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J-GLOBAL ID：201702258614186827   整理番号：17A0606079

機械学習の枠組みに基づく能動型探索アルゴリズムのサーボパラメータ調整問題への適用性の検討

著者 (8件)： 野田哲男 (三菱電機(株)) ,  野田哲男 (奈良先端科学技術大学院大学) ,  長野陽 (三菱電機(株)) ,  永谷達也 (三菱電機(株)) ,  堂前幸康 (三菱電機(株)) ,  長野鉄明 (三菱電機(株)) ,  田中健一 (三菱電機(株)) ,  小笠原司 (奈良先端科学技術大学院大学)
資料名： 計測自動制御学会論文集  (Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers)
巻： 53  号： 3  ページ： 217-228(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： S0104A  ISSN： 0453-4654  CODEN： KJSRA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 能動学習の枠組みに基づく能動型探索アルゴリズムの,位置決めサーボシステムの制御パラメータ調整問題への適用性について検討した。産業分野で用いられる制御システムの制御パラメータに関して様々なオートチューニング技法が実用化されてきたが,モデル化が困難な制御対象に対しては,熟練作業者が現物あわせで調整しているのが現状である。その困難さの本質は,未知の目的関数の最適化問題として定式化できる。著者らは,機械学習,とりわけ能動学習のスキームに基づいて,未知の目的関数を最適化する能動型探索アルゴリズムの開発を進めている。本稿では,産業メカトロニクス分野で用いられる位置決めサーボシステムのゲイン調整,すなわち制御パラメータ調整において発生している未知の目的関数の最適化問題に対して,著者らが開発した能動型探索アルゴリズムの適用可能性を検討した。一連の検討から得られた本アルゴリズムの有効性や今後の課題などを提示した。

シソーラス用語： *学習アルゴリズム ,  最適化 ,  目的関数 ,  サポートベクトルマシン ,  位置決め ,  *サーボ系
準シソーラス用語： *能動学習 ,  位置決めシステム ,  *サーボシステム

著者キーワード (4件)： active learning ,  algorithm ,  experimental design ,  optimization

分類 (1件)： サーボ機構  (IC03030Q)

引用文献 (31件)：

• 1) 渡辺,萩原,赤穂,本村,福水,岡田,青柳:学習システムの理論と実現,98/131, 森北出版(2005)
• 2) B. Settles: Active Learning Literature Survey, Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison (2009)
• 3) 野田,長野,堂前,永谷,田中:制御パラメータの調整作業を自動化するための能動型探索アルゴリズムと,その適用事例について,システム制御情報学会論文誌,29-2, 65/75 (2016)
• 4) C. Cortes and V. Vapnik: Support-Vector Networks, Machine Learning, 20, 273/297 (1995)
• 5) 山田 秀:実験計画法 方法編 — 基盤的方法から応答曲面法,タグチメソッド,最適計画まで,日科技連出版社(2004)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  枠組み ,  探索アルゴリズム ,  パラメータ