グラフ理論における「グラフ」を高次元の図形に対応するように一般化したものを，セル複体という．セル複体は，高次元の図形を簡略に表現できるという特徴を持つため，ComputerGraphicsや非線形方程式の解の位相幾何学的な検討の際に用いられる．本研究では，セル複体の表現方法として知られるZ2係数の結合行列から，それに対応する有限かつ正規な三次元セル複体を求めるアルゴリズムについて検討する．

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富山大学芸術文化学部では，2007年よりインタラクティブアートプログラミング教育を開始した．インタラクティブアートでは，さまざまなデバイスを使用する．この教育では，プログラミングを中心にコンピュータや機械の構造，制御や分析を芸術系の学生に教育する．また、Mindstorms NXTを使用したインタラクティブ作品までの教育事例報告も行う．

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線形計画問題の解法として，Simplex法がよく知られている．しかし，筆者らは目的関数と制約条件式との法線ベクトルのなす角度を使ったまったく違う考え方による線形計画問題の解法を提案している． その新解法について，どのような流れで解を求めているのか等に関して考察する．

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距離計測に基づくハウリングキャンセラでは，まず，スピーカーマイクロホン間の距離を音波を用いて計測し，次に，計測された距離からハウリングとなる周波数の候補を推定する．そして最後に，推定された周波数成分をノッチフィルタにより除去することでハウリングの発生を抑える．この方法はスピーカーマイクロホン間の距離情報のみで，ハウリング除去を実現できるという特長がある．本報告では，距離計測に基づくハウリングキャンセラについての性能評価を行い，実用化に向けての課題を明らかにする．性能評価は，距離計測精度，ハウリングマージン，出力音質の3種類について行う．

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本研究では，回り込みキャンセラの問題として補聴器をとりあげる．入力信号を複数の正弦波と白色雑音の和として，音響フィードバックによる影響を連続的に抑制するための正弦波推定アルゴリズムに基づく手法を提案する．そして，適応フィルタの停留点を導出しその安定性について述べる． 最後にシミュレーションによりその正当性を確かめる．

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音響データを用いた非破壊検査の精度向上と自動化を目的とし、データに含まれるノイズを除去する手法について研究を行った。音響データにウェーブレット変換を施して異なる周波数帯域の信号に分離し、各々適応フィルタに通してノイズを除去した後、再構成して所望信号を得た。実験では理想的な相関関係を持つシミュレーションデータと、実際に測定した音響データの両方を使用して手法の有効性を検証した。

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人は絶えず自身で発音したものを聴覚によってフィードバックさせながら舌や唇を制御し、発音している。舌や唇を適切に制御できず、正確に発音ができない場合がある。正確な発音をするためには、適切な舌の位置や唇の形の指導を行うことによって、舌や唇の制御を矯正することが必要である。本研究では、音声スペクトルを解析することにより、発音の習熟を判別する方法を検討し、発音矯正の成果を調査する。

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ATMへの疲弊札の投入は動作障害の原因となるため，銀行では手作業で疲弊札を選別している．そのため，バンクマシンへの疲弊札選別機能の実装が要望されている．本研究では，バンクマシンへの実装に適した，紙幣のたるみによる伸張音を用いた疲弊札選別方法について，伸張音発生機構部および制御回路を製作する．提案手法の有効性を検証するために，模擬紙幣を用いた伸張音測定実験を行い，疲弊札選別に適した搬送ローラ制御方法を評価する．

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超音波をガイドする光ファイバを利用して、超音波を計測するシステムを開発した。非破壊検査対象に光ファイバを貼り付けると発生させた超音波がその光ファイバを伝播する。高感度のAEセンサでその超音波を計測することにより、点源の計測として検査が可能になる。本報告では、光ファイバによる超音波計測でのファイバと他の物質との接触の影響について報告する。

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2次元実数値閉領域中において，ロボット等の移動体が学習を通じてその移動経路を自律的に見出していくシステムを構築する．このとき，実数値を出力することが可能な確率的学習ユニットであるStochastic Real-Valued Unit（SRVユニット）を用いる．そして，本システムを移動体の侵入者捕獲問題に適用し，その有効性を数値シミュレーションによって検討する．

