進化型多目的最適化アルゴリズムによって獲得された解集合の性能を比較する際，最も使用される性能評価尺度の一つにHypervolumeがあげられる．Hypervolumeは解集合のパレートフロントへの収束性および多様性を測る性能評価尺度として使用される．しかし，目的数が増加した場合，Hypervolume計算のコストが指数関数的に増加するため，性能評価尺度としてあまり使用されていない．そこで本論文では，スカラー化関数を用いたHypervolumeの近似手法を提案する．数値実験より，提案手法によってHypervolumeが近似されることおよび計算コストが低下することを示す．

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本稿では，2次元離散時間非線形システムに対して，所望のリミットサイクルを発生させるようなコントローラの設計が目的である．まず，システムと所望のリミットサイクルの設定について述べる．つぎに，提案する制御則を示し，閉ループシステムの吸引領域について考察する．それらに基づいて，制御目標を達成する制御アルゴリズムを提案する．それらの結果を，カオスを持つシステムであるエノン写像へと適用し，数値シミュレーションによって制御目標が達成されることを示す．

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本稿では，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の振り上げを達成する制御則の導出が目的である．まず，離散時間力学の概要について述べ，台車型倒立振子の離散時間モデルを導出する．つぎに，エネルギー制御法を応用した振り上げ制御則と，最適レギュレータ理論に基づいた安定化制御則についてそれぞれ説明を行い，それらを併用した振り上げ制御アルゴリズムを提案する．最後に，数値シミュレーションを行うことによって，提案した制御アルゴリズムの有効性を検証する．

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In this paper, we consider the problem of constructingsmoothing spline curves recursively each time when a new setof data is observed. The spline curves are constituted byemploying an approach based on linear control systems. Basedon the basic problem of optimal smoothing splines and anidea of recursive least squares method, a recursive designalgorithm of optimal smoothing splines is developed. Thealgorithm is extended to the case of periodic splines. Wedemonstrate the effectiveness and usefulness by numericalexamples.

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未知バラメータを含む連続時間グレーボックスモデルの平方和最適化を用いたシステム同定法を与える．連続時間モデルを離散化し，システム行列に含まれる指数関数を多項式展開して近似することにより，多項式パラメータを含む離散時間系として表現し，それに対する平方和最適化を用いたシステム同定法を提案する．また近似の良さ表すある尺度を導入し，それを基にした近似次数の決定法も与える．さらに，有色雑音がある場合に対してパラメータを含んだ補助変数法を平方和最適化で扱う方法を与える．

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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．RCPSPでは主として総完了時刻の最小化を目的とするが，納期ずれにより発生する納期ずれコスト和の最小化も重要な指標である．目的関数を納期ずれ最小化とするRCPSPをRCPSP-WETという．RCPSP-WETに対する既存解法は存在するが，仕事数が増えると計算時間が爆発的に増加し事実上実行不可能となる．そこでRCPSP-WETに対して，RCPSPでその優位性を示している遺伝的アルゴリズム(GA)を適用する．GAの遺伝子として仕事リストを利用するが，本研究ではそのリストからのスケジュール生成法を提案し，納期ずれの最小化と計算時間のトレードオフを行う．

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本研究では，高さHの完全２分木に対して，最深共通祖先の深い頂点間を優先して，深さNの全頂点で一つの単純閉路を構成するように辺を追加するモデルを考える．ここでは，完全２分木の全頂点対について，辺追加による最短経路の短縮長を合計した総頂点間短縮経路長を定式化し，それを最大にする最適深さN*を求める．

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情報化が進み，消費者の要求が多様化し，市場が飽和状態に達した状況下において効率的な変種変量生産を可能とするため自律分散型生産スケジューリングシステムの実現が望まれている．このためには運用法と実装法を確立する必要がある．我々は， 多数の機械を有するジョブショップにおける運用法として，加工適合性や段取り時間，納期など多様な制約を考慮に入れるとともに生産環境の変化にも柔軟に対応できるオークションに基づいたスケジューリング手法を提案してきた．本研究ではこのような手法を実装する方法について検討し，実装を試みた結果について報告する．ここでは，生産システムの各構成要素の通信機能とインテリジェントな処理機能をPC１台により表現したエージェントとし，それらをネットワーク結合したマルチエージェントシステムとして生産システム全体の運用機能を表現する．各エージェントにオークション実施に必要な機能を準備することにより，自律分散生産スケジューリングシステムを構成する．また提案システムを評価するために各エージェントにシミュレーション機能を付加して分散シミュレーションシステムを構成する方法についても検討した．

