消費電力を抑えつつ高い実行性能を得るには、マルチプロセッサによる並列処理が有効である。プログラムの並列化では、プログラムをタスクに分割し、各タスクの実行時間とタスク間の依存関係を基に、総実行時間が最短となるようにスケジューリングを行う。一般に、タスクの実行時間は入力に依存し、各タスクの実行時間の間には相関がある。このため、ある入力に対して最適なスケジューリングが、他の入力に対しても最適であるとは限らない。そこで本研究では、全ての入力に対して、最悪実行時間が最短となるものを最適なスケジュールと定義する。スケジューリングや最悪実行パスの解析はNP問題であるが、タスク間での実行時間の相関を利用して、最悪実行パスの解析対象タスクを限定することにより、計算量を抑制する。

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This paper deals with cooperative games with $n$ players and $r$ alternatives which are called multi-alternative games with restricted choice situations. In these games, a value based on marginal contributions has been proposed. Many well-known values such as the Shapley value and the Banzhaf value are based on marginal contributions. On the other hand, some values such as the Deegan-Packel value are based on equally divided payoffs.Then, in this paper, we investigate a value based on equally divided payoffs formulti-alternative games with restricted choice situations.

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オートマトンと集合論を基にしたシステム開発手法として，モデル理論アプローチが提唱されている．そのモデル理論アプローチが定義している経営情報システムの構成要素のひとつであるTPS(Transaction Processing System) の開発において，モデル駆動開発の手法を取り入れることによりその利点を TPS の開発にもたらすことができると考えられる．そこで，本研究は TPS の開発をモデル駆動開発の技術を用いて行う手法を提案し，また提案手法を実際に適用する実験により，TPS の開発に際して発生する作業量を削減できることを示す．

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近年では、音声認識技術は著しい発展を遂げていて、周囲に雑音のない理想的な環境下では極めて高い音声認識が可能である。しかし、我々の身近な生活環境ではそのような理想的な環境は珍しく、何らかの雑音が発生してしまうため期待通りの認識率を得ることは困難な為、実環境下での音声認識技術の適応を考えた場合、雑音が混じって観測された混合信号から、雑音を除去して、目的の音声だけを取り出す作業が不可欠である。この雑音除去問題に関して独立成分分析(Independent Component Analysis;ICA)を適用した手法が数多く提案されている。ICAとは原信号や伝達特性が全くの未知な状態で観測された混合信号のみを用いて原信号を推定する手法である。時間遅れや畳み込みがある混合信号に対しては、周波数領域でのICAが有効とされている。しかし、残響の影響が強い環境下では推定した分離信号に残留雑音が残ってしまう。今回の提案では目的の信号の方向を推定し、その方向付近では目的の信号を多く含んでいるとし、それ以外の方向の信号を抑圧する方法を提案する。

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冗長自由度を積極的に活用して振動を軽減する動作生成手法が提案されている. 振動をセンシングしてフィードバック等の制御によって振動を抑制するのではなく, 振動の発生自体を緩和する動作を生成することから, いわゆるオープンループでの動作制御にも適用可能な手法である. 本講演では, この手法を実際のメカニズムに適用する際の課題について考察し, 実用可能性について検討する.

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株式などの金融資産に投資する場合, 将来のリスク管理は重要である. 金融の分野では, 株式収益率の分散のことをボラティリティと呼び, これまでに将来のボラティリティを推定する多くの方法が提案されてきた. 代表的なものには, 時間とともにボラティリティが変動すると仮定したGARCHモデルがある. しかしながら, 従来のボラティリティモデルでは、推定すべきモデルのパラメータが膨大になるとの理由から, 一般に多変量モデルへの拡張が困難であった. そこで本研究では, 多変量データ解析の手法であるICA（独立成分分析）を応用した多変量時系列予測の手法を提案する. また数値例により提案法を金融に応用し, その有効性を検証する.

