(57)【要約】【課題】段階的に変化または制御されるべきプラントに適合した制御システムを提供する。    【解決手段】離散的制約に基づく遺伝的解析装置を用いた制御システムについて記述されている。ある実施形態において、段階コード化染色体を有する遺伝的アルゴリズムを利用して、離散的制約を有する制御装置、例えば、段階制約制御装置などのために良好な制御性能を提供する教示信号を生成する。ある実施形態において、制御システムは、最小エントロピーの物理法則に基づく適合（性能）関数を使用する。ある実施形態において、オフラインモードで遺伝的解析装置を使用して、知識ベースを生成するファジーロジック分類システムのための教示信号を生成する。知識ベースからの知識を利用して動作するファジー制御装置によって、オンラインで教示信号を近似化することができる。
2005535024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
知識ベースの最適化のための自己組織化制御システムであって、
ファジー制御装置のための知識ベースを生成するように構成されたファジーニューラルネットワークと、
前記ファジーロジック分類装置のための教示信号を生成するように構成された遺伝的解析装置であって、前記教示信号が所望の制御性能集合を提供するように構成され、前記遺伝的解析装置が染色体を利用し、前記染色体の一部が段階コード化されている遺伝的解析装置と、
離散的制約を有し、前記ファジー制御装置からゲインスケジュールを受けるように構成されているＰＩＤ制御装置とを備えた自己組織化制御システム。
【請求項２】
前記ファジーロジックサスペンション制御装置のためのルックアップテーブルのシミュレーションのためのフィードバックモジュールを更に備えた請求項１の自己組織化制御システム。
【請求項３】
前記遺伝的解析装置モジュールが、前記ＰＩＤ制御装置によって制御されるプラントのエントロピー生成を低減する適合関数を使用する請求項１の自己組織化制御システム。
【請求項４】
前記遺伝的解析装置モジュールが、最小エントロピーの物理法則に基づく適合関数を備えている請求項１の自己組織化制御システム。
【請求項５】
前記遺伝的解析装置が、オフライン制御システムのためのトレーニング信号を生成するために、オフラインモードで使用される請求項２の自己組織化制御システム。
【請求項６】
前記段階コード化染色体が、ステップアップ、ステップダウンおよび維持という文字表記を含む請求項１の自己組織化制御システム。
【請求項７】
エントロピーに基づく適合関数への入力を提供するための評価モデルを更に備えた請求項１の自己組織化制御システム。
【請求項８】
前記知識ベースからの知識を使用して前記教示信号を近似化するファジー制御装置を更に備えた請求項７の自己組織化制御システム。
【請求項９】
プラントのための制御システムであって、
ファジー制御装置を制御するように構成されたニューラルネットワークであって、前記ファジー制御装置が、離散的制約を有する線形制御装置を制御するように構成されているニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークをトレーニングするように構成され、段階コード化された染色体を用いる遺伝的解析装置とを備えた制御システム。
【請求項１０】
前記遺伝的解析装置が、学習制御ユニットからの制御信号におけるエントロピーの時間微分と、前記プラント内のエントロピーの時間微分との差を制御性能の尺度として用いる請求項９の制御システム。
【請求項１１】
前記プラント内のエントロピーのエントロピー計算が、開放型動的システムとして扱われる前記プラントのための運動方程式の熱力学的モデルに基づいている請求項１０の制御システム。
【請求項１２】
前記遺伝的解析装置が、教示信号を生成する請求項９の制御システム。
【請求項１３】
前記線形制御システムが、前記プラントを測定する１以上のセンサから得られるデータに基づいて制御信号を生成する請求項９の制御システム。
【請求項１４】
前記プラントが、サスペンションシステムを備え、前記１以上のセンサが、前記サスペンションシステムの素子の角度および位置を測定する角度センサおよび位置センサを備えている請求項１３の制御システム。
【請求項１５】
前記ファジー制御装置が用いるファジールールを、オフライン学習モードで前記プラントの運動モデルを使用して進化させる請求項９の制御システム。
【請求項１６】
前記プラントの入力エントロピー生成および出力エントロピー生成を計算するエントロピー計算装置に、前記運動モデルからのデータを与える請求項１５の制御システム。
【請求項１７】
前記入力エントロピー生成と前記出力エントロピー生成とを、１以上の重みによって制約されるエントロピー生成速度の差として、適合関数を計算する適合関数計算装置に与える請求項１６の制御システム。
【請求項１８】
前記遺伝的解析装置が、オフライン制御システムのためのトレーニング信号を生成するために前記適合関数を使用し、前記トレーニング信号が、動作環境に対応している請求項１７の制御システム。
【請求項１９】
前記段階コード化染色体が、ステップアップ、ステップダウンおよび維持のためのコードを含む請求項１８の制御システム。
【請求項２０】
オフライン制御システムからの知識ベースの形態の制御パラメータを、前記知識ベースからの情報を使用するオンライン制御システムに与える請求項９の制御システム。
【請求項２１】
非線形プラントを制御する方法であって、
前記プラントのエントロピーの時間微分ｄＳu／ｄｔと、制御装置から前記プラントに与えられるエントロピーの時間微分ｄＳc／ｄｔとのエントロピー生成差を得ることと、
離散的制約を有するオフライン制御装置において制御ルールを進化させるために、前記エントロピー生成差を性能関数として使用する遺伝的アルゴリズムを使用することと、
前記プラントを制御するために、離散的制約を有するオンライン制御装置にフィルタリングされた制御ルールを与えることとによる方法。
【請求項２２】
車両サスペンションシステムの１以上の衝撃吸収装置の緩衝係数を変化させるためのステッピングモータの制御のために、前記オンライン制御装置を使用することを更に含む請求項２１の方法。
【請求項２３】
遺伝的アルゴリズムを用いることによって前記制御装置の変数に関する制御ルールを進化させることを更に含み、前記遺伝的アルゴリズムが、前記エントロピー生成差に基づく適合関数を使用する請求項２１の方法。
【請求項２４】
プラントのための非線形運動方程式の熱力学的モデルを使用するように構成されたシミュレータと、
前記プラントのエントロピーの時間微分ｄＳu／ｄｔと、前記プラントを制御する段階制約線形制御装置により前記プラントに与えられるエントロピーの時間微分ｄＳc／ｄｔとのエントロピー生成差に基づいて適合関数を計算する適合関数モジュールと、
教示信号を提供するために前記適合関数を使用する遺伝的解析装置と、
学習プロセスおよび前記教示信号を用いることによって１以上のファジールールを決定するファジーロジック分類装置と、
前記段階制約線形制御装置の段階制御変数を設定するために前記ファジールールを使用するファジーロジック制御装置とを備えた自己組織化制御システム。
【請求項２５】
前記遺伝的解析装置が染色体を使用し、前記染色体の少なくとも一部が段階コード化されている請求項２４の自己組織化制御システム。
【請求項２６】
生成エントロピー低減に基づく制御性能の尺度を提供する適合関数を使用して教示信号を演算する段階コード化遺伝的アルゴリズムと、
プラントの安定性を前記プラントの制御性に関連付けることによって制御を提供する局所エントロピーフィードバックループとを備えた制御システム。
【請求項２７】
前記段階コード化遺伝的アルゴリスムが、前記遺伝的アルゴリズムの検索空間を限定するための段階コード化染色体を備えている請求項２６の制御システム。
【請求項２８】
前記教示信号からデータベースを生成するために、ファジーニューラルネットワークを使用する請求項２７の制御システム。
【請求項２９】
前記プラントが、車両サスペンションシステムである請求項２８の制御システム。
【請求項３０】
知識ベースが、前記教示信号を生成するために使用される選択確率論的励起信号の確率論的特性に対応する請求項２９の制御システム。
【請求項３１】
衝撃吸収装置のための最適化制御方法であって、
衝撃吸収装置内のエントロピーの時間微分と、前記衝撃吸収装置を制御する制御ユニットから前記衝撃吸収装置に与えられるエントロピーの時間微分との差を得るステップと、
離散的制約遺伝的アルゴリズムを用いることによって前記制御ユニットの少なくとも１つの制御パラメータを最適化するステップであって、前記離散的制約遺伝的アルゴリズムが適合関数として前記差を使用し、前記遺伝的アルゴリズムが染色体の少なくとも１つの段階制約によって制約されるステップとを含む最適化制御方法。
【請求項３２】
前記最適化ステップの前記時間微分が、前記制御ユニットから前記衝撃吸収装置に与えられるエントロピーを減少させる請求項３１の最適化制御方法。
【請求項３３】
前記制御ユニットがファジーニューラルネットワークを備え、ファジールールのためのカプリング係数の値が前記遺伝的アルゴリズムを用いることによって最適化される請求項３１の最適化制御方法。
【請求項３４】
前記制御ユニットが、オフラインモジュールとオンライン制御モジュールとを備え、
前記性能関数を用いることによって前記離散的制約遺伝的アルゴリズムに基づいて制御パラメータを最適化するステップと、
前記制御パラメータに基づいて、前記オンライン制御モジュールの制御パラメータを決定するステップと、
前記オンライン制御モジュールを用いて前記衝撃吸収装置を制御するステップとを更に含む請求項３１の最適化制御方法。
【請求項３５】
前記オフラインモジュールが、シミュレーションモデルを用いて最適化を提供し、前記シミュレーションモデルが、車両サスペンションシステムの運動モデルに基づいている請求項３４の最適化制御方法。
【請求項３６】
前記衝撃吸収装置が、ステッピングモータによって制御されるオイル流路の横断面積を変化させることによって緩衝力を変化させるように構成され、前記制御ユニットが、前記オイル流路の前記横断面積を調節するために前記ステッピングモータを制御する請求項３４の最適化制御方法。
【請求項３７】
プラントの制御方法であって、
前記プラントのモデルに与えられる制御信号のエントロピー生成速度に対応する第１のエントロピー生成速度を計算するステップと、
前記プラントの前記モデルのエントロピー生成速度に対応する第２のエントロピー生成速度を計算するステップと、
前記第１のエントロピー生成速度および前記第２のエントロピー生成速度を使用して段階制約制御の遺伝的最適化装置のための適合関数を決定するステップと、
前記遺伝的最適化装置に前記適合関数を与えるステップと、
前記段階制約制御の遺伝的最適化装置から、知識ベースを生成するように構成されたファジーニューラルネットワークに教示出力を与えるステップと、
前記知識ベースをファジー制御装置に与えるステップであって、前記ファジー制御装置が誤差信号および前記知識ベースを使用して係数ゲインスケジュールを生成するステップと、
前記係数ゲインスケジュールを段階制約線形制御装置に与えるステップとを含む方法。
【請求項３８】
前記遺伝的最適化装置が、１以上の制約の下でエントロピー生成を最小化する請求項３７の方法。
【請求項３９】
前記制約のうち少なくとも１つが、ユーザの知覚による制御性能の評価に基づいて、重みと関連付けられている請求項３８の方法。
【請求項４０】
前記プラントの前記モデルが、サスペンションシステムのモデルを含む請求項３７の方法。
【請求項４１】
前記第２の制御システムが、物理的なプラントを制御するように構成されている請求項３７の方法。
【請求項４２】
前記第２の制御システムが、衝撃吸収装置を制御するように構成されている請求項３７の方法。
【請求項４３】
前記第２の制御システムが、衝撃吸収装置の緩衝率を制御するように構成されている請求項３７の方法。
【請求項４４】
前記線形制御装置が、車両サスペンションシステムをモニタリングする１以上のセンサからのセンサ入力データを受ける請求項３７の方法。
【請求項４５】
前記センサのうち少なくとも１つが、車両の上下動を測定する上下動センサである請求項４４の方法。
【請求項４６】
前記センサのうち少なくとも１つが、車両の上下加速度を測定する加速度センサである請求項４４の方法。
【請求項４７】
前記センサのうち少なくとも１つが、車両の加速度の少なくとも１つの成分を測定する加速度センサである請求項４４の方法。
【請求項４８】
前記センサのうち少なくとも１つが、前記サスペンションシステムの少なくとも一部の長さの変化を測定する長さセンサである請求項４４の方法。
【請求項４９】
