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ファジィ推論 コンピュータに推論を行わせるには様々な手法がありますが、ファジィ推論はその中の一つです。特徴としては推論機構にファジィの考え方を含めたことで、前提条件と答えとの関係に幅を持たせることができます。しかし、ファジィ推論はあいまいさを扱う推論なので、常にはっきりとした(クリスプな)内容の推論しか行わないのであれば、意味を成しません。以下では、ファジィ推論の概要を説明することでどんな場面に有用であるのかということについても理解していただけるものと思います。 ファジィ推論は、命題論理の演算に、あいまいさ(ファジィネス)を用いることにより拡張を行った推論法と言えます。そこで、まず命題論理について簡単に説明したいと思います。 命題論理では、いわゆる「三段論法」により推論を行います。具体的手順としては、まず前提条件として、「常識的知識」と「現在の条件」を用意します。そして、帰納的に答えを導き
3.機械学習としてのGA 探索法としてのGAでは、問題がはっきりしていて、最適なパラメータの調整を行うといったような問題を対象として扱っていましたが、今回は機械学習の手法としてGAを用いる場合について扱ってみたいと思います。 機械学習というのは、コンピュータなどにより自動的に知識を獲得するためのさまざまな手法を言います。一般にこれは人工知能の分野で活発に研究がされていたのですが、GAに基づく機械学習(GBML : Genetics-Based Machine Learning)として、GAの分野でも研究されています。 GAの基本的な流れは個体の評価をもとにして、優秀なものを選んでいくと言うものですがこれを、機械学習のための手法として用いるには少々工夫をする必要があります。GBMLには分類子システムというものがあり、これはさらにアプローチの仕方の違いからピッツアプローチとミシガンアプローチに
ファジィ推論と制御のプログラミング 参考書、教科書などには、実際のプログラミングについてはあまりのっていないので、ここでは、ファジィ推論やファジィ制御のプログラムを作る際のヒントになりそうなことをまとめてみたいと思います。ただ、プログラミングについてはあまり詳しくないので技術的には稚拙な部分があるかと思います。(言語はC言語を想定しているので、他の言語を使っている方は適宜読み替えてください。) アルゴリズム化 ファジィ推論やファジィ制御のプログラミングをするに当たって、まずはプログラムとして組み立てるためのおおざっぱなアルゴリズムを考えます。ファジィ制御は複数のIF-THENルールを組み合わせた、ファジィ推論の応用と言えるので、まずは、簡単なファジィ推論を考え、これを組み合わせて行くことでファジィ制御のプログラムが作れそうです。 そこで、アルゴリズム化する際の問題点をリストアップしてみます
3.探索法 対象となる問題をうまく探索木(又は有向グラフ)として表現できたら今度はその探索木を以下に効率よく調べるかが問題になります。これが探索の問題です。探索には節点を一つずつ調べていく必要がありますが、ゴール(求めたい解)にたどりつくまでになるべく少ない計算量で行くことができればよりいい探索法となります。(当たり前ですね。)つまり、より効率の良い順番で節点を調べていく方法が、良い探索法というわけです。 以下で扱う探索法は、探索木に対して何の予備知識も使わずに探索を行う単純な探索(ブラインド探索)と何らかの知識を用いた探索(ヒューリスティック探索)の2種類があります。 単純な探索法 (ブラインド探索) blind search 知識を用いない単純な探索法の中でも、もっとも基本的なものに縦形探索と横形探索があります。この二つの方法は非常に単純なアルゴリズムなので作るのも簡単ですが、当然性能
4.AND/ORグラフとゲーム木 問題表現の特殊化 限定された問題を扱いたいような場合には、その問題に合わせて問題の表現法を特殊化して行くことで、より簡単に問題を扱うことができます。 AND/ORグラフ 複雑で解くことが難しい問題でも、より簡単な部分問題に分解していくことで、その部分問題は解くことができるようになります。AND/ORグラフでは問題を条件によって分解してその状態を表現することができます。 AND/ORグラフには、AND節点とOR節点の2種類の節点があります。AND節点は、その節点に繋がる子節点が全て満たされなくてはならないということを表し、OR節点は、その節点に繋がる子節点のうちどれか一つが満たされれば良いということを表します。 図4.1 AND節点とOR節点 図4.1の例なら、AND節点の場合、Aが成り立つにはB,C,Dが成り立つ必要があります。OR節点の場合は、Aが成り立
遺伝的アルゴリズム 用語集 遺伝的アルゴリズム(GA) Genetic Algorithm 遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化の過程をまねることでソフトウェアの最適化を図る手法です。考え方としては、遺伝と、自然淘汰を繰り返すことによって、より優秀なアルゴリズムを導き出そうというものです。 遺伝的アルゴリズムは、はじめに異なった遺伝子を持ついくつかの初期集団を用意し、そのなかで、選択(selection)、交差(crossover)、突然変異(mutation)の3つのプロセスを行います。選択とは、集団の中から優秀なものを選び出すことです。交差とは、選び出された集団のなかでランダムに遺伝子の一部を交換を行うことです。突然変異とは、低い確率で起こり、遺伝子情報の一部をランダムに書き換えることです。具体的には、以下のような流れになります。 1.もとになるアルゴリズムをいくつか用意する。 2.個
ファジィ理論 Contents ファジィに関する基本的な解説 1.ファジィとは 2.ファジィ集合 3.ファジィ演算 4.ファジィ関係 5.ファジィ推論 6.ファジィ制御 7.ファジィ測度 8.ファジィ積分 応用編 ファジィ推論と制御のプログラミング ファジィ用語集 リンク 日本知能情報ファジィ学会(SOFT) 行事予定などがあります。
ソフトコンピューティングとは ソフトコンピューティングとはあいまいさを許容し、むしろそれを活かして過度な精密性の追求を避けることで扱いやすさ、頑健性、低コスト性などを目指す情報処理手法のことを差します。具体的には、ファジィ理論、ニューラルネットワーク理論、遺伝的アルゴリズム、カオス理論、学習理論などさまざまな分野が含まれます。 更新情報 2006/01/01 サーバ移転に伴い、サイトのリニューアルを行いました。 ※コンテンツの更新はありません。
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