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本稿では，バックコンバータに対し，デューティ比を調整することにより出力電圧の定電圧制御を行う．とくに本稿では制御対象に対し目標値追従特性と外乱抑圧特性を独立に設計可能な2自由度LQIサーボ系を構成する．まずはじめに状態平均化法に基づく数式モデルを用いて2自由度LQIサーボ系を設計し，DSPボードに実装することによりコンバータの制御を行う．つぎに，状態平均化法ではモデル化誤差が大きいため，ARXモデルに基づいてシステム同定を行い，得られたモデルを用いて2自由度LQIサーボ系を設計し，同様の制御を行う．同定モデルに基づく制御則の有効性を検証するとともに，2自由度LQIサーボ系の設計法を適用することで，出力電圧を高精度に制御できることを示す．

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自律性のあるロボットを実現するための最重要課題として,ロボットの外界センサ情報によって環境におけるロボット自身の位置同定をすることが研究されている．本論文では，環境地図と自己位置を同時に推定するSLAM問題(Simultaneous Localization and Mapping)の複数台ロボットへの拡張について考察し，複数台ロボットで構成されるネットワーク結合システムをモデル化することで，ロボット間の協調によるSLAMの定式化を検討する．

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The recent development of microarray technologies has enabled biologists to quantify gene expression of thousands of genes in a single experiment. Microarray data are expected to significantly aid in the development of efficient cancer diagnosis and classification platforms. The four heterogeneous childhood cancers, namely neuroblastoma, non-Hodgkin lymphoma, rhabdomyosarcoma, and Ewing sarcoma present a similar histology of small round blue cell tumor (SRBCT) and thus often lead to misdiagnosis. The selection of informative genes for classifying these cancers is a main problem. This selection process is difficult because of the availability of the small number of samples compared to the huge number of genes, many irrelevant genes, and noisy genes. Therefore, this paper proposes an improved binary particle swarm optimization to select a near-optimal (smaller) subset of informative genes that is relevant for cancer classification. The proposed method introduces a modified rule for the position update. It is applied on the SRBCT microarray data set. Experimental results show that our proposed method is superior to the standard version of binary particle swarm optimization and other related previous works.

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従来の品質管理システムにおいては、オフラインによるバッチ処理がメインであり、品質データの傾向などを分析しその結果を現場にフィードバックするには多くの時間を要していた。しかし、最後の工程でプロセスの状態が問題であることを発見した場合、多くの製造ロスが発生してしまう。このような課題を解決するために、オンラインＳＰＣ(Statistical Process Control)機能の開発を行った。また、監視すべき変数間の関係性を見出だすためオフラインMSPC(Multivariable SPC)による多変量解析機能を開発した。

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パッシブステレオ法を用いた三次元形状計測では，複数の画像間での対応点の決定に曖昧性が残るため，アクティブステレオ法に比べて，安定した計測が難しい．プロジェクタからランダムパターンを投影し，計測対象の表面に視覚的な特徴を与えることにより，この曖昧性を軽減させることができる．本研究では，形状計測結果のデータ密度に注目して，投影するランダムパターンを変更し，計測対象に適したパターンを生成することを目的とする．実験により，適当に生成したパターンと提案手法により生成したパターンでの計測結果の比較を行い，精度向上の効果の確認を行う．

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To meet the severe and diversified quality specifications by the customers, the manufacturing process design often requires the expertise of experienced and knowledgeable engineers.We have developed a system that assist the design engineers in deciding appropriate parameters such as steel grades and heat treatment conditions by referring to the knowledge base and actual data.