前記センサのうち少なくとも１つが、前記車両に対する前記サスペンションシステムの少なくとも一部の角度を測定する角度センサである請求項４４の方法。
【請求項５０】
前記センサのうち少なくとも１つが、前記サスペンションシステムの第２の部分に対する前記サスペンションシステムの第１の部分の角度を測定する角度センサである請求項４４の方法。
【請求項５１】
前記適合関数が、前記サスペンションシステムの１以上の状態変数の重み付けされた組み合わせを含む請求項４４の方法。
【請求項５２】
前記適合関数が、乗客の快適性に関連する１以上の変数の重み付けされた組み合わせを含む請求項４４の方法。
【請求項５３】
前記適合関数が、乗客の快適性に関連する１以上の変数の重み付けされた組み合わせを含み、前記重み付けされた組み合わせの１以上の重みが、乗客の要望に応じて調節可能である請求項４４の方法。
【請求項５４】
前記適合関数が、前記車両の選択された１以上の運動を前記制御システムによって減少させるような、車両運動の重み付けされた組み合わせを含む請求項４４の方法。
【請求項５５】
前記第２の制御システムが、衝撃吸収装置のスロットルバルブを制御するように構成されている請求項３７の方法。
【請求項５６】
前記適合関数が、１以上の状態変数の重み付けされた組み合わせを含む請求項３７の方法。
【請求項５７】
前記適合関数が、１以上のシステム変数の重み付けされた組み合わせを含む請求項３７の方法。
【請求項５８】
段階制約遺伝的解析装置が検出した教示信号から知識ベースを生成するために、エントロピー生成速度から制御パラメータを決定するオフライン最適化手段と、前記知識ベースを使用して、プラントを制御するための制御パラメータを生成するオンライン制御手段とを備えた制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に非線形電子制御システム最適化に関する。
【背景技術】
【０００２】
動的システムの出力を所望の値から逸脱させるような外乱があっても動的システムの出力を所望の値に維持するために、フィードバック制御システムが広く使用されている。例えば、サーモスタットにより制御される家庭用の空間暖房燃焼炉は、フィードバック制御システムの一例である。サーモスタットは、屋内空気温度を継続的に測定し、所望の最低温度を下回ると、サーモスタットが燃焼炉をオンにする。屋内温度が所望の最低温度に達すると、サーモスタットが燃焼炉をオフにする。サーモスタット／燃焼炉システムは、屋外温度の低下などの外乱にもかかわらず、家屋温度をほぼ一定の値に維持する。同様のタイプのフィードバック制御装置が、数多くの用途で使用されている。
【０００３】
フィードバック制御システムの主要な構成要素としては、制御対象の出力変数を有する「プラント」として定義可能な制御対象の物体、機械またはプロセスがある。上記の例では、「プラント」は家屋であり、出力変数は屋内空気温度であり、外乱は家屋壁を介する熱の流れ（消散）である。プラントは、制御システムにより制御される。上記の例では、制御システムは、燃焼炉と組み合わせたサーモスタットである。サーモスタット／燃焼炉システムは、家屋の温度を維持するための単純なオン／オフフィードバック制御システムを使用している。モータシャフト位置またはモータ速度制御システムなどの数々の制御環境においては、単純なオン／オフフィードバック制御では不十分である。より高度な制御システムは、比例フィードバック制御、積分フィードバック制御、微分フィードバック制御の組み合わせに依存している。比例フィードバック＋積分フィードバック＋微分フィードバックに基づくフィードバック制御は、しばしばＰＩＤ制御と呼ばれている。
【０００４】
ＰＩＤ制御システムは、プラントの動的モデルに基づく線形制御システムである。古典的な制御システムにおいて、線形動的モデルは、動的方程式、通常、常微分方程式の形態で得られる。プラントは、比較的線形であり、時間的に不変であり、安定していると想定されている。しかし、現実のプラントの多くは、時間的な変動があり、極めて非線形であり、不安定である。例えば、動的モデルは、パラメータ（例えば、質量、インダクタンス、空力学的係数など）を含んでおり、これらのパラメータは、単に概数的に知られているものや可変環境に依存するものである。パラメータの変化が小さく、動的モデルが安定な場合には、ＰＩＤ制御装置は充分であろう。しかし、パラメータの変化が大きな場合や、動的モデルが不安定な場合には、適応型またはインテリジェント（ＡＩ）制御機能をＰＩＤ制御システムに追加するのが一般的である。
【０００５】
ＡＩ制御システムは、ＰＩＤ制御装置の動作をプログラムするために、最適化装置、典型的には非線形最適化装置を使用し、これにより制御システムの全体的な動作を改善する。
【０００６】
古典的な高度制御理論は、平衡ポイントの近傍において、すべての制御対象の「プラント」が線形システムとして近似化されるという仮定に基づいている。しかし、この仮定は、現実に真実であることは稀である。大抵のプラントは、極めて非線形であり、単純な制御アルゴリズムを有さないことが多い。非線形制御に対するこの様な必要性を満たすために、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、ファジーニューラルネットワーク（ＦＮＮ）、ファジー制御装置などのソフト演算コンセプトを利用するシステムが開発されている。この様な技術によって、制御システムは、制御対象の「プラント」および／または動作環境において起こり得る変化に対してそれ自体を適応させるために、時間と共に進化（変化）する。
【０００７】
制御対象のプラントは、ある制御状態から別の制御状態に段階的に遷移しなければならないものが多い。例えば、ステッピングモータは、制御された増分で段階的に遷移し、第１のシャフト位置と第２のシャフト位置との間の全てのシャフト位置を段階的に通過しなければ第１のシャフト位置から第２のシャフト位置へと任意に移動させることができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
遺伝的解析装置を用いたソフト演算に基づく先行技術の制御システムは、一部には遺伝的解析装置の動作ゆえに、段階的に変化または制御されるべきプラントに必ずしも適合しているとは言えない。遺伝的解析装置の染色体は、通常、プラントの制御に使用される１以上の制御パラメータの値でコード化される。遺伝的最適化装置は、旧制御パラメータの値に関係なく、または、旧制御パラメータから新制御パラメータへと遷移する際にプラントによる制約を受けることなく新制御パラメータを検出する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、離散的制約に基づく遺伝的解析装置を提供することによって、これらおよびその他の問題点を解決する。ある実施形態において、段階コード化染色体を用いる遺伝的アルゴリズムを使用して、離散的制約を有する制御装置、例えば、段階制約制御装置などのために良好な制御性能を提供する教示信号を生成する。段階コード化染色体は、染色体の少なくとも一部が段階的な文字表記に制約される染色体である。また、段階コード化染色体は、位置コード化された部分（すなわち、段階的な制約を受けない比較的連続的な方法でコード化された部分）を有する。
【００１０】
ある実施形態において、制御システムは、最小エントロピーの物理法則に基づく適合（性能）関数を利用する。ある実施形態において、遺伝的解析装置をオフラインモードで使用して、知識ベースを生成するファジーロジック分類システムのための教示信号を生成する。知識ベースからの知識を利用して動作するファジー制御装置により、オンラインで教示信号を近似化することができる。この制御システムを利用して、非線形で不安定で散逸的なモデルにより記述される複雑なプラントを制御することができる。ある実施形態において、段階制約制御システムは、ステッピングモータや段階的アクチュエータ、その他の段階制約システムを制御するように構成される。
【００１１】
ある実施形態において、制御システムは、遺伝的解析装置によりトレーニングされるニューラルネットワークなどの学習システムを備えている。遺伝的解析装置は、エントロピー生成を最小化しながらセンサ情報を最大化する適合関数を利用する。
【００１２】
ある実施形態において、サスペンション制御システムは、学習制御ユニットからのエントロピーの時間微分（導関数）と制御対象のプロセス（または制御対象のプロセスのモデル）内部のエントロピーの時間微分との差を制御性能の尺度として使用する。ある実施形態において、エントロピー計算は、開放型動的システムとして扱われる制御対象のプロセスプラントのための運動方程式の熱力学的モデルに基づいている。
【００１３】
制御システムは、各解法空間の教示信号を生成する遺伝的解析装置によってトレーニングされる。最適化された制御システムは、１以上のセンサから得られるデータに基づいて最適制御信号を提供する。例えば、サスペンションシステムにおいて、複数の角度および位置センサを使用することができる。オフライン学習モードにおいて（例えば、研究室、工場、サービスセンタなどにおいて）、車両やそのサスペンションシステムの運動モデル（またはシミュレーション）を用いてファジールールを進化させる。運動モデルからのデータは、モデルの入出力エントロピー生成を計算するエントロピー計算装置に与えられる。入出力エントロピー生成は、１以上の制約に制約される遺伝的解析装置のためのエントロピー生成速度の差として適合関数を計算する適合関数計算装置に与えられる。遺伝的解析装置は、適合関数を用いて、オフライン制御システムのためのトレーニング信号を生成する。オフライン制御システムからの制御パラメータ（知識ベースの形態）は、知識ベースからの情報を用いて制御戦略を展開するプラントのオンライン制御システムに与えられる。
【００１４】
ある実施形態は、プラントのエントロピーの時間微分（ｄＳu／ｄｔ）と制御装置からプラントに与えられるエントロピーの時間微分（ｄＳc／ｄｔ）とのエントロピー生成差を得ることによって、非線形対象物（プラント）を制御する方法を含む。エントロピー生成差を適合（性能）関数として使用する段階コード化遺伝的アルゴリズムは、オフライン制御装置において制御ルールを進化させる。プラントの非線形安定特性は、リヤプノフ（Lyapunov）関数を用いて評価される。遺伝的解析装置は、エントロピーを最小化し、センサ情報内容を最大化する。
【００１５】
ある実施形態において、制御方法は、また、遺伝的アルゴリズムによって制御装置の変数に関する制御ルールを進化させることを含んでいる。遺伝的アルゴリズムは、プラントのエントロピーの時間微分（ｄＳu／ｄｔ）とプラントに与えられるエントロピーの時間微分（ｄＳc／ｄｔ）との差に基づく適合関数を利用する。変数は、進化させた制御ルールを用いて補正される。
【００１６】
ある実施形態において、本発明は、非線形プラントを制御する自己組織化（self-organizing）制御システムを含む。制御システムは、プラントの非線形運動方程式の熱力学的モデルを使用するように構成されたシミュレータを備えている。ある実施形態において、熱力学的モデルは、リヤプノフ関数（Ｖ）に基づいており、シミュレータは、この関数Ｖを用いてプラントの状態安定性の制御を解析する。プラントのエントロピーの時間微分（ｄＳu／ｄｔ）と、プラントを制御する下級レベル制御装置によってプラントに与えられるエントロピーの時間微分（ｄＳc／ｄｔ）とのエントロピー生成差を計算する。遺伝的アルゴリズムが、このエントロピー生成差を用いて、エントロピー生成差が制約下で最小化される適合関数を得る。教示信号は、学習プロセスを用いて１以上のファジールールを決定するファジーロジック分類装置に与えられる。ファジーロジック制御装置は、さらに、車両において制御装置の制御変数を設定する１以上の制御ルールを生成するように構成される。
【００１７】
ある実施形態において、本発明は、最小生成エントロピーに基づく制御性能の新たな物理的尺度を含み、最適制御システム設計における遺伝的アルゴリズムの適合関数のためにこの尺度を用いることを含む。この方法は、段階制約制御システムにおける局所エントロピーフィードバックループを提供する。エントロピーフィードバックループは、（リヤプノフ関数を使用する）プラントの安定性と（段階制約制御システムの生成エントロピーに基づく）プラントの制御性とを関連付けることによって、最適制御構造設計を提供する。段階制約制御システムは、例えば、機械系システム、生体機械系システム、ロボット、電気機械系システムなどを含む広範な制御システムに適用可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、ソフト演算に基づいてプラントを制御するための制御システム１００のブロック図である。制御装置１００において、基準信号yが加算器１０５の第１入力に与えられる。加算器１０５の出力は、誤差信号εであり、これはファジー制御装置（ＦＣ）１４３の入力および比例積分微分（ＰＩＤ）制御装置１５０の入力に与えられる。ＰＩＤ制御装置１５０の出力は、制御信号ｕ*であり、これはプラント１２０の制御入力およびエントロピー計算モジュール１３２の第１入力に与えられる。外乱ｍ(ｔ)１１０も、プラント１２０の入力に与えられる。プラント１２０の出力は、応答xであり、これはエントロピー計算モジュール１３２の第２入力および加算器１０５の第２入力に与えられる。加算器１０５の第２入力は、加算器１０５の出力（誤差信号ε）が第１入力の値マイナス第２入力の値となるように無効化される。
