適化アルゴリズムを用いた手法が提案されている。しかし、ソフトウェア実装では、設計規模が大きくなると最適化に膨大な時間がかかるという問題がある。本研究の目的は、回路設計のための回路合成手法と最適化のためのGAを、ハードウェアに特化したアルゴリズムとしてFPGAに実装し、MCM回路の最適設計を高速化することである。

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アリの採餌行動を模倣したアントコロニー最適化法を巡回セールスマン問題に適用した研究がこれまでに多く報告されている。しかし、ACOは、強力な解探索能力を有するが、繰り返し処理が多いため処理時間の問題が内在する。そこで本研究では、ハードウェアの特性を考慮した新しいACOのハードウェア化アプローチを提案する。

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アントコロニー最適化法（ACO）では、探索が進むにつれ、極端なフェロモン量の偏りが生じることがある。これは、アリが次の都市を選択する時に、より近い都市を選ぶ確率が高いためである。このフェロモンの偏りは、局所解に陥りやすく、探索に要する時間を増加させる。そこで本研究では、フェロモンの偏りを平準化する新しいフェロモンコントロール手法を提案する。また、比較実験によりその有効性を検証した。

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近年の遺伝子工学の発展により、大量の遺伝子発現量データが得られるようになった。発現量データには病気の診断等で大きな期待が寄せられている。特に本研究では、大量の発現量データからできるだけ少ない数での遺伝子の組み合わせを用いて、被験者が病気であるかどうかを正確に判断することを目的とする。そのためにGAとSVMを組み合わせた方法を提案し、シミュレーションを行った。その結果、上記の手法が有効であることが確認された。

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近年の半導体の微細化・高集積化に伴い，回路分割がシステム全体に与える影響が大きくなっている。従来の回路分割手法は，回路をまたがる配線数を小さくすることを目的としている。そのため局所的な配線混雑が起こることがある。そこで本研究では，回路分割の段階で配線混雑を緩和する遺伝的アルゴリズムをベースとした回路分割手法を提案する。また，評価実験により提案手法有効性を検証した。

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Dijkstra法は最短経路を求められるが、評価値を一つしか扱えないため、複数の評価値を扱うような経路探索への応用が困難である。一方、これまでにGAやVGAを用いた複数の評価値を扱える経路探索アルゴリズムが研究されている。しかし、GAやVGAは多点探索アルゴリズムの為、処理時間に問題がある。そこで本研究では経路探索システムのASIC化による処理速度の向上を検討する。

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This paper considers a problem for designing optimal smoothing spline surface with equality and/or inequality constraints. The splines are constructed by using normalized uniform B-splines as basis functions. Then various types of constraints are formulated as linear function of the so-called control points, and the problem is reduced to quadratic programming problem. The performance is examined by some numerical examples.

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現在，電子地図は用途によって尺度の異なるものが用いられている．これらの尺度の異なる地図の作成は，詳細な地図データから人間に見やすい，大まかな地図を作成することが計算速度，精度的にも難しいため，手作業で行われている．本研究では，尺度の異なる地図作成の自動化のためのステップとして，大まかな地図の作成時に問題となる，地図に用いられているポリゴンデータの情報を間引きし，ラインデータ化する方法についての提案と検証を行う．

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近年、多くの多倍長計算ライブラリが開発され、連立一次方程式の解法などの数値計算問題に適用され、その有効性が期待されている。しかし、多倍長計算を各分野の計算に適応するには新たにソフトウェアを開発する必要があるため、その適応事例の報告は多くない。本研究では、既存の倍精度で計算している制御系設計コードを多倍長計算に対応させることで、多倍長計算で制御系設計を行えるようにした。そして、極配置問題やＬＱ最適制御問題等に適用してその有効性を検証した。

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制御系設計では、数式を変更しながらボード線図などのグラフを確認するというグラフと数式間の煩雑な作業を繰り返すことが多い。本研究では、与えられた数式のグラフをマウスで変形すると、数式の構造を保ったまま、その係数（パラメータ）をグラフに対応する数値に変化させることができるツールJpitを開発する。また、我々の研究グループで開発しているシミュレーションツールJamoxと連携させて、制御系設計を視覚的に行えるようにする。

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細胞の運動がどのような刺激によって引き起こされるか，また，そのときに細胞内部でどのような反応が起っているのか，さらに，どのような刺激により細胞運動を制御できるか，このような疑問に答えるべく，オーガナイズドバイオモジュールという研究テーマのもと，いくつかの装置を開発し，実験を行ってきた．本講演では，細胞の例としてゾウリムシをとりあげ，電気刺激に対する反応のモデリング，多数のゾウリムシの力学的相互作用モデリング，三次元運動追跡顕微鏡，細胞反応可視化，ゾウリムシセンサなどの研究成果について報告する．

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非線形系の適応オブザーバには，正実化と非正実化の手法がある．本研究では，両方の手法を非線形生体系の状態推定およびパラメータ同定問題に適用し，その特徴を探ることを目的としている．特に，非線形生体系の中で，４次の微分方程式系でモデル化されるCAM植物と多項式型の３次の微分方程式でモデル化されるバースティングニューロンを例に，その特長について説明する．

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