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現在のマッサージ機はあらかじめ設定されたマッサージを実行するのみであるため，使用者にとって最適なマッサージとはならない．一方，マッサージ師は，まず触診で患者の身体状態(コリ)を検診し，その後，身体状態に合わせたマッサージを行っている．本研究ではマッサージ師の触診によるコリ検出をマッサージ機で実現することを目的とした．一般的にコリがある部分は皮膚筋系の弾性特性が高いと言われている．そこで正確に皮膚筋系の弾性特性を計測できる装置として，3軸(XYZ)可動可能で押し込み部に力センサを取り付けたピンポイントマッサージ機を新たに製作した．製作した装置を使用して背骨を中心とした左右の皮膚筋系の弾性特性を計測したところ，コリのある部位では弾性特性が高いという結果が得られた．また，皮膚筋系の弾性特性の違いがコリに起因するものであることを確認するため，筋活動電位(EMG)を計測した．コリが生じている際は筋緊張よりEMGの振幅は大きくなることが既に知られており，結果として弾性特性の変化とEMGの振幅の変化に相関が見られたことから，皮膚筋系の弾性特性によってコリの推定が可能であることを裏付けることができた．

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近年，自動車の自動運転に関する研究が盛んに行われている．自動運転の研究のうち，画像情報を用いて自動車の行動決定を行い，自動運転を実現する研究が見受けられる．これらの研究では画像情報より道路の状況を認識し，操舵角や速度を制御している．しかし，制御規則を進化学習システムを用いて獲得する枠組の研究は見受けられない．このような背景をふまえて，本研究では知能ロボットの実現のような最終アウトプットを目的とするのではなく，自走型模型自動車を対象に，コースを走行するための自走制御則を獲得し，そのために用いられた学習や進化システムを評価することを目的とする． 自走制御ルールの獲得については，初期段階から自動車を用いての制御ルールの獲得は，多大な時間と労力を要する．そこでシミュレータを用いて事前に基本的な制御ルールを獲得する．その結果を適用した模型自動車を用いて追加学習を行い，学習システムを評価する．

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我々は，文脈を限定したHMM音声合成技術について研究を進めており，そこで合成される大量の音声を評価する必要がある．合成音声の評価は，従来，人が実際に聞く主観評価を行ってきたが，大量な音声を効率よく評価する方法が望まれている．そこで合成音声の主観評価の効率化を目指し，まずは，ＨＭＭ音声合成時に設定したテキストとアクセントが正しく表現できているかを音声認識とDPマッチングを用いて事前に客観評価し，後段で主観評価を行う必要のある音声サンプルをシステマティックに抽出する方法を検討した．これは主観評価する音声サンプルの総数を減らし，評価を効率化する効果が期待できるものと考えている．

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測定対象までの距離を知ることは，さまざまな工学分野において基本的かつ重要な問題である.我々はこれまで，マイクロ波分野における定在波を用いた近距離計測法を,可聴音域に拡張した距離推定法を提案してきた．しかしながら，マイクロホンを音源と対象物間の直線上に設置した場合はともかく，直線上から外れた場合には推定値に誤差が含まれる傾向があった．また測定環境によっては，マイクロホンを直線上に設置できない場合もある.本報告では，既発表の距離推定法に関連し，マイクロホンが音源と対象物間の直線上から外れた場合の推定距離の補正法を提案する.さらに，計算機シミュレーションおよび実音場での実験を通じて提案手法の有効性を検証する.

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近年、一般ユーザの間にディジタル画像の加工、編集が浸透している。また、映画、宣伝等の分野において、実写画像を絵画調画像に加工し、視覚効果を高める例がしばしば見られる。しかし、絵画調画像が有用である一方、専門的な知識、技術を持たないユーザにとって、実写画像を絵画調画像に加工することは容易でない。したがって、ディジタル写真を絵画調画像に自動変換する技術は、ユーザの需要に応え、ディジタル画像の価値向上に貢献するものと思われる。本研究では、実際の油絵の描画手順に基づき、「キャンバスの準備」、「下塗り」、「描き込み」、「仕上げ」の四段階をコンピュータ上で擬似的に再現する。以上の段階を経て、入力画像は油絵調画像として出力される。また、複数の入力画像に対して提案手法を適用し、その有効性、汎用性を検証する。

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ロボカップでは，2050年までにヒューマノイドロボットのチームでサッカーワールドカップチャンピオンチームに勝利するという目標が掲げられている．目標達成のためにサッカーの部門で5つのリーグがあり，本研究ではその5つのリーグの内の小型ロボットリーグを元にしたシステム構成を用いる．本研究の目的は，Q-Learningを用いてサッカーロボットを制御することである．今回は簡易化のためにロボット一台だけで行い，敵チームも存在しないものとする．実験で使用するサッカーロボットは比較的安価で入手が容易な株式会社ブレイブ製のMr.SOCCERを使用する．一般的に強化学習には膨大な時間がかかるため，エージェントは物理シミュレータで学習を行った後，最終調整として実機を使った追加学習を行う．ロボカップサッカー小型リーグと同様に，サッカーフィールドを真上から撮影した映像を画像処理してロボットの制御に用いる．本研究で提案する強化学習を用いた制御方法の有効性がMr.SOCCERで示されれば，本研究をロボカップサッカーの小型リーグに応用できる可能性があると考える．