【００１９】
エントロピー計算モジュール１３２の出力は、適合関数として遺伝的解析装置（ＧＡ）１３１に与えられる。ＧＡ１３１からの出力解は、ＦＮＮ１４２の入力に与えられる。ＦＮＮ１３２の出力は、知識ベースとしてＦＣ１４３に与えられる。ＦＣ１４３の出力は、ゲインスケジュールとしてＰＩＤ制御装置１５０に与えられる。
【００２０】
ＧＡ１３１とエントロピー計算モジュール１３２とは、制御性能シミュレーションシステム（ＳＳＣＱ）１３０の一部である。ＦＮＮ１４２とＦＣ１４３とは、ファジーロジック分類システム（ＦＬＣＳ）１４０の一部である。
【００２１】
入力群および適合関数１３２を使用して、遺伝的アルゴリズム１３１は、進化プロセスと同様の方法で動作し、最適に近い解に到達する。遺伝的アルゴリズム１３１は、「染色体」群（可能な解）を生成し、適合関数１３２を用いて各解を評価することによって染色体を分類（ソート）する。適合関数１３２は、各解が適合度スケール上のどの位置にランク付けされるかを決定する。比較的適合度の高い染色体（解）は、適合度スケール上で高く評価される解に対応する染色体である。比較的適合度の低い染色体は、適合度スケール上で低く評価される解に対応する染色体である。
【００２２】
適合度の高い染色体は維持され（生き残り）、適合度の低い染色体は廃棄される（死に絶える）。新たな染色体が生成されて、廃棄された染色体に置き換わる。新たな染色体は、既存の染色体片を交叉させ、突然変異を導入することによって生成される。
【００２３】
ＰＩＤ制御装置１５０は、線形伝達関数を有するので、制御対象の「プラント」１２０のための線形化運動方程式に基づいている。ＰＩＤ制御装置をプログラムするために使用される従来の遺伝的アルゴリズムは、通常、単純適合関数を利用するので、線形化モデルに一般的に見られる低制御性の問題の解決とはならない。大抵の最適化装置の場合と同様に、最適化の成否は、最終的には性能（適合）関数の選択に依存することが多い。
【００２４】
非線形プラントの運動特性の評価が、一つには一般的な解析方法の欠如により難しい場合がある。従来、非線形運動特性を有するプラントを制御する場合には、プラントの特定の平衡ポイントを見つけることが一般的であり、プラントの運動特性を平衡ポイントの近傍で線形化する。そして、制御は、平衡ポイント近傍における擬似（線形化）運動特性の評価に基づく。この技術は、不安定または散逸的で記述されるプラントに対して効果があるにしても稀である。
【００２５】
ソフト演算に基づく最適制御の演算は、正の解の固定空間における最適解の大域検索（グローバルサーチ）の第１のステップとしてＧＡ１３１を含む。ＧＡ１３１は、プラントの制御重みＫ群を検索する。従来の比例積分微分（ＰＩＤ）制御装置１５０は、プラントに与えられる信号δ(Ｋ)の生成において、重みベクトルＫ＝｛ｋ1，．．．，ｋn｝を使用する。この信号上でプラントの挙動に関連するエントロピーＳ(δ(Ｋ))が、最小化のための適合関数として仮定される。重みベクトル群を生成するために、ＧＡ１３１は一定の時間間隔で数回繰り返される。そして、ＧＡ１３１により生成されたベクトルはＦＮＮ１４２に与えられ、ＦＮＮ１４２の出力はファジー制御装置１４３に与えられる。ファジー制御装置１４３の出力は、ＰＩＤ制御装置１５０のためのゲインスケジュールの蓄積である。ＧＡに基づくソフト演算システムに対しては、大抵の場合、古典的な制御という意味において真の制御法則はなく、むしろ、制御は最小エントロピー生成などの物理的制御法則に基づいている。
【００２６】
図２に示すＳＳＣＱ１３０の一実施形態は、ＦＬＣＳ１４０のための教示信号Ｋiを生成するオフラインブロックである。図２は、ＳＳＣＱ２３０の構成を示す。ＳＳＣＱ２３０は、ＳＳＣＱ１３０の一実施形態である。図２には、ＳＳＣＱ２３０に加えて、確率論的励起信号発生装置２１０、シミュレーションモデル２２０、ＰＩＤ制御装置２５０およびタイマ２００も示されている。ＳＳＣＱ２３０は、モード選択装置２３０４、バッファi２３０１、ＧＡ２３１、バッファe２３０２、ＰＩＤ制御装置２３４、適合関数計算装置２３２および評価モデル２３６を備えている。
【００２７】
タイマ２００は、ＳＳＣＱ２３０の起動時点を制御する。タイマ２００の出力は、モード選択装置２３０４の入力に与えられる。モード選択装置２３０４は、ＳＳＣＱ２３０の動作モードを制御する。ＳＳＣＱ２３０において、基準信号ｙは、適合関数計算装置２３２の第１入力に与えられる。適合関数計算装置２３２の出力は、ＧＡ２３１の入力に与えられる。ＧＡ２３１のＣＧＳe出力は、バッファ２３０２を介してＰＩＤ制御装置２３４のトレーニング入力に与えられる。制御装置２３４の出力Ｕeは、評価モデル２３６の入力に与えられる。評価モデル２３６のＸe出力は、適合関数計算装置２３２の第２入力に与えられる。ＧＡ２３１のＣＧＳi出力は、（バッファ２３０１を介して）ＰＩＤ制御装置２５０のトレーニング入力に与えられる。ＰＩＤ制御装置２５０からの制御出力は、サスペンションシステムシミュレーションモデル２２０の制御入力に与えられる。確率論的励起生成装置２１０は、確率論的励起信号をシミュレーションモデル２２０の外乱入力および評価モデル２３６の外乱入力に与える。システムシミュレーションモデル２２０からの応答出力Ｘiは、評価モデル２３６のトレーニング入力に与えられる。ＳＳＣＱ２３０からの出力ベクトルＫiは、（バッファ２３０１を介した）ＧＡ２３１からのＣＧＳi出力と、システムシミュレーションモデル２２０からの応答信号Ｘiとを組み合わせることによって得られる。
【００２８】
確率論的励起信号生成装置２１０は、励起信号を生成する。励起信号は、確率論的シミュレーションを用いて得られた励起、または、実際に測定された環境とすることができる。ブロック２１０は、タイマ２００によって生成された各時点で励起信号を生成する。
【００２９】
シミュレーションモデル２２０は、制御対象の運動モデルである。制御性能シミュレーションシステム（ＳＳＣＱ）２３０は、その構成上の主要最適化ブロックである。それは、離散的な時間ブロックであり、そのサンプリング時間は、通常、制御システムのサンプリング時間と同じである。
【００３０】
エントロピー生成速度は評価関数２３２内で計算され、その値は評価モデルの出力（Ｘe）に包含される。
【００３１】
以下の時間変数が使用される。
Ｔ：    ＳＳＣＱコール時間
Ｔc：   制御システムのサンプリング時間
Ｔe：   ＳＳＣＱの評価（観測）時間
ｔc：   固定制御パラメータを有するシミュレーションモデルの積分間隔、ｔc∈［Ｔ；Ｔ＋Ｔc］
ｔe：   ＳＳＣＱの評価（観測）時間間隔、ｔe∈［Ｔ；Ｔ＋Ｔe］
数々の実施形態において、制御アクチュエータ（図３）の仕様に応じて制御係数を増減する制御アクチュエータへの離散的インパルスを生成するために制御システムユニットを用いる場合、ＳＳＣＱ１３０を利用して、様々な種類の非線形動的システムの最適制御を行うことができる。
【００３２】
離散的または段階的制約制御アクチュエータのためのＳＳＣＱ４３０の構成を図４に示し、図４に関連する記述で更に詳しく説明する。ＳＳＣＱ４３０は、ＳＳＣＱ２３０と同様であるので、両者の説明に図５Ａのフローチャートを用いることができる。図５Ａは、以下の５つのステップを示している。
１．    最初の時点（Ｔ＝０）で、ＳＳＣＱブロック２３０または４３０を起動し、初期制御信号２３０３ＣＧＳi(Ｔ)を生成する。
２．    確率論的励起生成装置２１０からの確率論的励起信号と、最初の時間間隔ｔcからの制御信号ＣＧＳi(Ｔ)とを用いて、シミュレーションモデル２２０を積分し、出力Ｘi２０４を生成する。
３．    ＣＧＳi(Ｔ)２３０１の出力を用いたＸi２０４の出力を教示信号Ｋiとしてデータファイルに記憶する。
４．    時間ＴをＴcだけ増分する（擬似コードにおいて、Ｔ＝Ｔ＋Ｔc）。
５．    確率論的信号の終端に到達するまで、手順１〜４を繰り返す。
【００３３】
一般的に、ＳＳＣＱは、以下の２つの動作モードを有する。
１．    遺伝的アルゴリズム２３１を用いてバッファi２３０１を更新する。
２．    バッファi２３０１からのＣＧＳi(Ｔ)を抽出する。
【００３４】
図５Ｂに示すように、ＳＳＣＱ２３０または４３０の現在のモードは、現時点Ｔの情報を用いてモード選択装置２３０４により制御される。
【００３５】
図６は、ＳＳＣＱコールのフローチャートであり、以下のステップが統合されている。
１．    モードの選択：  ＧＡモードであればステップ２に進み、そうでなければステップ１０に進む。
２．    ＧＡの初期化：  評価モデルのパラメータを初期化し、バッファをクリアする。
３．    遺伝的アルゴリズム２３１を開始する。
４．    初期母集団を生成する。
５．    各染色体に対して、以下のステップにより適合度値を割り当てる。
ｉ．    現在の状態Ｘi(Ｔ)２０４を評価モデル２３６の初期状態として設定し、現在の染色体を解読（デコード）して、解読結果を評価バッファe２３０２に書き込む。
ｉｉ．  生成装置２１０からの確率論的信号と、バッファe２３０２からの制御信号ＣＧＳe(ｔe)とを用いて時間間隔ｔeで評価モデル２３６を積分する。
ｉｉｉ．現在の染色体へとコード化される制御信号ＣＧＳe(ｔe)に対する評価モデル２３６の応答となる出力Ｘeを用いてブロック２３２内部で適合度値を計算する。
６．    ＧＡ終了テストを行う。ＧＡ終了テストが真であれば、ＧＡを終了し、ステップ９に進み、そうでなければステップ７に進む。
７．    現在の世代に対して遺伝的演算を行い、新たな世代を得る。
８．    ＧＡ終了テスト結果が肯定されるまでステップ５〜７を繰り返す。
９．    最終世代の最良の染色体を解読して、バッファi２３０１に解読結果を書き込む。
１０．  現在の制御値ＣＧＳi(Ｔ)２３０３をバッファi２３０１から抽出する。
【００３６】
バッファi２３０１およびバッファe２３０２の構成を、行ベクトルの組として以下の表１に示す。表中、各行の最初の要素は時間値であり、他の要素は時間値に関連する制御パラメータである。このように、バッファi２３０１は、評価時間間隔ｔeに対する最適な制御値を格納してシミュレーションモデルを制御し、バッファe２３０２は、適合関数の計算の間隔ｔeの評価のための時間的な制御値を格納する。
【００３７】
【表１】
2005535024.tif 000003
シミュレーション２２０および評価２３６に使用するモデルは、通常、同様のモデルである。微分方程式システムの数値積分のための方法は多種多様である。特に、これらの方法は、以下の２つの主要なクラスに分類される。
ａ）    積分誤差制御を有する可変段階積分法
ｂ）    積分誤差制御を有さない固定段階積分法
ａ）のタイプの方法を利用した数値積分は、非常に正確であるが、時間がかかる。ｂ）のタイプの方法は、より高速であるが、正確性に劣る。ＧＡモードにおける各ＳＳＣＱコールの間、遺伝的アルゴリズム２３１は、適合関数を何百回も呼び出す。各計算は、一般的に動的システムのモデルの積分を含むので、結果的に、指数関数的に演算複雑性が増大する。
【００３８】
充分に小さな積分段階サイズを選択することによって、（評価間隔ｔeのように）比較的短い時間間隔で積分誤差を小さくするように固定段階解法を調節することが可能となり、評価モデル２３６の積分のための評価ループにおいて固定段階積分を使用することができる。総積分誤差を低減するために、シミュレーションモデル２２０における高階可変段階積分の結果を評価モデル積分の初期条件として使用することができる。
【００３９】
良好な正確性を得るために、通常、可変段階解法を用いて評価モデルを積分するのが有利である。しかし、このような可変段階解法は、特に、サスペンションシステムモデルの場合のように動的モデルが比較的複雑な場合、非常に低速である。
【００４０】
ＳＳＣＱ２３０内において、適合関数計算ブロック２３２は、制御信号ＣＧＳe(ｔe)上での評価モデル２３６の応答（Ｘe）２３７と基準信号Ｙ２３８とを用いて適合関数を演算する。
【００４１】
