Item type |
デフォルトアイテムタイプ(フル)(1) |
公開日 |
2007-03-04 |
タイトル |
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タイトル |
非厳密評価規準GAによって進化させた倒立振子のニューロ制御 |
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言語 |
ja |
タイトル |
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タイトル |
Neuro-control of Inverted Pendulum Evolved by GA with Rough Evaluation |
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言語 |
en |
作成者 |
山本, 哲彦
花田, 真一
中園, 邦彦
金城, 寛
玉城, 史朗
Yamamoto, Tetsuhiko
Hanada, Shin-ichi
Nakazono, Kunihiko
Kinjo, Hiroshi
Tamaki, Shiro
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アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
権利情報 |
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言語 |
ja |
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権利情報 |
Copyright (c) 1995 日本機械学会 |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Automatic Control |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Artificial Intelligence |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
System Engineering |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Genetic Algorithms |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Rough Evaluation |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Neural Networks |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Direct Control |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Inverted Pendulum |
主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Environment Adaptation |
内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this work we consider unstable control objects such as an inverted pendulum. Two evaluation procedures in genetic algorithm (GA) are set. The first involves the following steps : set two limits, -Θ and Θ, on both sides of the unstable equilibrium point, set an initial point θo in [-Θ, Θ], initiate a motion, measure the time when the motion reaches one limit, repeat simulations of neuro-control, select neural networks in order of length of holding times, and apply GA-crossover to superior neural networks of long holding times. The second involves the following steps : select neural networks in order of shortness of settling time to the equilibrium point, and apply GA-crossover to superior neural networks of short settling times. We adopt only the first evaluation procedure in the early generation stages of GA. After the number of neural networks of controllability reaches a sufficient percentage of all the neural networks in a computer, we adopt the second evaluation procedure, and GA evolution is continued. Neural networks of controllability appear at about the 10th generation and evolve to the ability limit predetermined by the structure of neural networks. |
内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
論文 |
出版者 |
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出版者 |
日本機械学会 |
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言語 |
ja |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
識別子 |
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識別子 |
http://hdl.handle.net/20.500.12000/250 |
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識別子タイプ |
HDL |
収録物識別子 |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
03875024 |
収録物識別子 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00187463 |
収録物名 |
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収録物名 |
日本機械学会論文集. C編 |
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言語 |
ja |
収録物名 |
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収録物名 |
Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers. C |
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言語 |
en |
書誌情報 |
巻 61,
号 591,
p. 154-159,
発行日 1995-11-25
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