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P-model定常環境中において動作する可変階層構造学習オートマトンに対して，追跡型離散値学習アルゴリズムであるDGPA(Discretized Generalized Pursuit Algorithm)を拡張し，追跡型可変階層構造学習アルゴリズムを構築する．また，本学習アルゴリズムを移動ロボットの構造未知迷路通過問題等に適用した数値シミュレーションによって，本学習アルゴリズムの性能を検討する．

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本研究は，RCヘリコプタの操縦技術学習支援システムを開発することで，早期に飛行技術を取得させることを目的としている．RCヘリコプタに搭載したカメラやセンサからの映像と情報を合成し，HDMを用いて操縦者に没入感を与える操縦画面を作成することにより，操縦をより直感的に理解させるという手法を用いて操縦支援とする．他にシミュレータを用いた多角的な側面からの総合的学習を一つのシステムとして提案する．

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　本研究は実機のサッカーロボットを機械学習の一種である強化学習によって自動制御で行うことを目的としている。 まずシミュレータ上でエージェントの強化学習を行った後、現実のサッカーロボットを用いた実験を行う。最終的に実機を人間の操作する同性能の機体と試合で競争させて有効性を検証する。エージェントはフィールド全体を上方向からCCDカメラで撮影した映像を画像処理してロボットの向き、現在位置などの環境情報を取得する。

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垂直多関節ロボットによる生産作業の実行時間の短縮の為には，最適軌道を作業者が与える必要がある．しかし経由点を並べて最適軌道を直感的に設計することは，実は難しい．作業者が設計基準とするロボット手先の軌道と実際の動作時間の最適性が一致しないからである．本稿では，各駆動部の動作情報を基に各駆動部の速度パターンが台形型という制約を利用して，経由点座標を順次変更し実行時間が短い軌道を学習する手法を報告する．

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　本論文では，追跡問題に特化した手法であるICOOP（Intelligent Co-operative Pursuit）にQ学習を組み込むICOOP-Qを提案する．ICOOPでは状態行動空間の重みが固定であったため環境が大きくなると性能が落ちるが，ICOOP-Qは状態行動空間を学習することで環境が大きくなった場合にも性能を落とさないことを数値実験により示す．また，完全知覚Q学習では状態数の増加により学習が困難である広い空間に対してもICOOP-Qは有効であることを実験により確認する．

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プロセス工業において，制御量を目標値側に戻す系と， 操作量を負荷(外乱)側に戻す二つのフィードバックがあるが， 定値制御が主体のプロセス制御においては，負荷変化に対し 制御量を目標値に維持する制御のみが対象となるから， 操作量(流入量)を負荷(流出量)と一致させる制御が最適に なることは明らかである．むだ時間を含む一次おくれ系を 対象に操作量と負荷とが一致するように制御系 (フィードホワード制御)を設計すると， そのコントローラの特性はPIDとなる．

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本講演では，ビヘイビアアプローチに基づくRegular feedback相互結合についての一考察に関する発表を行う．Lomadzeにより可制御なプラントに対して与えられた仕様が，Regular feedback相互結合により達成可能であるための必要十分条件および，そのパラメトリゼーションが得られている．しかしながら，達成可能条件はプラントと仕様の表現に依存しており，一般にひとつのシステムに対して無数の数式表現が存在することを考えると，いかなる表現に対しても達成可能である否かどうかを明らかにすることが重要である．さらに，不可制御なシステムに対してもこれらの条件やパラメトリゼーションを明らかにすることは理論的に意義がある．これらの観点から本発表では，Regular feedback相互結合に対して理論的な考察を行う．

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本報告では，プロセスシステムの操業データ（閉ループデータ）を用いたシステム同定法として，遺伝的アルゴリズムを用いた方法を提案する。単にシステムパラメータのみを推定するのではなく，併せて制御パラメータを推定することで，その推定結果の推定精度が評価できるという特徴を有している。実際に，化学プロセスデータを用いた適用結果についても考察する。

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本報告では、操業データから制御パラメータを算出する離散時間ＦＲＩＴの一設計法を提案する。とくに、設計法として遺伝的アルゴリズムを用いた方法について考察する。さらに実験により、その有効性を検証する。

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本研究では，射影型反復学習制御に関する研究から得られた知見に基づく， 新しい繰り返し制御の手法について考察する．この手法では，反復学習制御の利点である耐ノイズ性能や安定性を持つ繰り返し制御を行えることが期待される．また，従来の反復学習制御の理論では扱われなかったシステムの初期状態の影響を考慮した安定性についても考察する．