適合関数は、評価モデル２３６の応答の行列（Ｘe）２３７の選択された要素のベクトルと考えられる。その平方絶対値の一般式は、以下の通りである。
【００４２】
【数１】
2005535024.tif 000004
式中、ｉは、絶対値を最小にすべき状態変数の指標であり、ｊは、制御誤差を最小にすべき状態変数の指標であり、ｋは、周波数要素を最小にすべき状態変数の指標であり、ｙjは、基準信号Ｙ２３８の要素であり、ｗr（ｒ＝ｉ，ｊ、ｋ）は、対応するパラメータの相対的な重要度を表す重み係数である。これらの重み係数を設定することによって、制御対象物の挙動要件に対して相関性のより高い評価モデルの出力の要素を選択することができる。例えば、車両用サスペンションシステムの制御のために、このような係数を使用して、人間の快適性の観点から対応する要素の重要度を表すことができる。展開の初期段階において、重み係数を経験値とし、その後、実験結果を用いて調整することができる。
【００４３】
周波数要素の抽出は、フィルタのパラメータを得るための標準デジタルフィルタリング設計技術を用いて行われる。標準差分方程式を行列ＸeのＸek列要素に適用することができる。
【００４４】
【数２】
2005535024.tif 000005
式中、ａ、ｂは、フィルタのパラメータであり、Ｎは、現在のポイントの数であり、ｎb、ｎaは、フィルタの次数を設定し、バターワース（Butterworth）フィルタの場合、ｎb＝ｎaである。
【００４５】
各電気機械系制御システムは、通常、センサ信号のアナログ−デジタル変換、演算ユニットにおける制御ゲインの演算、制御アクチュエータの機械特性などにより発生する一定の時間遅延を有する。さらに、制御ユニットは、連続特性を有さないものが多い。例えば、制御アクチュエータがステッピングモータである場合、このようなステッピングモータは、制御サイクルにおいて１段階だけ増減可能である。最適化の観点から、このような段階的な制約は、ＳＳＣＱ１３０における遺伝的アルゴリズム１３１の検索空間を制約することができる。言い換えれば、ステッピングモータをＮ個の位置で制御するためには、ステッピングモータ位置が更新される毎に、可能なＮ個の位置の全てを必ずしもチェックする必要はない。ステッピングモータ位置を１段階増減する場合や維持する場合のみチェックすれば充分である。これは、３つの可能性しかないので、検索空間のサイズをＮポイントから３ポイントに縮小する。このような検索空間の縮小により、遺伝的アルゴリズム１３１の性能が向上するので、インテリジェント制御システムの全体的な性能が向上する。
【００４６】
上記のように、多数の実施形態において、制御アクチュエータ（図３）の仕様に応じて制御係数を増減する制御アクチュエータへの離散的インパルスを生成するために制御システムユニットを用いる場合、ＳＳＣＱ１３０を利用して、様々な種類の非線形動的システムの最適制御を行うことができる
汎用性を失うことなく、制御システム１００（図１に示す）の従来のＰＩＤ制御装置１５０を、図３に示すような離散的な制約を有するＰＩＤ制御装置３５０に置き換え、新たな制御システム３００を作製することができる。このタイプの制御は、段階制約制御と呼ばれている。段階制約ＳＳＣＱ４３０のブロック図である図４に、段階制約制御のためのＳＳＣＱ１３０の構成を示す。ＳＳＣＱ４３０は、数多くの点でＳＳＣＱ２３０に類似している。図２に示すＳＳＣＱ構成２３０と図４のＳＳＣＱ構成４３０との差は、バッファi２３０１とバッファe２３０２との構造およびＰＩＤ制御装置２３４、３５０に対する制約の追加にある。さらに、ＳＳＣＱ４３０におけるＰＩＤ制御装置は、離散的な制約によって制約され、ＳＳＣＱ４３０におけるＧＡ２３１の染色体の少なくとも一部は、位置コード化されずに段階コード化される。段階制約制御の場合、ＳＳＣＱバッファ２３０１、２３０２は、表２に示す構成を有し、ＧＡ１３１における離散的制約のための新たなコード化法によって実現される。
【００４７】
【表２】
2005535024.tif 000006
表２において、時間の列は、染色体の解読の後に割り当てられる時間に対応し、ＳＴＥＰは、｛ステップアップ（STEP UP），維持（HOLD），ステップダウン（STEP DOWN）｝にそれぞれ対応する段階的な文字表記｛−１，０，１｝からの変更方向値を示す。
【００４８】
制御装置の真のパラメータにこのような段階的な制御信号をマッピングするために、以下のような変換を追加することによって、このように段階的な入力を受ける制御システムの更なるモデルを生成する。
【００４９】
【数３】
2005535024.tif 000007
段階的コード化の場合と位置コード化の場合とにおけるＧＡ２３１の染色体の比較の例を図７Ａ〜図７Ｃに示す。
【００５０】
例えば、図７Ａにおいて、遺伝的アルゴリズム２３１により生成される染色体は、比例段階制約制御装置の制御のために、段階値１、最小値０、最大値８（縦軸）および制御装置サンプリング時間Ｔc１秒で表現されている。図７Ａ〜図７Ｃにおける評価時間Ｔeは、２０秒である。
【００５１】
図７Ｂは、段階的コード化を用いてＧＡ２３１により生成される染色体の値を示す。
【００５２】
図７Ａおよび図７Ｂに示す染色体は、制御装置を通り抜ける。制御装置が受ける実際の制御信号は、図７Ｃに示されている。制御装置が受ける信号は、図７Ａおよび図７Ｂに示す両染色体と同様である。
【００５３】
図８に、位置５がワイルドカードである場合における図７Ａに示す染色体を示す。図８Ａおよび図８Ｂにおいて、位置５における同心円を使用して、位置５における値を変更することによって得られる各組合わせを示す。図８Ａに示すように全部で９つの異なる組み合わせがあるが、制御システムの機械的制約により、図８Ｂに示す３つ以外の全ての組み合わせが禁止される。なお、同じ制御装置出力を与えても、ＧＡは、９つの組み合わせの全てを独立してチェックすることができる。また、制御装置の段階制約は、ワイルドカードの影響を比較的迅速に消滅させる。したがって、後述のように、突然変異などの遺伝的演算は、通常、単に局所的な影響をもたらす。
【００５４】
図９に、位置５がワイルドカードである場合における図７Ｂに示す染色体を示す。各同心円は、位置番号５における値を変更することによって得られる組み合わせを示す。全部で３つの異なる組み合わせ（図９Ａ）があり、これら全てが制御システム（図９Ｂ）の出力に影響を与える。なお、ＧＡ４３０は、３つの組み合わせのみチェックが可能で、これらは、異なる適合度値を有する。この場合、ワイルドカードの影響の消滅は、制御信号範囲の限界に到達することによってのみ起こり得る。したがって、突然変異などの遺伝的演算は、全体的な影響力を有し、この様な染色体の基本要素は、効果的なコード化に関するゴールドバーグ（Goldberg）原則によく対応する。
【００５５】
段階コード化は、ＧＡ４３０の検索空間を縮小する。この場合、ＧＡ検索空間のための制御信号の範囲はそれほど重要ではない。比較的重要なパラメータは、評価時間Ｔe、制御装置のサンプリング時間Ｔc、最適化のための制御パラメータの数である。
ＧＡ理論
遺伝的アルゴリズムは、自然進化メカニズムに基づく確率論的検索アルゴリズムである。個体の母集団は、最良の（最も適合度の高い）個体の数と質とが増大し、最悪の（適合度の低い）個体が消滅するように、ある世代から別の世代へと進化する。数学的には、如何なる進化アルゴリズムも以下の要素のシステムとして記述することができる。
【００５６】
【数４】
2005535024.tif 000008
式中、Ｃは、コード化システムであり、Ｆは、適合関数（質的基準）であり、Ｐ0は、初期母集団であり、μは、母集団のサイズであり、Ωは、選択演算であり、Γは、交叉演算であり、ＰCRは、交叉演算の確率であり、Δは、突然変異演算であり、ＰMUは、突然変異演算の確率であり、Ψは、終了条件である。
【００５７】
コード化システムＣは、ユニタリ変換であり、物理的解空間と数学的空間とのマップを定義し、このマップ内で進化（遺伝的）演算が定義される。コード化の単純な例は、実数間のマップを２進ストリングにする２進コード化である。
【００５８】
【数５】
2005535024.tif 000009
式中、Ｒnは、ｎ次元の実ベクトルの空間であり、Ｂlは、長さｌの２進ストリングの空間である。この場合、ｌが大きければ、数学的表現Ｒnがより現実的になる。２進ストリングでの多数の進化演算の定義は簡単であるので、数多くの実施において、２進コード化が利用されている。さらに、デジタル計算装置は、２進ロジックに基づいているので、母集団を２進数集合として格納するのは簡単である。
【００５９】
初期母集団Ｐ0は、コード化空間で定義される要素の集合である。通常、Ｂlからのストリングの実施形態においては、検索空間の全ての要素の均一な分布から取り出される。
【００６０】
母集団μのサイズは、母集団内の個体（染色体）の数である。
【００６１】
適合関数Ｆは、質的基準であり、母集団のある個体がその母集団の他の要素に対してどれほど良好であるかを定義する。適合関数は、通常、対応する個体（染色体）にコード化されている情報に対する、特定の関数または特定の動的システムの応答として演算される。数多くの演算を進化させる複雑な最適化問題に関して、適合関数演算は、進化アルゴリズムを含む最適化アルゴリズムの最も時間のかかる部分である。大抵の場合、適合関数の絶対値を計算した後、母集団内の重要度分布のために相対値（正規化値）を使用する。
【００６２】
図１０は、遺伝的アルゴリズムのコード化および進化演算のフローチャートである。選択Ωは、次世代に高適合度値を有する染色体をより多く複製するように定義された確率演算である。ある実施形態において、選択により初期母集団から個体集合を選択して、交配プールとして知られる集合に移す。交配プールは、通常、サイズμの中間母集団であり、そこから遺伝的演算のために個体を取り出す。大抵の遺伝的アルゴリズムの実施において、選択は、図１１に示すルーレット盤法としても知られるモンテカルロ法に基づいている。ルーレット盤の各セクタは、母集団の個体を表し、各セクタのサイズは、対応する個体の相対的な適合度に比例する。盤を回転させると、相対適合度の高い個体が選択される確率は、その相対適合度（ルーレット盤のセクタのサイズ）に比例する。
【００６３】
図１２は、典型的な遺伝的アルゴリズムの交叉演算のフローチャートである。交叉演算Γは、母集団の最良の個体間での情報の共有を目的とした確率演算である。交叉演算の確率ＰCRは、通常、予め定義されている。交叉演算Γへの入力は、選択演算(から得られる交配プールである。交叉演算のメカニズムは、以下の通りである。
１．    交配プールから２つの染色体を選択する。
２．    ［０１］から均一に分布するランダム数を生成する。生成された数がＰCR未満であれば、以下のステップに進む。
３．    交叉ポイント（［１ｌ］からの均一に分布するランダム整数）を生成する。
４．    交叉ポイントから始まる選択染色体の右側の部分を置き換える。
５．    染色体を新たな母集団に入れる。
６．    新たな母集団が満杯になるまで、ステップ１〜５を繰り返す。
【００６４】
図１３は、突然変異演算のフローチャートである。突然変異演算Δは、新たな情報を母集団に導入することを目的とした確率演算である。突然変異演算の確率ＰMUは、検索空間のパラメータに応じて予め定義される。通常、突然変異の確率は、交叉の確率よりも低い。突然変異演算Δは、交叉の後に適用される。突然変異への入力は、交叉演算の後に得られる新たな世代である。突然変異演算のメカニズムは以下の通りである。
１．    新たな世代から最初の染色体を選択する。
２．    ［０１］から均一に分布するランダム数を生成し、この数がＰMU未満であればステップ３に進み、そうでなければステップ５に進む。
３．    突然変異ポイント（［１ｌ］からの均一に分布するランダム整数）を生成する。
４．    突然変異ポイントで示された遺伝子に以下の変換を適用する。
2005535024.tif 000010
５．    次の染色体を選択して、突然変異プロセスを行う新たな母集団の最後の染色体までステップ２〜４を繰り返す。
【００６５】
遺伝的アルゴリズムの終了条件Ψは、問題点に応じて様々に予め定義することができる。ある実施形態において、それは母集団を進化させるべき特定の世代数とされる。ある場合においては、それはアルゴリズムがある意味で収束することを示す何らかの指標とされる。ある実施形態において、収束基準は、現在の世代と前の世代との最高の適合度値の差に基づくものとすることができる。この差が予め定義された値未満であれば、アルゴリズムが停止される。ある実施形態において、全世代が同一または同様の個体を含む場合に、アルゴリズムが収束すると仮定される。
【００６６】