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アントコロニー最適化（ACO）は，アリのフェロモン情報を用いた採餌行動を工学的にモデル化したアルゴリズムで，組み合わせ最適化問題に対して強力な解探索能力を有する。しかし，繰り返し処理が多いために，処理時間の問題が内在する。そこで，本研究では，高速処理を実現するために，都市間の距離を考慮したACOを提案する。また，評価実験による提案手法の有効性を検証する。

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免疫アルゴリズムは，生物の持つ自己防御機構を工学的にモデル化したアルゴリズムであり，強力な解探索能力を有している。免疫アルゴリズムでは，抗体の産生が，解探索において重要な働きをする。そこで本研究では，抗体郡の状況に応じて抗体の産生方法を適応的に切り替える免疫アルゴリズムを提案する。また，評価実験により提案手法の有効性を検証する。

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大腸がんは早期に発見し適切な処置をすることでその後の生存率が向上するため、早期検出が重要な課題である。検診には大腸の粘膜を直接観察する内視鏡が一般的に利用されているが、食事制限、内容物排除のための下剤による前処置、内視鏡の挿入等が患者に身体的負担をかける。これに代わる手段としてX線CT像を用いたバーチャル大腸内視鏡による非侵襲な観察が実施されている。しかし内容物除去の前処置は必要であり、患者への負担がかかる上に完全な除去は困難である。内容物の除去を不要とする手法として、造影剤で内容物を濃染して区別するStool Tagging 法が研究されているが、空気-造影剤境界における偽の腸壁の生成や、実際の腸壁の過剰な削除等の問題がある。本研究では Stool Tagging 法を用いたバーチャル大腸内視鏡のための、ボリュームデータ処理手法を提案する。提案手法ではボリュームデータのCT値の勾配を利用することで、空気-造影剤境界のアーチファクト除去や腸壁位置の補正を行う。大腸ポリープを模した模擬腫瘍が設定されたファントムのX線CT像に対して本手法を適用する実験を行い、本手法の効果について確認した。

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計算機によって生成された情報をHMDなどの表示デバイスを用いて現実環境に重畳表示する拡張現実感（AR）技術に関する研究が盛んに行われている．我々はユーザの現在の状況（コンテキスト）に応じて適切な注釈のダウンロード及び表示を行う，ネットワーク型ウェアラブルARナビゲーションシステムを開発している．本システムは注釈情報を保持するサーバとユーザが装着するウェアラブルPC（クライアント）によって構成され，ウェアラブルPCは必要に応じて注釈情報をダウンロードして表示するが，その際ユーザの首振り動作に応じてダウンロードの優先度を動的に切り替えることによりユーザに適切な注釈情報を迅速に提供することができる．またユーザの脚部に装着された加速度センサを用いて，ユーザのコンテキストのうち「座位」「立位」「歩行」「走行」「自転車」の5状態を認識し，走行時にはユーザの視界を妨げないよう注釈の提示を控えたりするなど，注釈の提示方法をコンテキストによって動的に切り替えることができる．

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高次差分方程式で表された一般的な線形2-D離散時間システムに対して，２次差分形式を用いた安定条件を導出する．安定条件は、周波数依存２変数多項式不等式または４変数多項式不等式で与えられ，その解はLyapunov関数に対応することを示す．

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本研究では，新しい確率的な多点探索手法の一つであるDifferential Evolution (DE) に近傍モデルを導入し，各近傍間での情報共有に関する実験的な検討を行った．従来法との比較実験などを通じて検討手法の有効性を実験的に明らかにする．

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製造現場において生産性の維持向上は重要な課題である．生産性に悪影響を与える要因の特定と要因別の改善策を継続的に実施することで，生産性を維持・向上することが可能となる．要因の特定を精密に行うためには，現場担当者が装置ごとに生産時の無駄を定量的に把握することが必須である．そこで，本稿では生産に寄与している（正）状態と，寄与していない無駄な（負）状態を定義，階層化し，センサデータを用いて定義に基づいた生産設備の稼動状態の識別を行う技術を提案する．本技術によって装置単位・要因単位での稼動状態が可視化され，現場担当者が精度の高い改善策を実施することができる．

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現在，調剤薬局等で処方される薬剤の袋詰めは，薬剤師の手作業または分包機を用いて行われているが，正確に袋詰めされない場合がある．そのため，複数の薬剤師による監査を行っているが，この作業には多大な労力が必要である．そこで，薬剤師の負担の軽減を目的とした薬剤監査システムの研究を行ってきた．本論文では，あらたにシルエット画像を用いた薬剤抽出手法の提案を行う．また，提案手法により複数色を有する薬剤の抽出手法の有効性を確認するための実験を行った結果，深緑色の二色カプセルおよび文字入りカプセルを抽出することが可能であることが示せた．