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パラメトリックな不確かさを有する線形システムに対して、２次微分形式（ＱＤＦ）を用いて、パラメータ依存Ｌｙａｐｕｎｏｖ関数に基づく保守性の小さいロバスト安定条件を導出する．

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進化ゲーム理論は，動物行動学や経済学など広い範囲の現象の分析に用いられる．本報告では，水資源開発をめぐる地域間の交渉過程をレプリケータダイナミクスを用いてモデル化する． 上流域と下流域のゲームである水資源開発問題において，上流域を地域開発について決定する部署と下流への水配分について決定する部署の2集団に分けて考え，これらの部署が上流全体の利得を考慮した上で下流とのゲームを行い戦略を変更するモデルを提案する．

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2人の個人が行動を協調させることによってより大きい利得を受けとる相互作用を表現する協調ゲームに対して，多くのプレイヤーが戦略のみならずパートナーも選択するモデルは，プレイヤーはノードで，プレイヤー間の相互作用をリンクで表現することによって，ネットワークで表現される．これらのモデルでは，プレイヤーは協調ゲームをプレイすることによって利得を得ることができるが，リンク形成にはコストがかかる．とくに，複数のリンクを通じて結ばれたプレイヤー間の通信にはコストがかからないことが仮定されていた．本研究では，通信コストがある場合の，社会的協調ゲームのネットワーク構造と戦略分布における均衡を分析する．

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本論文では，カーレーシングゲームにおいて高レベルの意思決定を行うファジィ意思決定システムを構築する．ファジィシステムを構築するための学習用データを生成する手法として２種類を考える．また，システムへの入力として２種類のセンサー情報を用いる．数値実験では，ファジィシステムを用いないカーエージェントと対戦し，その性能を示す．

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尺度が混在する混合データベースに対する多変量解析アプローチである最適尺度法を，FCM型のスイッチング回帰モデルであるファジィc回帰に応用することで，複数の回帰モデルの推定に基づくデータマイニング手法を提案する．カテゴリー変量の逐次数量化を含む繰り返しアルゴリズムにより，名義変量を量的変量と同等に扱える数量的空間を構築しながら，局所的な回帰モデルを推定することができる.

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個人見解を表す複数の決定表を分類することにより，意見分布を概括的に把握しようとする試みがなされている．決定表間の類似度を定義し，階層的クラスタリングを適用している．この方法では，形成されるグループ数が決めにくいという欠点がある．本研究では，グループ統合による各個人の損益を考察し，グループ数が自動的に決定される合理的選択理論に基づいた分類法を提案する．実データを用いて提案法の有用性を検討する．

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決定に最小限必要な属性や決定ルールを決定表から抽出する方法として，ラフ集合に基づく方法がある．決定表の条件属性および決定属性とが序数属性である場合には，ある決定属性値以上や以下といったルールを求めることができる．これらのルールの結論部間には含意関係が存在する．本研究では，結論部の含意関係を条件部に反映させるルール抽出法を考察し，その有用性を検討する．

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近年，Webの利用者の要求に対応するために複数のサービスを連携させる技術提供や研究がなされている．しかし，実際のサービスを連携させてユーザに提供すると，ユーザの要求が変化した場合には再び設計しなければならない．そこでユーザの要求をモデルとして実際のサービスとは切り離して保存，再利用する仕組みを提供し，そのモデルと実際のサービスを結合させる仕組みを提供するサービス連携支援システムを提案する．

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従来の教科書と講義の組合せで行われている学習では、講師と学習者のコミュニケーションは非常に少ない。そこで、このコミュニケーションを、講師と学習者の情報交換、つまり「質問」という形で定義した。その質問を促すことができるようにネットワーク上の教材を工夫して、実際に使用した。そして、教材自体や「質問」を考察することで、電子教材上の弱点を検討した。

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一斉講義の様子を撮影し、配信する講義アーカイブには、希望する場面を検索して視聴できる機能が求められている． 一斉講義での授業内容の構成は「導入」，「教材提示・解説」といった授業過程により表現できるので，授業過程に基づいたアーカイブのセグメンテーションを行なえば，授業内容に沿ったアーカイブの検索・視聴が可能となる． そこで本研究では授業過程に基づく講義アーカイブセグメンテーションを自動で行なうための，特徴量の検討を行なう．