各遺伝的アルゴリズムは、母集団のサイズμ、最大数の世代ＧＮ、交叉演算の確率ＰCR、突然変異演算の確率ＰMUを含むパラメータ群を有する。
【００６７】
これらのパラメータは、検索空間のパラメータに依存する。パラメータは、スキーマのホーランド（Holland）定理からの原則を用いて得られる。ホーランド定理の記述には、以下のような追加的な定義が必要である。スキーマは、同様の遺伝子型を有する母集団の個体群の表現（例えば、染色体の共通部分の選択）であり、異なる部分をアスタリスク（ワイルドカードを表す）に置き換えることである。例えば、２進表記とすると、染色体［１０１１１１］［１０１００１］は、以下のスキーマで表される。
【００６８】
Ｓ＝［１０１＊＊１］
式中、＊は、その位置は任意の値であることを意味する。
【００６９】
定義位置においてこのスキーマに一致する個体は、スキーマの代表と呼ばれる。
【００７０】
スキーマの次数ｏ(Ｓ)は、定義位置の数である。上記のスキーマＳの場合、次数はｏ(Ｓ)＝４である。
【００７１】
１または０を保持する最左ビット位置ｂleftと最右ビット位置ｂrightとの間の距離は、スキーマδ(Ｓ)の定義長と呼ばれ、δ(Ｓ)＝ｂright−ｂleftとして計算される。上記の例では、δ(Ｓ)＝６−３＝３である。
遺伝的アルゴリズムの暗黙の平行性
長さｌのストリングに対して、各ストリングは、２l個のスキーマを代表する。例えば、ストリング１１０１は、長さ４であるので、以下の２4＝１６個のスキーマを代表する。
１１０１，１１０＊，１１＊１，１１＊＊，１＊０１，１＊０＊，１＊＊１，１＊＊＊，＊１０１，＊１０＊，＊１＊１，＊１＊＊，＊＊０１，＊＊０＊，＊＊＊１，０＊＊＊，＊＊＊＊
ｎ個のストリングの母集団とすると、スキーマの総数ＮSは、２l≦ＮS≦ｎ２lとなる。各ストリングは、数多くのスキーマを代表できるので、ストリングの母集団で定義されるＧＡ演算は、平行して非常に多くのスキーマを有することを意味する。この特性は、ＧＡの暗黙の平行性と呼ばれる。
【００７２】
あるスキーマＳが、時点ｔにおいて母集団にｎ(Ｓ，ｔ)個の代表ストリングを有するとすれば、次の世代に現れる特定のスキーマの代表の数ｎ(Ｓ，ｔ＋１)を計算することができる。この数は、選択、交叉および突然変異の演算に依存する。それぞれの影響は、個別に考慮されて統合される。
選択
選択演算の構成によると、ある個体ｘiが次世代に複製される確率ｐ(ｘi)は、以下のように、母集団の全ての個体の総適合度Ｆに対するその適合度値ｆ(ｘi)の比に依存する。
【００７３】
【数６】
2005535024.tif 000011
したがって、スキーマＳの代表であるストリングＳiが次世代に複製される確率ｐ(Ｓi)は、以下のように定義される。
【００７４】
【数７】
2005535024.tif 000012
式中、ｆ(Ｓi)は、ストリングＳiの適合度値であり、Ｆは、母集団の全ストリングの総適合度値である。
【００７５】
式（４）によれば、スキーマＳの各代表Ｓiは、交配プールにＮｆ(Ｓi)／Ｆ回複製される。したがって、以下のようになる。
【００７６】
【数８】
2005535024.tif 000013
スキーマＳの平均適合度を考えると、以下のようになる。
【００７７】
【数９】
2005535024.tif 000014
式（７）から以下のようになる。
【００７８】
【数１０】
2005535024.tif 000015
式（８）を用いると、式（７）は、以下のように記述可能である。
【００７９】
【数１１】
2005535024.tif 000016
式中、ｆ(Ｓ)は、スキーマＳの適合関数の平均であり、ｎは、重複のない代表ストリングの数であり、Ｆは、母集団中の全ストリング（Ｎ）の全適合関数の総和である。
【００８０】
母集団内の全てのストリングの適合度の平均であるｆ(Ｐ)＝Ｆ／Ｎを考えることとする。すると、式（９）は、以下のように記述される。
【００８１】
【数１２】
2005535024.tif 000017
これは、スキーマの代表の数が、母集団の平均適合度に対するそれらの平均適合度の比に依存する速度で世代毎に増大することを示している。高適合度のスキーマは、大きな代表数を示す。低適合度のスキーマは、小さな代表数を示す。
【００８２】
例えば、母集団の平均よりも高い適合度を有するスキーマを仮定すると、以下のようになる。
【００８３】
【数１３】
2005535024.tif 000018
そして、
【００８４】
【数１４】
2005535024.tif 000019
ｎ世代後には、Ｓの代表の数は以下のようになる。
【００８５】
【数１５】
2005535024.tif 000020
式（１３）は、周知のホーランド定理１である。ホーランド定理１によると、平均適合度より高い適合度（ｆ(Ｓ)＞ｆ(Ｐ)）を有するスキーマの代表の数は、母集団において指数関数的に増加する一方、平均適合度より低い適合度（ｆ(Ｓ)＜ｆ(Ｐ)）を有するスキーマの代表の数は、指数関数的に減少する。
交叉
代表の割合を増加させる上で複製は有効であるが、この手順は、殆ど実りがなく、新たな良好なストリングを生成することはできない。交叉／突然変異演算子が、この機能を行う。
【００８６】
例えば、母集団がストリングＡとストリングＢとで構成されるとする。ストリングＡはスキーマＳ1、Ｓ2の代表であり、ストリングＢはこれらを代表しない。すると、これらのストリングとスキーマとは、以下のように与えられる。
【００８７】
【数１６】
2005535024.tif 000021
交叉演算子は、ストリングのランダム対を交配させ、ストリングをランダムに決定された位置で切断し、切断ポイントの右側の全てのビットを交換する。ストリングＡ、Ｂの交叉をこの様に行うことによって、以下の新たなストリングＡ’、Ｂ’を生成する。
【００８８】
【数１７】
2005535024.tif 000022
ここで、ストリングＡ’は、スキーマＳ1、Ｓ2を代表しないが、ストリングＢ’は、Ｓ2を代表する。この事実は、交叉演算子によりスキーマの代表の数を削減可能であることを示す。
【００８９】
スキーマＳがランダムに選択された切断位置（交叉ポイント）から代表を失う確率Ｐlostは、以下のように表される。
【００９０】
【数１８】
2005535024.tif 000023
式中、ＰCRは、交叉確率であり、ｌは、ストリングの長さである。
Ｐretainingを、スキーマＳが代表を保持する確率と定義すると、以下のようになる。
【００９１】
【数１９】
2005535024.tif 000024
式（９）と（１４）とを組み合わせると、以下のようになる。
【００９２】
【数２０】
2005535024.tif 000025
式（１５）は、ホーランド定理２に対応し、これによると、スキーマの成長がその代表の適合関数の値およびその定義長に依存する。
【００９３】
したがって、高適合関数および短定義長を有するスキーマの方が、実りが多い。
突然変異
ストリングの各ビットは、その逆の値に突然変異する機会を有する。ＰMUを、任意のビット位置での突然変異の確率とすると、あるビットが変化しない確率は、（１−ＰMU）である。ストリングが、０か１のｏ(Ｓ)個のビットを有するスキーマを代表する場合、ストリング内の対応するｏ(Ｓ)個のビットが全く突然変異しない確率は、(１−ＰMU)o(S)である。言い換えれば、ストリングが突然変異後にスキーマの代表であり続ける確率は、以下の通りである。
【００９４】
【数２１】
2005535024.tif 000026
通常、ＰMUは小さいので、式（１６）は、以下のように単純化できる。
【００９５】
【数２２】
2005535024.tif 000027
複製、交叉および突然変異の複合的な効果は、以下のように記述できる。式（１５）と（１７）とを結合すると、以下のようなスキーマのホーランド定理が得られる。
【００９６】
【数２３】
2005535024.tif 000028
スキーマが高適合度値、短定義長および低次数を有する場合、スキーマは指数関数的に成長する。
【００９７】
式（１８）において、以下のような表現が使用されている。ｎ(Ｓ，ｔ)は、時点ｔにおけるスキーマＳの代表の数であり、ｆ(Ｓ)は、スキーマＳの平均適合関数であり、ｆ(Ｐ)は、母集団全体の平均適合関数であり、ＰCRは、交叉確率であり、ｌは、ストリング長であり、δ(Ｓ)は、スキーマＳの定義長であり、ｏ(Ｓ)は、スキーマＳの次数であり、ＰMUは、任意のビット位置における突然変異の確率である。
コード化問題
上記の説明では、２進コード化が最適または効果的であるかどうかを検討せずに２進表記を用いる単純なコード化体系を扱っている。実験的な観測では、ＧＡが堅牢で、一般的に、コード化の差にかかわらず良好な結果が得られることを示している。しかし、コード化法は、ＧＡの正確性や効率に大きな影響を及ぼし得る。
【００９８】
ゴールドバーグは、１９８９年に、効果的なコード化のための２つの原則を提案している。
１．    最小の表記の原則
２．    有意な基本要素の原則：  ユーザは、短定義長、低次数のスキーマが特定の問題に関連するようにコード化を選択しなければならない。
【００９９】
小さな文字表記は、長ストリングを生成する傾向にある。この場合、暗黙の平行性の効率が上がる。２進表記は、任意長のストリングに対して最大数のスキーマを与え、２進表記がコード化にとって最適な選択となる。しかし、２進コード化は要件ではない。ＧＡにおいて、その他のコード化法を使用することもできる。例えば、実数または整数を有する実コード化された染色体がある。
【０１００】
遺伝的アルゴリズム理論の結果に従い、ＧＡの効果的なコード化の原則を制約制御問題にマッピングすると、このような制御信号のコード化のための最小の文字表記は、｛１ステップダウン（one step down），維持（hold），１ステップアップ（one step up）｝と解釈される｛−１，０，１｝などの段階的文字表記となる。このような文字表記をより効果的にコンピュータで実施するために、２つの２進ビットを用い、数の解釈のために以下のマップ表を用いることができる。
【０１０１】
【表３】
2005535024.tif 000029
ホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）の制御
ホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムの運動方程式は、以下の形態を有する。
【０１０２】
【数２４】
2005535024.tif 000030
式中、ｕ(ｔ)は、制御信号であり、ξ（ｔ）は、確率論的励起信号である。
【０１０３】
ある実施形態において、下記の制御関数を用いて、制御信号ｕ(ｔ)をＰＩＤ制御信号として生成することができる。
【０１０４】
【数２５】
2005535024.tif 000031
式中、ｅ＝ｙ(ｔ)−ｘ(ｔ)は、制御誤差であり、ｙ(ｔ)は、ユーザが定義する基準信号である。
【０１０５】
ある実施形態において、制御ゲインｋp，ｋD，ｋIは、段階的制約を有する。したがって、このような実施形態のための制御システムの最適化構成は、図４に示すように記述され、制御信号は、表２によりコード化することができる。
【０１０６】
この場合、プラントのエントロピー生成速度は、以下の通りである。
【０１０７】
【数２６】
2005535024.tif 000032
制御システムのエントロピー生成速度は、以下の通りである。
【０１０８】
【数２７】
2005535024.tif 000033
運動エネルギーは、以下の通りである。
【０１０９】
【数２８】
2005535024.tif 000034
位置（ポテンシャル）エネルギーは、以下の通りである。
【０１１０】
【数２９】
2005535024.tif 000035
2005535024.tif 000036
【０１１１】
図１４Ｄは、ホルムズ・ランド発振器の運動エネルギー進化を示す。図１４Ｅは、ホルムズ・ランド発振器の位相図の位置エネルギーの微分を示す。図１４Ｆは、運動エネルギーの速度位相図を示す。図１４Ｇは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギー進化を示す。図１４Ｈは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギーの等位相図を示す。図１４Ｉは、ホルムズ・ランド発振器の総エネルギー進化を示し、総エネルギーの対応する等位相図と速度位相図とをそれぞれ図１４Ｊ、図１４Ｋに示す。
【０１１２】
図１４Ｌは、プラントエントロピー生成進化を示す。図１４Ｍは、プラントエントロピー進化を示す。図１４Ｎは、ホルムズ・ランド発振器のプラントエントロピーの位相図を示す。
【０１１３】
2005535024.tif 000037
【０１１４】