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対象とする新しいタイプのトルクリミッタ機構はベアリングのように複数のローラとそれらを挟圧するプレートから構成され、ローラとプレートの間の摩擦によって制限トルクを調整することができる。従来のトルクリミッタに比べて構造が簡易であるため小型化が容易である、簡便な機構であるにも係わらず動作が安定しているなどの特長を有する。したがって、空間的制約の厳しいロボット駆動機構へ組み込んで利用することが可能である。本報では、トルクリミッタ機構の原理ならびに構造、特性評価の実験結果ならびにロボットハンドの駆動機構への適用事例について述べる。

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医学や生物学の分野では，臓器レベルから分子構造に至るまで，様々なレベルの生体情報を様々なモダリティで計測し，臨床，研究に適用している．生体に関する統一的な理解を得るためには，マルチスケール・マルチモーダルの情報を統合的に提示し，情報間を自由に行き来できる情報提示環境の出現が望まれる． 我々はスケール，モダリティの異なる生体情報を統合的に提示するためのディスプレイの開発を行っている．具体的には，人体型スクリーンに生体情報を投影し，そのモデルに触れて操作することによって拡大縮小や位置入力などを行うことができるディスプレイを開発する．例えば，スクリーン表面を押し込み変形を与えることによって人体の内部の情報を閲覧したり，両手を広げる動作によって情報を拡大させたりできる．今回は特にインタフェース構成について報告する．

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立つという動作はヒトにとって、とても重要な運動機能の一つである。なぜならそれは直立二足歩行の前提条件であり。日常の様々な活動を可能にしているからである。内耳の前庭機能，筋・関節における固有感覚及び視覚など、様々な身体器官の働きによってヒトは身体の平衡を保っている。今回、特に聴覚に着目し、身体動揺の状態を音情報としてヒトにフィードバックし、姿勢維持に与える影響について計測実験を行なった。

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ディーゼルエンジンの排ガス低減のためにはさまざまな燃焼技術が研究されており，その実現にはシリンダ吸気状態(EGR率，新気量など)の緻密な吸気制御が不可欠となる．しかし制御対象は多入力多出力系かつ干渉系であるため，PID制御器を用いた従来手法での制御系構築は困難である．そこで多入力多出力系アルゴリズムとして知られるモデル予測制御(Model Predictive Control : 以下MPC)を用い，これに外乱オブザーバを用いたフィードバック機能とアクチュエータ部分の非線形性補償器を追加することで，ディーゼルエンジンの吸気系に対応できる吸気制御システムを構築した．車両を用いた実験では，スロットルバルブ，EGRバルブの2入力かつ新気量とEGRの2出力のシステムに対し，2出力を独立したそれぞれの目標値に迅速に制御できることを実証した．

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近年、日本の公的年金制度では、保険料の未納が問題になっている。保険料の未納は、財政収支の悪化を招く一方で、将来、最低所得すらままならない無年金者を生み出す可能性を秘めている。そこで本稿では、少子高齢化に対応した公的年金制度の財政方式である世代別積立方式に最低所得保障の仕組みを導入するとともに、所得格差の推移と被保険者別の負担給付分布をシミュレートすることによって当該方式の世代内公平性を明らかにし、最低所得保障の妥当性を検証する。

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本研究では目標速度追従運転を対象とした運転者モデルの構築を目的とする.運転とはどのような情報を認識し,それに基づきどのように判断し,その結果どのような行動を起こすのかという機能面に焦点を当て,運転における認識・判断・操作がどのような働きを担っているのかという点に留意しながら運転者の意思決定パターンをモジュール化する.また,熟練度合いに相当するパラメータを設定することで,上手な運転者のみならず技能の劣る運転者をも再現できるような枠組みを提案する.提案する運転者モデルと車両シミュレータを組み合わせ,目標速度追従運転を対象としたシミュレーション・システムを構築し,典型的なモード走行パターンを用いた走行シミュレーションを通し,提案するモデルの有効性を確認した.結果より,人間モデルを含んだ追従系においても,目標速度追従という目的が達成できることを確認した.また,熟練度に相当するパラメータを変化させることで追従性能の差を表現し,運転への習熟過程を再現できる可能性があることを示した.

