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ニ ューラルネ ッ トワークにより非線形システムの制御 を行 う場合,局 所解に落 ち込む と,制 御性能 は劣化 して しまうことになる.間接適応制御方式1)では,ネ ットワー クの学習に通常動的逆伝播(DBP)法 が用い られ る.非 線 形 システムの逆動力学が唯一に決まらないような場合 に は,局 所解 に捕 まる可能性 は きわめて高い と考 え られ る2). 局所的最小解を避 けるために,XOR,PARITYな どの 学習問題 に対 して,大 域的探索の特徴を もつ遺伝的アル ゴリズム(GA)と 局所的探索の特徴を もつ逆伝播(BP)法 の融 合 に よる先駆 的 な研 究が い くつか報 告 され てい る3),4).しか し,こ の融合的手法 が有効 であることとい う 一般的結論が出るまで には ,よ り複雑 な例 を検証す る必 要がある.本 研究 では,GAとDBPの 融合法を非線形 シ ステム適応制御 に適用 して,従 来の間接適応制御方式 に 基づ き,階 層 的学習制御 システムを提案す ると共 に,本 手法 の有効性 をシ ミュレーシ ョンによ り確認 する.

Improvement of Nonlinear Systems Adaptive Control Performance by Hierarchical Learning