図１６Ａ〜図１６Ｎは、確率論的励起の下での非線形動的システム（１９）の動的／熱力学的運動のシミュレーションを示す。励起ξ(ｔ)は、ゼロ平均の帯域制限された白色ノイズである。
【０１１５】
2005535024.tif 000038
【０１１６】
図１６Ｄは、ホルムズ・ランド発振器の運動エネルギー進化を示す。図１６Ｅは、ホルムズ・ランド発振器の位相図の位置エネルギーの微分を示す。図１６Ｆは、運動エネルギーの速度位相図を示す。図１６Ｇは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギー進化を示す。図１６Ｈは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギーの等位相図を示す。図１６Ｉは、ホルムズ・ランド発振器の総エネルギー進化を示し、総エネルギーの対応する等位相図と速度位相図とをそれぞれ図１６Ｊ、図１６Ｋに示す。
【０１１７】
図１６Ｌは、プラントエントロピー生成進化を示す。図１６Ｍは、プラントエントロピー進化を示す。図１６Ｎは、ホルムズ・ランド発振器のプラントエントロピーの位相図を示す。
【０１１８】
2005535024.tif 000039
【０１１９】
2005535024.tif 000040
【０１２０】
【数３０】
2005535024.tif 000041
この場合の制御システムは、下記のパラメータを有する。
【０１２１】
【数３１】
2005535024.tif 000042
制御装置は、０．０１秒（Ｔc＝０．０１秒）毎に、各係数につき０．１の変分でゲイン係数を変化させる。ＳＳＣＱ２３０の評価時間Ｔeは、４秒とする。この例では、ＧＡ２３１の母集団サイズを５０個の染色体に設定し、ＧＡ２３１が進化すべき世代の数を１０に設定する。
【０１２２】
図１８に、時間間隔ｔ∈［０，ＴE］（最初のＳＳＣＱコール）のＧＡ２３１の性能を示し、図１８において、ＧＡの検索空間は表１により設定されている。図１６は、ＧＡ検索空間が表２により設定されている場合を示す。ｘ軸は、世代数を表す。ｙ軸は、適合関数（２５）の値を表す。各ポイントは、単一の染色体の適合度値を表す。図１８では、初期母集団において染色体適合度の分布は、［０．７８，０．８４］の範囲であり、１０世代後にはＧＡは、適合度値０．８７に到達する。
【０１２３】
図１９において、初期母集団の染色体の適合度の分布は、［０，０．９］の範囲にあり、１０世代後にはＧＡは、適合度値０．９２に到達する。したがって、表２によるコード化は、良好な適合関数性能を提供する。
【０１２４】
表１によるコード化に基づくシステム（１９）の制御の結果を、図２０Ａ〜図２０Ｎおよび図２１Ａ〜図２１Ｃに示す。図２２Ａ〜図２２Ｎおよび図２３Ａ〜図２３Ｃは、表２によるコード化に対応する。
【０１２５】
2005535024.tif 000043
【０１２６】
図２０Ｄは、ホルムズ・ランド発振器の運動エネルギー進化を示す。図２０Ｅは、ホルムズ・ランド発振器の位相図の位置エネルギーの微分を示す。図２０Ｆは、運動エネルギーの速度位相図を示す。図２０Ｇは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギー進化を示す。図２０Ｈは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギーの等位相図を示す。図２０Ｉは、ホルムズ・ランド発振器の総エネルギー進化を示し、総エネルギーの対応する等位相図および速度位相図をそれぞれ図２０Ｊ、図２０Ｋに示す。
【０１２７】
図２０Ｌは、プラントエントロピー生成進化を示す。図２０Ｍは、プラントエントロピー進化を示す。図２０Ｎは、ホルムズ・ランド発振器のプラントエントロピーの位相図を示す。
【０１２８】
2005535024.tif 000044
【０１２９】
2005535024.tif 000045
【０１３０】
図２２Ｄは、ホルムズ・ランド発振器の運動エネルギー進化を示す。図２２Ｅは、ホルムズ・ランド発振器の位相図の位置エネルギーの微分を示す。図２２Ｆは、運動エネルギーの速度位相図を示す。図２２Ｇは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギー進化を示す。図２２Ｈは、ホルムズ・ランド発振器の位置エネルギーの等位相図を示す。図２２Ｉは、ホルムズ・ランド発振器の総エネルギー進化を示し、総エネルギーの対応する等位相図および速度位相図をそれぞれ図２２Ｊ、図２２Ｋに示す。
【０１３１】
図２２Ｌは、プラントエントロピー生成進化を示す。図２２Ｍは、プラントエントロピー進化を示す。図２２Ｎは、ホルムズ・ランド発振器のプラントエントロピー位相図を示す。
【０１３２】
2005535024.tif 000046
【０１３３】
図２０Ａ〜Ｎ、図２１Ａ〜Ｃ、図２２Ａ〜Ｎ、図２２Ａ〜Ｃに示す結果は、ノイズ存在下での両方法を用いたシステム（１９）のＳＳＣＱ制御の性能が良好であることを示している。これらの結果の更なる解析を図２４〜図２８に示す。
【０１３４】
2005535024.tif 000047
【０１３５】
2005535024.tif 000048
【０１３６】
特に、図２４Ｃ、図２５Ｃは、位置コード化の代わりに段階コード化を用いることによって制御誤差が小さくなり、制御性能が良くなることを示している。制御誤差の低減は、ＧＡ４３０の性能の向上の結果であり、表２に示すコード化を用いた検索空間の縮小によりもたらされる。
【０１３７】
図２６Ａ〜図２６Ｆは、表１に示す方法を用いた位置コード化制御に関する制御誤差進化およびＰＩＤ制御装置のゲイン係数進化を示す。同様に、図２７Ａ〜図２７Ｆは、表２に示す方法を用いた段階コード化制御に関する制御誤差進化およびＰＩＤ制御装置のゲイン係数進化を示す。図２６Ａおよび図２７Ａは、誤差信号を示す。図２６Ｂおよび図２７Ｂは、誤差信号の時間微分を示す。図２６Ｃおよび図２７Ｃは、誤差信号の時間積分を示す。図２６Ｄおよび図２７Ｄは、ＰＩＤ制御装置の比例ゲインＫ1を示す。図２６Ｅおよび図２７Ｅは、ＰＩＤ制御装置の微分ゲインＫ2を示す。図２６Ｆおよび図２７Ｆは、ＰＩＤ制御装置の積分ゲインＫ3を示す。
【０１３８】
図２８Ａ〜図２８Ｃは、位置コード化および段階コード化を用いた２乗制御誤差の累積を示している。図２８Ａ〜図２８Ｃにおけるｙ軸の値は、シミュレーション時間に沿った対応する２乗制御誤差の累積和として計算される。図２８Ａは、２乗誤差の累積を示す。図２８Ｂは、２乗微分誤差の累積を示す。図２８Ｃは、２乗積分誤差の累積を示す。図２８Ａ〜図２８Ｃにおいて、表２に示す段階コード化法は、表１に示す位置コード化法と比較して、約５０％の性能向上を示している。
【０１３９】
図２９Ａは、上記のホルムズ・ランド発振器シミュレーションにおいて使用された確率論的励起信号を示す。図２９Ｂは、図２９Ａの確率論的励起信号の確率分布関数を示す。
車両用サスペンションシステムの制御
能動的車両サスペンションの制御システムが、米国特許出願第１０／０３３３７０号「ソフト演算に基づくインテリジェントメカトロニクス制御サスペンションシステム（INTELLIGENT MECHATRONIC CONTROL SUSPENSION SYSTEM BASED ON SOFT COMPUTING）」に開示されており、この出願の全開示がここに引用により組み込まれている。
【０１４０】
図３５Ａには、車両本体３５１０、左側車輪３５３２、３５３４、右側車輪３５３１、３５３３が示されている。図３５Ａには、車輪３５３１〜３５３４をそれぞれ調節可能に緩衝する緩衝装置３５０１〜３５０４も示されている。ある実施形態において、緩衝装置３５０１〜３５０４は、電子制御装置３５３０により制御される電子制御緩衝装置である。ある実施形態において、各緩衝装置のステッピングモータアクチュエータは、オイルバルブを制御する。各回転バルブ位置のオイル流は、緩衝装置により提供される緩衝係数を決定する。
【０１４１】
図３５Ｂは、回転バルブ３５１２を制御するアクチュエータ３５１８を有する調節可能緩衝装置３５１７を示す。ハード緩衝バルブ３５１１は、流体を調節可能緩衝装置３５１７に流入させ、ハード緩衝効果を提供する。ソフト緩衝バルブ３５１３は、流体を調節可能緩衝装置３５１７に流入させ、ソフト緩衝効果を提供する。回転バルブ３５１２は、ソフト緩衝バルブ３５１３を流れる流体の流量を制御する。アクチュエータ３５１８は、回転バルブ３５１２を制御して、ソフト緩衝バルブ３５１３に多少流体が流れるようにし、所望の緩衝効果を提供する。ある実施形態において、アクチュエータ３５１８は、ステッピングモータである。アクチュエータ３５１８は、制御装置３５３０からの制御信号を受ける。
【０１４２】
図３５Ｃは、回転バルブ３５１２開成時のソフト緩衝バルブ３５１３内の流体の流れを示す。図３５Ｃには、回転バルブ３５１２閉成時のハード緩衝バルブ３５１１内の流体の流れも示されている。
【０１４３】
図３６は、回転バルブがハード緩衝位置およびソフト緩衝位置に位置しているときのピストン速度特性に対する緩衝力としての緩衝力特性を示す。バルブは、中間的な緩衝力を生成するために、ソフト緩衝位置とハード緩衝位置との間に位置するようにステッピングモータにより制御される。
【０１４４】
以下の例は、車両緩衝装置３５０１〜３５０４（すなわち、車両衝撃吸収装置）の制御の段階的コード化法の結果を示す。各制御対象のバルブは、各制御サイクルで１段階位置を変更可能であるので、この方法は、サスペンションシステム用途の例示である。この例示において、バルブの最大制御範囲は０〜８であり、制御システムのサンプリング期間は７．５ｍｓである。
【０１４５】
以下の結果は、準能動的車両サスペンションの制御に関する段階的コード化法の性能向上を示している。ここに示されている結果において、ＳＳＣＱブロックは、（何れの場合も）以下のパラメータを有する。すなわち、評価時間はＴe＝１．５秒であり、ＧＡ２３１の世代数は５０世代であり、ＧＡ２３１の母集団サイズは１００である。何れの場合も最適化された適合関数は、表３に示す要素で構成される。
【０１４６】
【表４】
2005535024.tif 000049
重み数記子の値の省略は、最適化からこのパラメータを除外することを意味する。
【０１４７】
表３および一般化適合関数方程式（１）に従って、車両用サスペンションシステム制御の適合関数は、以下のように記述される。
【０１４８】
【数３２】
2005535024.tif 000050
式中、ｉは、表３に示されているシステム状態変数の指標であり、これらの要素の絶対値が最小化される。
【０１４９】
ある実施形態において、ｘiteは、対応する状態変数の周波数要素を表す。このような周波数要素は、乗客の快適性要件に従って選択される。
【０１５０】
2005535024.tif 000051
【０１５１】
図３１Ａ〜図３１Ｄは、左前側、右前側、左後側、右後側衝撃緩衝装置に関して、表１に示すコード化法および表２に示すコード化法により得られる各制御信号を示す。
【０１５２】
図３２Ａ〜図３２Ｆは、時間間隔５秒〜７秒における図３０Ａ〜図３０Ｆの拡大版である。同様に、図３３Ａ〜図３３Ｄは、時間間隔５秒〜７秒における図３１Ａ〜図３１Ｄの拡大版である。
【０１５３】
図３０Ａ〜図３０Ｆおよび図３２Ａ〜図３２Ｆは、段階的方法を用いて制御信号をコード化する場合の最適化結果の向上を示す。段階的コード化の場合、最適化された適合関数要素の振幅は小さい。
【０１５４】
制御信号の累積誤差に基づく最適化性能の比較を、図３４Ａ〜図３４Ｄに示す。図３４Ａおよび図３４Ｂは、表３からの重み係数を用いた適合関数の２乗成分を示す。この結果は、数多くのシステムパラメータや状態変数に依存する複雑な適合関数の場合、表２に示されている段階的コード化法により、通常の直接コード化法と比較して、最適化性能が向上することを示している。
【０１５５】
本発明を特定の実施形態により説明したが、当業者に明らかなその他の実施形態も本発明の範囲内である。本発明の精神および範囲から逸脱することなく、様々な変更および変形が可能である。したがって、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲により定義される。
【図面の簡単な説明】
【０１５６】
【図１】ソフト演算に基づく自己組織化インテリジェント制御システムの一般的な構成を示す。
【図２】制御性能シミュレーションシステム（ＳＳＣＱ）を示す。
【図３】制約制御システムを用いたソフト演算に基づく自己組織化インテリジェント制御システムの一般的な構成を示す。
【図４】制約制御システムのための制御性能シミュレーションシステムを示す。
【図５Ａ】ＳＳＣＱを有する動的システムモデルのシミュレーションのブロック体系図を示す。
【図５Ｂ】ＳＳＣＱモードの時間的な説明を示す。
【図６】ＳＳＣＱのフローチャートである。