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移動ロボットに搭載された3台のレーザレンジセンサ(LRS)と内界センサ系の故障検出法を提案する．各LRSではスキャンマッチングにより速度推定値が得られ，内界センサ系ではデッドレコニングにより速度推定値が得られる．これらの４つの速度推定値を相互に比較して多数決論理に基づいて故障を検出する手法を述べる．提案手法の性能を屋内走行実験結果により示す．

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複数移動ロボットの隊列走行の一方法を提案する．後続車は先行車との相対位置を車載レーザレンジセンサにより取得し，その情報をもとに逐次形平滑化スプライン関数により移動経路を生成して経路に沿って走行する．また，車載レーザレンジセンサにより観測される車間距離情報をもとに車間距離を一定に保つ．3台のロボットによる隊列走行実験により提案手法の基本的な有効性を示す．

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自己位置推定，環境マッピングや障害物検出・追跡等の移動ロボットセンシングに関する手法の理解を深めるとともに効率的なプログラム開発のため，Microsoft Robotics Studioを用いたシミュレータの開発を行っている．シミュレータ開発の第1ステップとして，仮想環境を生成し，環境内を移動ロボットを走行させて車載レーザレンジセンサにより環境マッピング（2次元地図生成）を行う機能を実装したので報告する．

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本稿では、ZMP社が開発した踊る音楽ロボットmiuroと人間との共存のための知能化技術に関する最近の研究成果について発表する。音楽の楽しみ方として、音楽そのものを楽しむことを主目的とする以外に、読書や料理などをする際の場を演出するために用いられる。本稿では、場の情報収集や人間との相互作用のための実用化を目指した知能化技術について検討する。

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制御対象の入出力データから、直接、モデルマッチングを達成するコントローラを求める方法の一つに、Virtual Reference FeedbackTuning (VRFT) がある。本稿では、従来考えられてきた H2 モデルマッチングに対する VRFT を、H∞ モデルマッチングに対するものへと拡張している。そのために、信号の行列表現を新たに導入し、線形行列不等式 (LMI) を援用して、制御対象のモデルを経由しないコントローラパラメータの設計法を与えている。

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未知入力により駆動されるシステムの出力から、システムの動特性(の一部) を同定する問題は、システム制御理論における基本的課題の一つである。本稿では、未知入力システムの周波数重み付き逐次同定アルゴリズムを考察している。提案しているアルゴリズムは、高次のモデルを推定し、その過程で得られる信号を周波数重みでフィルタリングして、低次のモデルを求めるものである。この二段階同定法によれば、観測されるシステムの出力データのみから、直接、知りたい特定の周波数帯のシステムの動特性を (周波数重み付きで) 求める逐次同定アルゴリズムが構築できることを明らかにしている。

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近年,活き活きとした表情を表出するための,表情トレーニングが注目されている。表情の中でも笑顔は,自分自身の魅力を高め,他者に対して好印象を与え,最もトレーニングするべき表情だといえる. しかし表出後の笑顔が魅力的であっても,表出時間が異なると,他者の表出者に対する印象が異なり,魅力が増減するといわれている. そこで本研究では,まず表出者が魅力的だと思う笑顔を,時間を変えて表出できるようになるために,表出過程をトレーニングする手法を提案した.具体的に顔面特徴点に注目し,コンピュータとビデオカメラを用いて,表出者がディスプレイを通して自分の顔を見ると,それに顔面特徴点が表示される.そして平静顔から,表出後の笑顔の顔面特徴点へと,時間を統制して移動させる.表出者は特徴点の移動に合わせて自分の顔を動かすことによりトレーニングを行う. 次に提案した手法を用いて,演劇部に所属する役者の方々に3つの時間条件で笑顔を表出してもらい,提案手法をアンケートで評価した.最後に表出者自身と第三者に,トレーニング後の3条件の笑顔に対する印象評価実験をＳＤ法を用いて行った.そしての表出者と第三者が感じる3条件の笑顔の印象と魅力の関係を調べた.