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従来、最適化に対する研究は、最適化理論や最適化手法に関するものが中心となっており、その前提や結果の解釈と関わるところにはほとんど関心が払われてこなかったといえる。換言すれば、「いかに問題を解くか」については数多くの研究がなされているが、「いかに問題を定式化するか」や「いかに結果の解釈を支援するか」についての研究は広く行われていない。しかし、最適化が工学と関わる現実の問題解決に単に概念やガイドラインとしてだけにとどまらず、実際の意思決定に役立つためには、上述の周辺問題への取り組みが不可欠である。ところで、最適化から距離をおき、関連する周辺を眺めてみれば次のような現状に気付く。計算機科学を支える要素技術はハード面、ソフト面のいずれにおいても半世紀の歳月を越えて今なお目著しい発展をとげている。しかしソフト面でのこうした技術は多くの場合それぞれが独立して使われてきている。これらの中には、システム工学的に有機的に組合せて適用することで決まりきった形を持たない（悪定義な）最適化周辺の問題解決に有効となるものが少なくない。本報告では、こうした要素技術を駆使して、最適化問題の定式化のための手順と方法論を与える。

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近年、 市場の国際化による物流ネットワークの広域化に伴い、 効率的な物流ネットワークの構築による 物流コストの削減や製品の配送リードタイムの短縮が重要な課題となってきている。 しかし、 物流ネットワークの最適設計問題は、一般にNP-ハードとなることから、現実の大規模な問題を取り扱う場合には膨大な計算量が必要となる。また、求解に非実用的な時間を要し、解の精度も問題規模の増大とともに劣化していくため、 こうした観点からの向上が求められている。著者らはこれまでにも、 PCクラスタを用いて離散型PSO による並列最適化法の提案を行ってきた。 本研究では、 本来のPSOの特徴を活かし さらに求解精度の向上を目指す改善手法の提案を行う。最初に、対象とする問題設定と並列解法の概要について述べた後、性能の劣る個体を強制的に移動させるGAでの突然変異に対応する探索操作を導入した離散型PSOについて述べる。最後に、数値実験を通じて提案手法の有効性を検証した結果を示す。

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ディジタル信号処理の新しいパラダイムとして，サンプル値制御理論を用い，原信号のアナログ特性を考慮したディジタルフィルタ設計の手法が近年提案され，その有効性が示されている．その最適フィルタの特徴は，サンプラとホールドおよびディジタルフィルタによって，連続時間の線形位相特性，すなわち純粋な時間遅れを近似することである．この特性を利用して，本研究では，繰り返し制御器の時間遅れ要素にこのフィルタを用いることを提案する．時間遅れ要素は無限次元であり，その実装が難しいことを考えると，本提案手法は現実のシステムへの実装にふさわしい手法であると言える．また数値例によりこの手法の有効性を示す．

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信号処理で扱われる画像や音声は本来アナログ信号であり，ディジタル信号処理では，これらをサンプリングして離散化したものをディジタル処理することになる．したがって，ディジタル信号処理は本来的にアナログ信号とディジタル信号が混在するハイブリッド系としてのモデル化が必要となる．これに対し，サンプル値制御理論を用いて，信号のアナログ情報を考慮したディジタルフィルタ設計が近年提案され，もとのアナログ特性を考慮したディジタル信号処理が可能となることが示されている．しかし，これらのフィルタはアナログ特性が変化しないという仮定のもとでの設計であり，アナログ特性が変化する場合は，その変化に追従することが望ましい．そこで本研究では，ディジタル信号から局所的なアナログ特性を推定し，その推定にもとづいてフィルタを適応化することを提案する．