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近年、大学では議論形式の授業が増えており、議論の目標として合意形成を掲げることが多い。議論で合意を形成するためには、議論参加者が互いの価値観を考慮することが大切である。その価値観は議論テーマに属する根拠（データ）に基づく場合が多い。本研究では、根拠（データ）に基づく価値観を用いた支援手法を検討し、支援手法をもとに開発したソフトウェアの合意形成への有効性について評価した。

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近年、プログラマブル表示器(以下、表示器と略す)の画面プログラムの試験を画像比較によって自動化した自動試験機構が提案されているが、シナリオの作成が困難、試験シナリオの修正に手間がかかる等の問題点があった。 そこで、表示器又はそのシミュレータに対して操作・動作確認を指示するコマンドベースで、表示器の内部データを基に画面プログラムの動作確認をする自動試験機構を提案する。

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近年、楽器を対象にしたトレーニングのための身体動作の解析が行われている。生体計測による解析は装置が大掛かりになるなどの問題があるため、簡易な方法として、コンピュータと写真を用いる。本稿では，管楽器演奏を対象にして、楽器と身体の接点となる唇の形状を作る表情筋に着目し、表情筋動作の推定を行った。また、実際の筋肉動作との関係を見るために筋電図を用いて手法の評価を行った。

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本研究では，不確定需要に対する在庫管理問題を扱う．一般に生産計画は，ある期間毎に見直される．複数の期の生産計画を作成する場合，その見直しを予め考慮するか否かで得られる計画は異なったものとなる．ここでは，最適な輸送手段の選択を含む最適な複数期の生産計画を立案する問題を対象に，計画の見直しを予め考慮する手法の有用性をシミュレーションにより検討した．

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不確定な需要下で在庫と機会損失コストの和を最小にする複数期の生産計画を立案する問題を，確率変数を含む最適化問題として定式化した．問題をラグランジュ乗数法を用いて解くことにより，生産量制約がない場合の各製品の最適な生産量から，生産量制約下での最適な生産量を見通しよく求められることを明らかにした．

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スケジューリング問題は産業への応用が非常に重要であり，その中でもより実用的な枠組みである資源制約付きスケジューリング問題（RCPSP）は，今日でも多くの研究がなされている． 既存のRCPSPは資源の利用可能量が固定的であるのに対して，本研究では追加コストを支払うことにより資源を追加利用するモデルを考える．このモデルに対して，総完了時刻・コストの二目的を最適化する効果的なアルゴリズムを提案し，その有効性を確認する．

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通常のスケジューリング問題では，与えられた仕事は必ず全て処理されなくてはならない．しかし仕事の実施によって得られる利益の和が最大になるように，然るべき制約条件の下で，処理する仕事を選択しながら時間軸に割り付けるタイプの問題も存在する．これはスケジューリング問題であると同時に，ナップサック問題であるとも言える．本発表ではこのタイプの問題（ナップサック型スケジューリング問題）を紹介し，それに対する複数の解法を検討する．

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離散最適化問題に対する逐次改善型発見的解法の結果は初期解に左右される．緩和問題を簡単に解ける場合は，その最適解を利用して生成した初期解から探索を始めると，良い解へ早く到達することが報告されている．緩和問題を解くのが容易ではない場合には，計算時間を抑えるため，緩和解を近似的に求める必要が出てくる． 本発表では，入出庫スケジューリング問題を対象として，様々な近似緩和解による初期解の効果を比較実験した結果を報告する．

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本稿では，0-1最適化問題と，凸緩和であるComplex SDPとの中間に位置する複数の非凸な緩和問題を考える．各々の緩和問題は非凸性より容易に解くことが出来ない．しかし，その複数の緩和問題における許容解間の関係を見ることで非凸緩和問題の好ましい性質を示すことができる．そして，凸緩和から非凸緩和問題を段階的に経由して原問題に写像することによって，近似精度の改善を行なった．

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　近年、遺物や遺跡のデジタルアーカイブのために３次元形状計測が盛んに行われており、水中の遺跡も対象となっている。３次元形状計測では表面の模様や細かな形状の獲得が望まれるが、水中の粒子による光の散乱、色相のずれ、屈折による像の歪み等のために、空気中の計測手法をそのまま適用するだけでは水中の物体を精密に計測することは困難である。本発表では、これらの問題を考慮した、カメラとパターン光を用いたアクティブステレオ法を提案する。