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近年の遺伝子工学の発展により、従来では取得困難であった遺伝活動に関するデータを大量に取得することが可能となった。発現量データは、各遺伝子に対応するたんぱく質の生成量を定量的に表したものであり、ある時点における大量の遺伝子の活動レベルを観測することによって取得される。以上のような特性から、病理診断や遺伝子治療への応用が期待されている。本研究では、発現量データを用いて被験者の状態を予測、すなわち被験者のクラス分類を行う手法を取り扱う。発現量データは非常に高次元である一方、サンプル数が少なく、実験的性質からノイズが大変含まれやすい。従来研究では、GAにより遺伝子を選択することでデータの次元を削減し、SVMを用いて学習・分類を行うという手法が取られていた。この手法は高い分類精度を誇る一方、膨大な計算コストと過学習の可能性を含んでいる。本研究では、新たな指標であるConfidence Marginを導入することや事前のデータ処理による次元削減によって、上記の問題に対処している。シミュレーションにより提案手法の有効性が確認された。

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タンパク質のO-型糖鎖修飾は，生命現象に重要な役割を果たしているが，修飾のメカニズムやコンセンサス配列の有無も未解明である．アミノ酸配列上の修飾部位は，群発して見られる場合とそうでない場合に二分されることが知られており，異なる修飾機構をもつと考えられている．本研究では，それぞれについてサポートベクターマシン（SVM)を構築し，修飾部位の予測を行った．また，独立成分分析(ICA)を用い，両者の解析を行った．その結果，SVM予測では群発的でない修飾部位に対しては，その近傍のアミノ酸配列情報の近傍範囲に依らず，ほぼ一定の予測精度を示した。それに対して，群発的な修飾部位に対しては，配列情報の範囲を広げるとともに，左右15近傍までは予測精度が上がった。さらに，修飾部位近傍のアミノ酸配列に対してICAを用いたところ，群発的および非群発的な修飾部位で，異なる特徴が示された．これらの結果から，非群発的な修飾部位では近傍の配列が，また，群発的な修飾部位では左右15近傍までの組成比が，修飾に影響を与えていることが示唆された．

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本稿では，線形時変ディスクリプタシステムを対象に，ディスクリプタ変数のフィードバックによるH∞制御を考える．まず，システムが指数安定でそのL2ゲインが有界であるための必要十分条件を，行列微分不等式の形で導出する．この解析条件を用いて，H∞制御のための設計条件とフィードバック制御則を導出する．ここで，フィードバック制御則はディスクリプタ変数の動的部分のみで構成しており，提案法を用いれば，ディスクリプタ表現を用いていながら，閉ループ系に対して一意解の存在を保証するできる．

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連結非線形振動子による引き込み現象が注目されている。一方、ニューラルオシレータと呼ばれる神経を模した振動子をロボットの歩行等の各種応用に用いる研究が盛んである。そういった歩行に関する研究は複数の振動子を連結する事が多い。そこで、本研究は更なるニューラルオシレータの発展に向けて、ニューラルオシレータを連結する事によって起きる様々な現象についての基礎的な検討を行う。具体的には、ニューラルオシレータを二つ連結し、その連結ニューラルオシレータが描くリミットサイクルの周期と、ポアンカレ写像の固有値に注目し基礎的な検討を行う。

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脳卒中患者の多くは片麻痺障害を持っており，日常生活の動作に深く関わる両手協調作業機能を失っている．本研究では，仮想環境とロボットを用いて，作業レベルで訓練を行うことにより両手協調作業機能の回復を促すリハビリシステムについて研究開発している．また，ロボットの制御には，実際の人間と機械のモデルと，仮想環境中のモデルとのマッチングを行うことにより実現する力センサレスなインピーダンス制御を用いている．このことによりシステムの低コスト化も実現している．本発表では，システムの詳細と仮想環境を用いた力センサレスなロボットの制御方法を提案し、シミュレーションと実験でその有効性を検証する．

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本研究では，部品組立作業による製品に対して，手作業による組立の作業評価法を提案し，作業順序の決定や部品配置設計における作業評価法の有効性を検討する．実機を用いた組立作業から得られた作業の動作分析から，困難となる作業の特徴を示すとともにその程度を定量的に評価する．そして，BOMを利用して組立作業順序を決定する方法を提案し，その数値実験例を示す．