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近年のディジタル機器の発達により，携帯電話や携帯ゲーム機等の小型機器でも良質の音楽を奏でることが可能となっている．その際，楽器の音源をディジタル機器に実装することが必要となるが，現在主流であるPCM音源では，録音した楽器音を保存しなくてはならず，大きな記憶領域が必要となる．これに対し，楽器音をある線形システムのインパルス応答とみなし，そのシステムのパラメータを同定することにより，非常に小規模な音源を得ることが可能となることが近年示された．しかし，その手法ではすべての音階の音を同定する必要がある．そこで本研究では，ある音階の音源から別の音階を生成する新しい手法を提案する．提案手法は，サンプル値制御理論を用い，アナログ特性を考慮して設計された非整数遅延フィルタを用いて，サンプル点間の信号を推定し，それを用いて異なる周波数の信号を生成する方法であり，少ない計算量で変調が実行できるのが特徴である．

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サポートベクターマシン(SVM)などで非線形なクラス分類を行う際に用いられる高次元の特徴空間を、より低次の空間に圧縮する手法を提案する。SVMはカーネルによって陰に定義される特徴空間に入力データを写像し、特徴空間上で二種類のデータの中間を通る分離超平面を生成することによって、入力空間上で非線形のクラス識別器を生成する学習アルゴリズムである。データの中間を通る分離超平面を生成するという仕組みがSVMの高い汎化能力の要因になっているが、過大な特徴空間を用いたSVMは学習データに対する過適合を起こすことが知られている。そこで本研究では、学習パラメータの自由度を削減して過適合を回避するために、SVMの分離超平面の情報を陽に利用して特徴空間を圧縮する手法を提案する。提案するアルゴリズムには部分的にカーネルトリックを利用できない計算手順が存在するが、空間を圧縮する際の計算量は比較的小さい。数値実験によってアルゴリズムの性能分析を行い、いくつかの数値例において有効に働くことを確認した。

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発表者の一人は、ω-周期離散時間システムにω-周期ゲインの状態フィードバックを適用したとき、閉ループ系のモノドロミー行列の固有値を任意に設定できるための必要十分条件は、制御対象が可到達であることを示した。発表者らは先の発表（第２７回SICE九州支部学術講演会予稿集101A4）において、固定ゲインを用いたω-周期毎の状態のフィードバックによって同様な意味での固有値設定やデッドビート制御ができるための必要十分条件を与え、低次元オブザーバを利用した構成にも言及した。しかしながら、そこでは固定ゲインを用いているとはいえ、ω-周期毎にしか入力を加えておらず、それ以外の時刻では入力を0にしているので、ロバスト性の観点から好ましくない。本発表では、ω-周期の状態サンプルホールドの手法を適用することによりこの点を改善し、固有値設定やデッドビート制御ができるための必要十分条件を与えるとともに、低次元オブザーバを利用した構成にも言及する。

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本研究は、人工呼吸のための呼吸システムのモデリングとそのパラメータの推定について考える。肺のエラスタンスは肺の体積の変化に伴いその値が変化するが、人工呼吸の気圧上限値を設定する上では重要な役割を果たす。我々は従来の研究において、肺のエラスタンスを含む２階非線形微分方程式を呼吸モデルとして提案している。本研究では、さらに肺のエラスタンスに特有の履歴特性を考慮し、呼吸システムの同定を拘束付きパラメータ推定問題として扱い、そのパラメータの推定アルゴリズムを提案する。また、呼吸での実測データを用いて提案アルゴリズムの有効性を検証する。

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画像に基づく安定化制御を行う場合，ターゲットとする目標画像が見えなくなるために，設定した目的地を越えて進むことは制御の失敗を意味する．特に，劣駆動システムである非ホロノミック移動ロボットを制御する場合，状態間に何らかのトレードオフが発生し，目的地を越える状況が発生する．しかし，従来法ではこのようなことは理論的に考慮されていない．そこで，本論文では，状態変換を行うことで，目的地を越えない画像に基づく安定化制御法を提案する．

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近年，地域医療連携が医療情報の電子化によって促進されてきており，病院間で医療情報が共有され，患者に対しても医療情報が公開されつつある．例えば，京都大学医学部附属病院の「まいこネット」や宮崎大学医学部附属病院の「はにわネット」等で医療情報の共有・提供が行われている．病院側が提供している医療情報は専門的であり，容易に理解できない．さらに，病院側が提供しているデータには，ユーザには様々なニーズが存在し，個々のニーズに対応したサービスを構築するのは非効率的である．そこで本研究では，外部サービスを組み合わせて医療情報を提供するフレームワークを構築することで，そのニーズに合った情報提供環境を実現する．そこで，ユーザが理解しやすいビューを提供するサービスの構築や外国人のための翻訳サービスの利用を試みた．