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車載の全方位カメラ(ODV)とレーザレンジセンサ(LRS)により屋内環境を効率的かつ高精度にモデル化するため，移動方向に垂直なレンジデータとパノラマ画像を取得し，逐次的にテキスチャーマッピングを行う方法を提案する．そして，その有効性を実験により示す．

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本研究は、単眼カメラで撮影した１枚の静止画画像を用いて、路面等の傾斜角度の推定を行おうとするものである．単眼カメラのレンズの公式(Lens Equation)から実座標-画像座標系の関係式を導き、これに傾斜を認識させる対象に適用して傾斜角を推定し、その応用面での適用性について論じる． 尚、ここで論じる傾斜とは、直線で角度一定のスロープとしており、単眼カメラは傾斜を正面から撮影したものとする．

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車載の複数レーザレンジセンサ(LRS)を用いて車体速度をスキャンマッチングにより算出し，速度情報を相互に比較することでLRSや内界センサの故障を検出する方法を提案する．その有効性を実験により示す．

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本研究はコンベヤライン上に搬送される秤量物の質量測定において高精度高速化が図れる信号処理技術に関する。ロードセル(ハカリ）がセンシングする重量成分と秤量搬送系からの交流振動雑音成分が混在した信号に対して、瞬時振幅および瞬時位相成分に分解、処理すると、振動雑音信号を分離しながら、重量成分を抽出する動的重量計測手法が実現できる。本提案手法はより低い低周波振動雑音成分をも除去できると共に、重量計測の高速高精度化に有効である。

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センサネットワークを用いた橋梁診断システム」を開発している。無線センサーモジュールとして、加速度センサー、カプセルひずみセンサー、温度センサーと微弱無線、２．４GHｚの無線を用いて橋脚および桁などの上部構造の健全度を診断する橋梁診断システムを開発している。診断には独立成分分析とスペクトルアナリシスを用いた。システムを試作し、実際の橋梁で試験を行った結果を報告する。

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近年，マルチエージェントシミュレーション(MAS)が注目されている．MASにより社会現象をモデル化してシミュレーションする上で，人間のふるまいをモデル化することが課題となっている．そこで本研究では，医療機関に関するアンケートとGISの地理データを用いてエージェントの行動ルールを生成する．行動ルールの条件部の属性を固定化した行動ルールとJ.R. Quinlanによって提案されたID3によって決定された条件部を用いた行動ルールの比較を行い，アンケートデータの分析を進める．

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模型自動車のコース走行における速度調節・操舵決定方法を獲得することを目的とし，まず模型自動車の運動特性をモデル化し，車両シミュレータを作成する．続いて，車両の速度調節・操舵の決定方法をシミュレータに実装し，シミュレーションベースで実験を行う．その結果より速度調節・操舵の決定方式の有効性・可能性を検討する．

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地球の温暖化を始めとする様々な環境問題とか年々深刻になってきている。我々は、人々に地球の美しい自然や澄んだ空気，水などの共有財産を守ることの重要性を認識させるために構築された様々な教育ゲームをこれまで研究してきた。今回は、それらの中でも特に良く知られるコモンスゲームについて検討する。特に、元々のコモンスゲーム，遺伝的アルゴリズムを活用した改良型コモンスゲーム，多目的進化計算法を活用した改良型コモンスゲームを紹介し、それらについて比較・検討することとする。

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移動体の自己位置推定と地図作成を同時に行う問題にSLAMがある．従来，この分野ではカルマンフィルタや粒子フィルタなどを用いた手法が中心であり，進化計算のSLAMへの応用はあまりなされていない．そこで，本研究では進化計算を用いた手法について検討を行う．

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PSO(Particle Swarm Optimization)は、生物の群れの振る舞いにヒントを得た最適化法であり、その性能と実装の容易さから盛んに利用されている。また、近年、多目的最適化への適用のためのアルゴリズムの改良が研究されている。 これまでに提案されている多目的PSOのほとんどは、群れ全体の最良解候補(gbest)を利用し、トポロジーを用いる近傍個体の中の最良解(lbest)を用いる例はあまりない。そこで、本研究では、トポロジーを用いたPSOにおける多目的最適化について検討するとともに、自己ベスト(pbest)の更新法に注目し多目的最適化のためのpbestの更新法についても検討する。

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