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本研究では時間枠制約付き配送計画問題においてトレードオフの関係にある"全配送車の総距離"と"平均稼働時間"を目的関数として取り上げて,質の高いパレート解を短時間で探索するためのハイブリッド型遺伝的アルゴリズム法を開発した．本発表では提案法の特徴を示すとともに数値実験による有効性を示す．

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本研究では多段階配送計画においてトレードオフの関係にある二目的関数に対して質の高いパレート解を探索するためのハイブリッド型遺伝的アルゴリズム法を開発した．本発表では開発法の特徴を示すとともに数値実験によって開発法と従来の多目的遺伝的アルゴリズムとの比較を行うことで開発法の有効性を示す．

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マニピュレータ，コンベア，搬送ロボットなどから構成されるロボットシステムの動作を並行処理プロセスとしてモデル化した．システム全体の仕様に基づいて，各機器に割り当てられたコントローラとコントローラ間の協調によりシステム全体を統合制御するソフトウェアの開発手順を示し，マルチタスク処理によるコントローラとコントローラ間の通信手順の実現例とその評価について論じた.

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近年，遅延・損失，量子化，帯域制限などネットワーク化制御系固有の特性をあつかった研究が非常に盛んである．また一方で，実システムへの応用を考える際には，拘束条件の飽和による性能劣化を回避する必要がある．このような背景の中，拘束条件の達成を保証し，通信路で生じる遅延や損失のモデルが得られないような系に対しも安定化できる制御法を提案した．本発表では，その一応用例として，パンチルト方向に可動するカメラ雲台を制作し，実際のインターネットを介した位置決め制御をおこなった．その結果について報告する．

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本研究では, 聴覚障害者のコミュニケーションを補助することを目的とした音声可視化システムである“観音システム”の構築を目指している.“観音システム”とは, マイクから入力された音声信号に対してサウンドスペクトログラム, 声の高さ, 強さ, 音声認識による文字情報をリアルタイムで表示するシステムである. 現在, 観音システムの音声認識は単語単位での大語彙連続音声認識を行っているが, より直感的な音声情報の可視化を行うため, 本研究では音素区間判別法を用いて, 音素を区間で判別した後, 音素単位での音声認識を行う.

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不確定需要下において，リスクを伴う複数供給者間の競合と販売者間の競合を考慮した価格決定について検討する．リスクを伴う供給業者とは，発注量に対して製品が供給されるかどうかが不確定である企業を想定する．本研究では，販売者からの発注量に対して，二つの供給業者，複数販売者間での均衡価格が存在するための条件を明らかにする．販売者が直面している需要は, それぞれの販売者の販売価格とランダム変数に依存する確率需要関数として検討を行う.

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本研究では, 不確定需要下において, サプライヤとの取引における数量割引を考慮したサプライチェーン計画問題の解法を提案する.提案手法は, Outer Approximation法を採用した非線形計画手法である. 提案法と従来法を比較することにより, 有効性を検証したので報告する.

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本稿では，離散時間線形周期時変系に対して，系の安定性およびH∞ノルム仕様を満たすメモリー型周期時変状態フィードバック制御器を設計することを考える．メモリー型周期時変状態フィードバック制御器は，現在時刻だけでなく過去の時刻における状態変数の値も用いて入力を決定するという特徴をもつ．本稿では，このような制御器が存在するための必要十分条件をLMIの形で表現し，このLMIをもとにポリトープ型の不確かさを有する系に対してメモリー型周期時変状態フィードバック制御器を設計する．最後に，提案する設計手法が有効であること，とくに周期を大きくすることで不確かさを有する系に対する設計における保守性を順次低減できることを，数値例を用いて示す．

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動画共有サイトやQ&Aサイトなどの知識コミュニティでは，コミュニティを活性化させるために様々な制度（インセンティブメカニズム）を導入しているが，必ずしも有効に機能していないのが現状である．本研究では，学習エージェントを用いたマルチエージェントシミュレーション（MAS）により，制度がコミュニティや参加者の活動に与える影響について分析する．本稿では，MASを構築するために既存の知識コミュニティの制度を調査・分類し，モデル化する．そして，計算機実験を通してモデルの有効性を検証する．