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組込機器基板にレーザ光で加工されるは微細穴は, 数万穴に及ぶ場合があり, 市場ニーズからますます高密度化が進んでいる. 高密度領域では, レーザ加工熱の発生密度が散逸量を上回り, 局所的な蓄熱を招き加工精度を劣化させる現象が報告されている． 本稿では，生産リードタイムに影響を与える加工前の計算量を抑えつつ，穴配置高密度領域のみを蓄熱回避加工することで，必要最小限の加工時間延長で加工精度を確保する，システム全体のスループットを考慮した加工穴順序生成手法を述べる．

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鋼材納入LT前に発注した鋼材と実際に鋼材が必要となる生産開始時点での鋼材とが生産機種の変動により異なった場合に、鋼材サイズを統一することにより鋼材が準備さていないために生産ができないことがないようにする方法を述べ、これを建設機械部品生産用の鋼材発注へ適用し、システム化を図った事例について紹介する。

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本研究ではリプシッツ最適化問題の双対問題に対する外部近似法に基づく新たな逐次近似解法を提案する．本研究で提案するアルゴリズムはリプシッツ最適化問題を高次の球上での最適化問題に変換し，その双対問題の制約集合を凸多面体で外部近似することで大域的収束性が保証され，暫定解列の任意の集積点が対象問題の大域的最適解となることが示される．また，制約関数が凸関数で定義されている場合，暫定解の列を制約集合上に生成することができ，実行可能な近似解を求めることができる．

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内部モデル制御はプロセス制御に多く用いられ，制御器内にモデルと補償器を含み，補償器に誤差式の近似逆システムを利用すると，外乱推定と外乱抑制が達成できる特徴がある．この方式は，モデルと補償器を併用するので制御器全体の次数が高くなる．この問題に対し，舒らは一体化構成法として低次の制御器設計法を提案している．また，著者らは別の一体化構成法として簡易型内部モデル制御を提案し，ワイヤ駆動の把持機構への応用により有効性を示した．しかし，上述の先行研究では非最小位相系の場合への検討が十分でない．そこで，非最小位相系の場合への適用について検討し，制御目的に対して許容される誤差が指定されるとき，不安定零点との関係から外乱の許容周波数を求める手順を明らかにし，数値例により評価手法の妥当性を示した．

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自然界の創造物である生物と人工物である機械との間に深い関わりを見いだし，その共通点と相違点を探るという考え方は，理工学のさまざまな分野において重要な研究アプローチの一つとなりつつある．機械システムの設計において生物から学ぶことは多く，生物システムの解明において機械から学ぶこともまた多い．本オーガナイズドセッション「生物／機械システムにおける運動と機能の制御」は，生物および機械システムの両者に共通する基本原理である力学とシステム制御理論を主要な柱として，ロボティクス，視覚，ビジュアルサーボ，小脳の運動機能，筋骨格系，アクロバット制御，ロコモーション（歩行・蛇行・飛行・跳躍等），非線形制御などを専門とする研究者による講演で構成されている．本講演では，オーガナイズドセッションの趣旨および全体の方向付けについての解説を行う。

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生体シミュレーションが急速に発展しているが，適当な初期値やパラメータを用いる計算結果は実際と乖離し，不適切となることが多い．このため，臨床データとの融合が重要な課題である．本研究は臨床データとの生体シミュレーションの同化法の確立を目的として，心筋細胞モデルのパラメータ同定を行う．心筋細胞モデルとして広く用いられているKyotoモデルを用い，症例を模擬した心筋細胞運動が実現されるパラメータの推定を行う．本稿では特に最適化を用いたパラメータ推定法について述べる．数値実験により提案手法の有効性を明らかにするとともに，生体シミュレーションにおける同化における問題点を明らかにする．

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本稿では，後件部を持たない単位ルールからなるルールベース獲得手法の初等的な調査結果を報告する．このルールベースはエレベータ運行計画問題を対象として考案したものであり，ある時点でとることが可能な各決定に関して所与の指標を計算し，その組合せと適合する単位ルールがルールベースに含まれる場合に，対応する決定を選択する．含まれない場合，何らかのデフォルトルールにしたがって決定を選択する．このような設計から，決定が離散的であるさまざまなリアクティブスケジューリング問題へ適用できると考えられる．その一例としてジョブショップスケジューリング問題をとりあげ，獲得されるルールの有効性などを調査する．