【図７Ａ】通常のコード化染色体を示す。
【図７Ｂ】染色体の段階的コード化を示す。
【図７Ｃ】段階制約制御システムの出力を示すグラフである。
【図８Ａ】遺伝子５が位置コード化ワイルドカードである場合のスキーマを示す。
【図８Ｂ】図８Ａのスキーマに対応する位置コード化制御システムの出力を示す。
【図９Ａ】遺伝子５が段階コード化ワイルドカードである場合のスキーマを示す。
【図９Ｂ】図９Ａのスキーマに対応する段階コード化制御システムの出力を示す。
【図１０】遺伝子アルゴリズムのコード化／評価演算のフローチャートである。
【図１１】ルーレット盤（モンテカルロ）選択演算のフローチャートである。
【図１２】交叉演算のフローチャートである。
【図１３】突然変異演算のフローチャートである。
【図１４Ａ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｂ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｃ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｄ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｅ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｆ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｇ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｈ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｉ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｊ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｋ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｌ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｍ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１４Ｎ】ホルムズ・ランド（Holmes-Rand）（ダッフィング・ファンデルポル（Duffing-Van der Pol））動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１５Ａ】ホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムの３Ｄアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１５Ｂ】ホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムの３Ｄアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１５Ｃ】ホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムの３Ｄアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ａ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｂ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｃ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｄ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｅ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｆ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｇ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｈ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｉ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｊ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｋ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｌ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｍ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１６Ｎ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムのアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１７Ａ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムの３Ｄアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１７Ｂ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムの３Ｄアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１７Ｃ】通常の確率分布を用いた確率論的励起の下でのホルムズ・ランド（ダッフィング・ファンデルポル）動的システムの３Ｄアトラクタの本質を示すグラフである。
【図１８】位置コード化ＧＡを用いた（表１によるコード化を用いた）ホルムズ・ランド動的システムのＳＳＣＱ制御のＧＡ最適化動力学を示す。
【図１９】段階的ＧＡを用いた（表２によるコード化を用いた）ホルムズ・ランド動的システムのＳＳＣＱ制御のＧＡ最適化動力学を示す。
【図２０Ａ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｂ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｃ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｄ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｅ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｆ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｇ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｈ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｉ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｊ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｋ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｌ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｍ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２０Ｎ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２１Ａ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の３Ｄ結果を示すグラフである。
【図２１Ｂ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の３Ｄ結果を示すグラフである。
【図２１Ｃ】表１によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の３Ｄ結果を示すグラフである。
【図２２Ａ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｂ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｃ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｄ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｅ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｆ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｇ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｈ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｉ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｊ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｋ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｌ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｍ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２２Ｎ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２３Ａ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２３Ｂ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２３Ｃ】表２によるＧＡコード化方法を用いた制御信号最適化の結果を示すグラフである。
【図２４Ａ】表１によるコード化方法および表２によるコード化方法を用いた制御の０〜６０秒の間の比較を示すグラフである。
【図２４Ｂ】表１によるコード化方法および表２によるコード化方法を用いた制御の０〜６０秒の間の比較を示すグラフである。
【図２４Ｃ】表１によるコード化方法および表２によるコード化方法を用いた制御の０〜６０秒の間の比較を示すグラフである。
【図２５Ａ】表１によるコード化方法および表２によるコード化方法を用いた制御の、２０秒〜２５秒の間の比較を示すグラフである。
【図２５Ｂ】表１によるコード化方法および表２によるコード化方法を用いた制御の、２０秒〜２５秒の間の比較を示すグラフである。
【図２５Ｃ】表１によるコード化方法および表２によるコード化方法を用いた制御の、２０秒〜２５秒の間の比較を示すグラフである。
【図２６Ａ】表１によるコード化方法を用いて得られた制御誤差と制御信号を示すグラフである。
【図２６Ｂ】表１によるコード化方法を用いて得られた制御誤差と制御信号を示すグラフである。
【図２６Ｃ】表１によるコード化方法を用いて得られた制御誤差と制御信号を示すグラフである。
【図２６Ｄ】表１によるコード化方法を用いて得られた制御誤差と制御信号を示すグラフである。
【図２６Ｅ】表１によるコード化方法を用いて得られた制御誤差と制御信号を示すグラフである。
【図２６Ｆ】表１によるコード化方法を用いて得られた制御誤差と制御信号を示すグラフである。
【図２７Ａ】表２によるコード化方法を用いて得られた制御誤差および制御信号を示すグラフである。
【図２７Ｂ】表２によるコード化方法を用いて得られた制御誤差および制御信号を示すグラフである。
【図２７Ｃ】表２によるコード化方法を用いて得られた制御誤差および制御信号を示すグラフである。
【図２７Ｄ】表２によるコード化方法を用いて得られた制御誤差および制御信号を示すグラフである。
【図２７Ｅ】表２によるコード化方法を用いて得られた制御誤差および制御信号を示すグラフである。
【図２７Ｆ】表２によるコード化方法を用いて得られた制御誤差および制御信号を示すグラフである。
【図２８Ａ】制御誤差の累積の比較を示すグラフである。