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CO2の削減が社会での重大な課題になっている現在、物流の効率化が求められている。そこで本研究では、物流における部品調達問題を取り上げて、部品サプライヤから組み立て工場へのトラックを用いた配送計画を対象とする．計画作成にあたっては，一時保管倉庫であるトラックターミナルの利用を陽に考慮し，多期間にわたる配送・保管コストの最小化を目指す．この問題に対して，整数計画モデルを作成し，緩和固定法に基づく逐次的な計画作成アルゴリズムを提案する．

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本稿では、社会システムの数理を解明する新しい方法論としてのエージェント・シミュレーション(Agent Simulation)あるいはエージェント・ベース・モデリング(Agent-Based Modeling; ABM)の考え方を紹介する。エージェントとは、人間や組織をモデル化したもので内部状態と意思決定機能・問題解決機能、通信機能を備えた自律的な主体を意味する。ＡＢＭでは，社会・組織・個人をエージェントとして捉え、それらの相互競争・競合・協調を通して、ボトムアップにシステムを構成する過程と構造の性質とを複雑適応系の立場から研究する。本稿では、この基本的な考え方と最近のわれわれの成果について報告する。

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本研究では、シンプルな平面2リンクモデルを用い、歩行における遊脚運動の生成について調べる。初めに、ILQRを用いた最適制御に基づいて、様々な条件に対して、足が離地してから接地するまでの脚の遊脚運動を生成する制御入力を構成する。そして、その制御入力に対して、非負行列因子分解を用いた解析よりシナジーを抽出し、その特性を調べる。

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本研究では、神経筋骨格モデルを用いて、ネコの後肢歩行運動のシミュレーションを行う。骨格モデルとしては、3リンクからなる後肢と1リンクからなる胴体から構成される平面7リンクモデルを用い、前肢は胴体に固定されて摩擦なく地面を滑るものとする。筋モデルとしては、片脚に主要7筋を用い、Hillモデルに基づく力学モデルを用いる。神経制御モデルとしては、筋シナジーに基づくフィードフォワード制御と、伸張反射に基づく筋の感覚情報に依存したフィードバック制御、そして接地感覚情報に基づいた位相リセットによるフィードフォワード信号の発火タイミングの制御に基づいて構成する。

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多くの利己的な個体群から構成される社会システムの中でも協調的な行動はしばしば見られる．その協調的な行動が何に起因しているのかを調べるために，囚人のジレンマゲームが用いられる．近年では，個体間にネットワークで表現される空間的構造を導入し，その上での対戦を繰り返すことによって戦略を進化させると同時に，ネットワーク構造自体の変化を考慮するといった進化的囚人のジレンマゲームの研究がなされている． 本研究では対戦相手の戦略により変化する個体間の信頼度を導入し，ネットワーク構造を変化させる指標として用いる手法を提案する．これは，協調を期待できない相手との対戦関係を解消し，より信頼できる相手の周囲から対戦相手を探し出すことを目的としており，このネットワークの変化が協調的な行動の進化に与える影響について調べる．

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This paper describes a design method to determine gains of output and/or error signal feedback controller. Those parameters are provided as feedback gains of an integral-type optimal serve controller designed for a single-input-single-output plant that is appropriately expressed in a state-space representation. The resultant controller does not require states observer to guarantee theoretical stability and provide control performance of close loop system as well as state feedback ones with observer. And it is possible to be or reduce the controller to an I-PD one in some situation, moreover it can be transformed to a one-degree-of-freedom PID controller and a PI-D controller.

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人が正確に発音ができない場合，その要因には，目標とする音韻を聴き分けることができないことや調音器官を適切に制御できないことが挙げられる．例えば，日本語の「あ」の範疇には英語母音では複数個存在する．そのため，普段から聴き分けていない音韻は不慣れであることから適切に言い分けすることができない． 本稿では発音矯正法において，音声の差異の検出と調音器官への制御命令の生成の２点に注目し，スペクトルの観点から比較することで，母音の言い分けの判別について検討する．

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本報告では、スポーツ・医療分野を中心に生活の中でも良く使用される心電位測定装置と心拍計を用いて、心電位と心拍数を同時計測する。実験では、安静時に対して足踏みおよび喫煙という２種類の負荷を身体に与えたときのデータを測定する。結果の分析には平均値や標準偏差などの統計量に加えて相関係数やスペクトルを用い、心機能に現れる変化を明確にすることを目指す。

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