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プロジェクト管理においては，高品質なプロジェクト・スケジュールを立案するだけでなく，プロジェクトの実行過程においてスケジュールの実行可能性を維持していくことが肝要となる．このようなリアクティブな意思決定戦略は，プロジェクト管理の分野においては十分に確立されていないのが実情である．本研究では，外乱によるスケジュール遅延，および，スケジュール修正にかかる費用の観点から，Critical Path Method（CPM）に基づく修正戦略を提案するとともにその有用性を考察する．

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複数の原信号が混合されて観測された信号のみを用いて，未知の原信号を推定する技術であるブラインド信号分離に関して，独立成分分析，ビームフォーミング，非負値行列分解，スペクトルサブトラクション等の基礎理論を紹介する．また，これらの手法を用いた音響信号の分離や生体信号の特徴抽出法に対する実験結果と今後の展開を報告する．

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独立成分分析に関して，観測信号の方位ヒストグラムを用いた初期値設定法を提案する．提案法は観測信号のみを用いて原信号数を推定すると同時に，独立成分分析の初期値を設定できる特徴を持つ．さらに，複数の分離信号から，目的信号を抽出できる．

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少子高齢化が深刻化する現在では、生活分野，公共分野，医療福祉分野から様々な産業分野に至るまでの幅広い活動を支援するロボットへの期待が高まってきている。これらの生活分野の中で清掃や搬送を行う作業は、過酷な労働条件や労働力不足から自動化の要求は高く、大きな市場ニーズを有している。これらの事から我々は、駅，空港，病院，工場，など広域空間の使用環境に応じ、数々のロボットを開発してきた。本稿では、我々のロボット開発の有用性と事業化への取り組みについて述べる。

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複合現実感表現 (MR; mixed reality) は，コンピュータグラフィクス (CG)による仮想像と実環境との整合のとれた重ね合わせが重要である．本研究では，ハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）動画像を入力として，イメージベースドレンダリング（ＩＢＬ）とマーカベースの位置合わせを同時に行うシステムを提案する．実環境の照明条件をＣＧに反映させる方法には，ＩＢＬがあるが，実環境の光源強度分布を推定するには，従来のカメラによる入力画像では階調が飽和してしまい，正確な光源の強さを得ることができないことがある．またＭＲではＣＧを実環境像上に重畳表示させるためにマーカが使われるが，マーカーを検出する際に，やはりカメラの感度によってマーカが識別できない場合がある．以上の問題を解決するため，本研究ではＨＤＲ動画像を入力とすることで，実環境をＣＧに正確に反映させるシステムの構築を目指す．シャッタ速度を制御可能なカメラを１台使用したシステムを実装し，ＩＢＬとマーカ検出を並行して行う．従来手法との比較を行うことにより提案手法の有効性について報告する.

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機械システムの制御は，主としてモータなどのアクチュエータに電圧や電流指令を与えることでなされる．開発においてはPCに搭載されたAD/DAボードなどのデータ収録ボードを用いることが多いが，近年ではUSB接続タイプのデータ収録ボードも利用することができる．しかしこれらの制御機器は高価である．そこで本研究では安価なマイコンとPCをUSBインターフェースで接続し，PCから制御する機器の開発をおこなう．本研究ではWindowsが搭載されたPCが多々あることから，WindowsからUSB制御装置に指令を送ることを考える．しかしWindowsから外部機器を制御するにはデバイスドライバが欠かせない．そこでWDM（Windows Driver Model）を用いてデバイスドライバの開発を行った．つぎにPICマイコンとUSBコントローラを搭載したUSB制御装置を開発し，Windowsから外部機器の制御ができることを確認した．

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近年、自動車交通を情報化し、走行中の運転者に対して道路情報、沿線情報などを提供するシステムが実用化されている。本研究において、夜間において撮影した交差点映像を用いて、安全運転の支援につながる車両追跡手法について検討を行った。夜間を走行する車両の中で安定して情報を得られるテールランプに着目し、その情報を用いて交差点を通行する左折車両および直進車両の追跡を行い、通貨台数を計測したところ、90%以上の計測結果が得られた。

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GPSに代表される人工衛星による高精度航法システムであるGNSS(Global Navigation Satellite System)では, 搬送波が一時的に中断するサイクルスリップ現象が発生することがあり, 搬送波による測位ではこれが測位精度を悪化させる要因となっている. そこで本研究では, サイクルスリップ検出のための観測量の線形結合に対する統計的検定法について考察を行う. また, より高い精度でサイクルスリップを検出するための検定統計量や線形結合の組み合わせについて, 実データを用いた実験による検証も行う.