【図２８Ｂ】制御誤差の累積の比較を示すグラフである。
【図２８Ｃ】制御誤差の累積の比較を示すグラフである。
【図２９Ａ】確率論的励起（平均０．０、分散１．０の帯域限定白色ノイズ）を示すグラフである。
【図２９Ｂ】確率論的励起（平均０．０、分散１．０の帯域限定白色ノイズ）を示すグラフである。
【図３０Ａ】車両用サスペンションシステムモデルの０〜１５秒の間の制御結果を示すグラフである。
【図３０Ｂ】車両用サスペンションシステムモデルの０〜１５秒の間の制御結果を示すグラフである。
【図３０Ｃ】車両用サスペンションシステムモデルの０〜１５秒の間の制御結果を示すグラフである。
【図３０Ｄ】車両用サスペンションシステムモデルの０〜１５秒の間の制御結果を示すグラフである。
【図３０Ｅ】車両用サスペンションシステムモデルの０〜１５秒の間の制御結果を示すグラフである。
【図３０Ｆ】車両用サスペンションシステムモデルの０〜１５秒の間の制御結果を示すグラフである。
【図３１Ａ】車両用サスペンションシステムモデルを制御するために得られた０〜１５秒の間の最適制御信号を示すグラフである。
【図３１Ｂ】車両用サスペンションシステムモデルを制御するために得られた０〜１５秒の間の最適制御信号を示すグラフである。
【図３１Ｃ】車両用サスペンションシステムモデルを制御するために得られた０〜１５秒の間の最適制御信号を示すグラフである。
【図３１Ｄ】車両用サスペンションシステムモデルを制御するために得られた０〜１５秒の間の最適制御信号を示すグラフである。
【図３２Ａ】図３０Ａからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３２Ｂ】図３０Ｂからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３２Ｃ】図３０Ｃからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３２Ｄ】図３０Ｄからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３２Ｅ】図３０Ｅからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３２Ｆ】図３０Ｆからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３３Ａ】図３１Ａからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３３Ｂ】図３１Ｂからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３３Ｃ】図３１Ｃからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３３Ｄ】図３１Ｄからの、５秒〜７秒の間の制御を示すグラフである。
【図３４Ａ】適合関数成分の累積を示すグラフである。
【図３４Ｂ】適合関数成分の累積を示すグラフである。
【図３４Ｃ】適合関数成分の累積を示すグラフである。
【図３４Ｄ】適合関数成分の累積を示すグラフである。
【図３５Ａ】調節可能緩衝装置を有するサスペンション制御車両の制御緩衝装置のレイアウトを示す。
【図３５Ｂ】サスペンション制御車両の調節可能緩衝装置を示す。
【図３５Ｃ】図３５Ｂからの調節可能緩衝装置におけるソフト／ハード緩衝のための流体の流れを示す。
【図３６】図３５Ａ〜Ｃに示す調節可能緩衝装置の緩衝力特性を示す。
【図１】
2005535024.tif 000052
【図２】
2005535024.tif 000053
【図３】
2005535024.tif 000054
【図４】
2005535024.tif 000055
【図５Ａ】
2005535024.tif 000056
【図５Ｂ】
2005535024.tif 000057
【図６】
2005535024.tif 000058
【図７Ａ】
2005535024.tif 000059
【図７Ｂ】
2005535024.tif 000060
【図７Ｃ】
2005535024.tif 000061
【図８Ａ】
2005535024.tif 000062
【図８Ｂ】
2005535024.tif 000063
【図９Ａ】
2005535024.tif 000064
【図９Ｂ】
2005535024.tif 000065
【図１０】
2005535024.tif 000066
【図１１】
2005535024.tif 000067
【図１２】
2005535024.tif 000068
【図１３】
2005535024.tif 000069
【図１４Ａ】
2005535024.tif 000070
【図１４Ｂ】
2005535024.tif 000071
【図１４Ｃ】
2005535024.tif 000072
【図１４Ｄ】
2005535024.tif 000073
【図１４Ｅ】
2005535024.tif 000074
【図１４Ｆ】
2005535024.tif 000075
【図１４Ｇ】
2005535024.tif 000076
【図１４Ｈ】
2005535024.tif 000077
【図１４Ｉ】
2005535024.tif 000078
【図１４Ｊ】
2005535024.tif 000079
【図１４Ｋ】
2005535024.tif 000080
【図１４Ｌ】
2005535024.tif 000081
【図１４Ｍ】
2005535024.tif 000082
【図１４Ｎ】
2005535024.tif 000083
【図１５Ａ】
2005535024.tif 000084
【図１５Ｂ】
2005535024.tif 000085
【図１５Ｃ】
2005535024.tif 000086
【図１６Ａ】
2005535024.tif 000087
【図１６Ｂ】
2005535024.tif 000088
【図１６Ｃ】
2005535024.tif 000089
【図１６Ｄ】
2005535024.tif 000090
【図１６Ｅ】
2005535024.tif 000091
【図１６Ｆ】
2005535024.tif 000092
【図１６Ｇ】
2005535024.tif 000093
【図１６Ｈ】
2005535024.tif 000094
【図１６Ｉ】
2005535024.tif 000095
【図１６Ｊ】
2005535024.tif 000096
【図１６Ｋ】
2005535024.tif 000097
【図１６Ｌ】
2005535024.tif 000098
【図１６Ｍ】
2005535024.tif 000099
【図１６Ｎ】
2005535024.tif 000100
【図１７Ａ】
2005535024.tif 000101
【図１７Ｂ】
2005535024.tif 000102
【図１７Ｃ】
2005535024.tif 000103
【図１８】
2005535024.tif 000104
【図１９】
2005535024.tif 000105
【図２０Ａ】
2005535024.tif 000106
【図２０Ｂ】
2005535024.tif 000107
【図２０Ｃ】
2005535024.tif 000108
【図２０Ｄ】
2005535024.tif 000109
【図２０Ｅ】
2005535024.tif 000110
【図２０Ｆ】
2005535024.tif 000111
【図２０Ｇ】
2005535024.tif 000112
【図２０Ｈ】
2005535024.tif 000113
【図２０Ｉ】
2005535024.tif 000114
【図２０Ｊ】
2005535024.tif 000115
【図２０Ｋ】
2005535024.tif 000116
【図２０Ｌ】
2005535024.tif 000117
【図２０Ｍ】
2005535024.tif 000118
【図２０Ｎ】
2005535024.tif 000119
【図２１Ａ】
2005535024.tif 000120
【図２１Ｂ】
2005535024.tif 000121
【図２１Ｃ】
2005535024.tif 000122
【図２２Ａ】
2005535024.tif 000123
【図２２Ｂ】
2005535024.tif 000124
【図２２Ｃ】
2005535024.tif 000125
【図２２Ｄ】
2005535024.tif 000126
【図２２Ｅ】
2005535024.tif 000127
【図２２Ｆ】
2005535024.tif 000128
【図２２Ｇ】
2005535024.tif 000129
【図２２Ｈ】
2005535024.tif 000130
【図２２Ｉ】
2005535024.tif 000131
【図２２Ｊ】
2005535024.tif 000132
【図２２Ｋ】
2005535024.tif 000133
【図２２Ｌ】
2005535024.tif 000134
【図２２Ｍ】
2005535024.tif 000135
【図２２Ｎ】
2005535024.tif 000136
【図２３Ａ】
2005535024.tif 000137
【図２３Ｂ】
2005535024.tif 000138
【図２３Ｃ】
2005535024.tif 000139
【図２４Ａ】
2005535024.tif 000140
【図２４Ｂ】
2005535024.tif 000141
【図２４Ｃ】
2005535024.tif 000142
【図２５Ａ】
2005535024.tif 000143
【図２５Ｂ】
2005535024.tif 000144
【図２５Ｃ】
2005535024.tif 000145
【図２６Ａ】
2005535024.tif 000146
【図２６Ｂ】
2005535024.tif 000147
【図２６Ｃ】
2005535024.tif 000148
【図２６Ｄ】
2005535024.tif 000149
【図２６Ｅ】
2005535024.tif 000150
【図２６Ｆ】
2005535024.tif 000151
【図２７Ａ】
2005535024.tif 000152
【図２７Ｂ】
2005535024.tif 000153
【図２７Ｃ】
2005535024.tif 000154
【図２７Ｄ】
2005535024.tif 000155
【図２７Ｅ】
2005535024.tif 000156
【図２７Ｆ】
2005535024.tif 000157
【図２８Ａ】
2005535024.tif 000158
【図２８Ｂ】
2005535024.tif 000159
【図２８Ｃ】
2005535024.tif 000160
【図２９Ａ】
2005535024.tif 000161
【図２９Ｂ】
2005535024.tif 000162
【図３０Ａ】
2005535024.tif 000163
【図３０Ｂ】
2005535024.tif 000164
【図３０Ｃ】
2005535024.tif 000165
【図３０Ｄ】
2005535024.tif 000166
【図３０Ｅ】
2005535024.tif 000167
【図３０Ｆ】
2005535024.tif 000168
【図３１Ａ】
2005535024.tif 000169
【図３１Ｂ】
2005535024.tif 000170
【図３１Ｃ】
2005535024.tif 000171
【図３１Ｄ】
2005535024.tif 000172
【図３２Ａ】
2005535024.tif 000173
【図３２Ｂ】
2005535024.tif 000174
【図３２Ｃ】
2005535024.tif 000175
【図３２Ｄ】
2005535024.tif 000176
【図３２Ｅ】
2005535024.tif 000177
【図３２Ｆ】
2005535024.tif 000178
【図３３Ａ】
2005535024.tif 000179
【図３３Ｂ】
2005535024.tif 000180
【図３３Ｃ】
2005535024.tif 000181
【図３３Ｄ】
2005535024.tif 000182
【図３４Ａ】
2005535024.tif 000183
【図３４Ｂ】
2005535024.tif 000184
【図３４Ｃ】
2005535024.tif 000185
【図３４Ｄ】
2005535024.tif 000186
【図３５Ａ】
2005535024.tif 000187
【図３５Ｂ】
2005535024.tif 000188
【図３５Ｃ】
2005535024.tif 000189
【図３６】
2005535024.tif 000190
【国際調査報告】
2005535024.tif 000191
2005535024.tif 000192
2005535024.tif 000193