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近年生産システムの大規模化や複雑化により，集中管理型のスケジューリング手法では生産システム全体を考慮した効率的なスケジュールの立案に多大な時間を要する上に，システムの拡張や修正が困難であるといった問題がある．そこで有効な手法が分散協調型スケジューリング手法であり，その一つにラグランジュ分解・調整法がある．この手法は，原問題を複数の部分問題に分解し，それらの部分問題における解の導出と全体の調整を繰り返して行うことにより，高速に準最適な実行可能解を導出する方法である．本研究では，この手法をフレキシブルジョブショップを対象としたプロアクティブメンテナンススケジューリング問題に適用し，計算機実験においてその有効性を検証する．

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昨今の医療の電子化により、医療のドキュメントが電子的に蓄積されつつあり、蓄積されたデータへの検索の要求が高まりつつある。一般的に検索エンジンでは形態素解析を用いて索引語を作成している。一方、医療のドキュメントでは多くの専門用語が用いられており、一般的な辞書を用いて形態素解析を行っても専門用語を正確に同定することができない。そして、医療の専門用語には類義語、略語などが多く用いられ、かつ専門用語間の複合語も多く見られる。そのため、医療ドキュメントに対してどのような医療用語辞書を適用すれば、ユーザからの様々な検索要求に対応することが可能であるのか未だ判明しておらず、語数、用語共に多種多様な辞書が用いられているのが現状である。そこで本研究では、実際に医療現場で書かれた退院時サマリに対して、26万語の医療用語を収めた辞書と形態素解析器によって、解析の精度の分析を行い、医療ドキュメント検索に必要な辞書について検討した。

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系列の解体や情報ネットワークの普及にともない，近年，物品調達の取引先を契約ごとに組み替える動的サプライチェーンの研究が注目されている．著者らは，これまでに，サプライヤとクラアントで構成される2階層の動的サプライチェーンモデルを提案し，サプライヤが，既存の生産スケジュールを変更しながら，クライアントと交渉を繰り返すことで，受注製品の納期と価格を決定する手法を提案した．また，前田らは，クライアントからの複数のオーダに対して，複数のスケジューリングを同時に行うことで，自身にとって適切なオーダを選択し，交渉を行う手法を提案した．本研究では，分散計算機環境において，並列にスケジューリングを行い，現行の生産スケジュールに最も適切なオーダを選択する並列分散スケジューリングシステムを開発する．さらに，2階層の動的サプライチェーンモデルのシミュレーションシステムを用いて，その有効性を検討する．

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ＰＩＤ制御器は汎用制御装置として1939年に発表された．以来，ハードウェア面では，空気式からディジタル式にいたるまで格段の進歩があったが，制御動作としては，比例，積分，近似微分という基本構成を変えていない．にもかかわらず，現在でも産業の各分野で広く利用されている1)．そのため，現代的観点からＰＩＤ制御器を見直す研究が積み重ねられて成果をあげている．たとえば，２自由度ＰＩＤは，設定値応答と外乱応答の両方に強い要求が課せられる場合の解決策となっている．また，自動調整法の研究により，長期的視野での性能改善が図られている．しかし，制御動作をＰＩＤ三項とする限り，性能改善に限界が存在することは自明であり，これを突破するには新たな制御項（あるいは構造）が必須である．本研究では，ＰＩＤ制御器の使いやすさを維持したまま一段階上の性能を達成するために，状態予測制御法に基づいてＰＩＤ制御装置の拡張をする方法を提案する．また，そのパラメータの調整法について考察し，その有効性について検証する．

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匂い識別の一手法として, 半導体ガスセンサを用いて匂いを数値化した後, ニューラルネットワークを用いて識別するというものがある. しかし, 半導体ガスセンサを用いた測定の場合, 同一の匂いであっても測定環境や測定条件によって匂いの数値データは毎回異なる.本報告では、活性炭を用いた再現性のあるデータを対象に有効な特徴量の抽出方法を検討し、その手法を簡易の半導体ガスセンサを用いてデータを取得した別の食料品のにおい識別に適用した結果について述べる.

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