JP2001159903A - 組合せ完成品用単位装置の最適化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来の問題点を解決し、使用者の選択性及び
単位装置の汎用性を失うことなく、組合せ完成品として
の最適な特性を得ることができる組合せ完成品用単位装
置の最適化装置を提供すること。 【解決手段】 本発明に係る組合せ完成品用単位装置の
最適化装置は、他の装置を組み合わせて組合せ完成品と
して用いられる単位装置の動作特性を制御する制御装置
において、前記制御装置に、実時間で、組合せ完成品と
しての機能の特性を評価基準として、前記単位装置の動
作特性を最適化する最適化処理部を設けたことを特徴と
している。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、他の装置を組み合
わせて組合せ完成品として用いられる単位装置の動作特
性を最適化するための最適化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、複数の装置を組み合わせて完
成品として用いられる製品（以下、組合せ完成品と称す
る。）であって、少なくとも一つの単位装置の動作特性
が適当な制御装置により制御されている組合せ完成品は
数多く存在している。例えば、船外機と船艇とを組み合
わせて使用されるモーターボートや、室外機と室内機と
を組み合わせて使用されるエアコン等がこれに該当す
る。このような組合せ完成品に用いられる単位装置の制
御モジュールの特性（即ち、制御モジュールの入出力関
係を決めるパラメータの値）、組合せる装置が決められ
ており、完成品装置の特性や使用環境を事前に特定する
ことができる場合には設計段階で決められるか、或い
は、出荷前のセッティングの段階決めることができるよ
うに組み合わせる装置に適用する範囲で調整可能に設計
されている。また、組み合わせることができる装置が複
数種類あり、組み合わせる装置を事前に特定できない場
合や組合せ完成品が変化する環境の下で使用される場
合、前記制御モジュールの特性は、組み合わせるべき装
置や使用環境を想定し、これらをできる限り、満足でき
るように最大公約数的に決められる。（さらにまた、想
定される使用環境及び使用者の特性の変動に合わせてフ
ァジィ制御器の特性を最適化するように設計されたファ
ジィ推論、ニューラルネットワーク又はヒューリスティ
ックルールを用いて、実時間でファジィ制御器の特性の
最適化を行う方法も提案されている。）

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記したよう
に、組合せ完成品に用いられる単位装置の制御モジュー
ルの特性を設計段階で決めてしまうと、その単位装置に
組み合わせることができる装置は完全に固定されてしま
うので、使用者は、組み合わせるべき装置を選択するこ
とが全くできなくなるという問題があり、また、単位装
置自体の汎用性も全くなくなってしまうという問題があ
る。また、単位装置の制御モジュールの特性を調整可能
に設計してある場合でも、その調整可能な範囲が特定の
装置に合わせられていれば、やはり、汎用性は失われ、
使用者の選択性も失われる。また、組み合わせるべき装
置や使用環境を想定し、これらをできる限り、満足でき
るように最大公約数的に制御モジュールの特性を決めて
いる場合には、どうしても、組み合わせるべき個々の装
置や個々の使用環境に対する適応性が低下し、最適な制
御を実現することはできないという問題がある。本発明
は、上記した従来の問題点を解決し、使用者の選択性及
び単位装置の汎用性を失うことなく、組合せ完成品とし
ての最適な特性を得ることができる組合せ完成品用単位
装置の最適化装置を提供することを目的としている。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る組合せ完成品用単位装置の最適化
装置は、他の装置を組み合わせて組合せ完成品として用
いられる単位装置の動作特性を制御する制御装置におい
て、前記制御装置に、実時間で、組合せ完成品としての
機能の特性を評価基準として、前記単位装置の動作特性
を最適化する最適化処理部を設けたことを特徴とするも
のである。前記制御装置が、所定の入力情報に基づいて
前記単位装置の操作量を決定する基本制御モジュールを
備える場合には、前記最適化処理部は、組合せ完成品と
しての制御特性を評価基準として、前記基本制御モジュ
ールの制御パラメータを最適化するように構成され得
る。また、前記制御装置が、所定の入力情報に基づいて
前記単位装置の操作量を決定する基本制御モジュール
と、所定の入力情報に基づいて、前記操作量の補正量又
は補正率を決定する補正用制御モジュールとを備える場
合には、前記最適化処理部が、組合せ完成品としての制
御特性を評価基準として、前記補正用制御モジュールの
制御パラメータを最適化するように構成され得る。さら
に、前記最適化処理部に、最適化手法に関する演算を行
う最適化演算部と、予め設定された評価基準に基づいて
最適化処理に関する評価を行う自律型評価部とを設け、
前記最適化処理部を、前記最適化演算部で得られた制御
パラメータを用いて実際に制御を行い、その結果を前記
評価部で評価しながら最適化を進めるように構成しても
よい。さらにまた、前記最適化処理部に、最適化手法に
関する演算を行う最適化演算部と、最適化処理に関する
使用者の意志に基づく評価を入力する評価入力手段とを
設け、前記最適化処理部を、前記最適化演算部で得られ
た制御パラメータを用いて実際に制御を行い、その結果
を前記評価入力手段から入力される評価情報に基づいて
評価しながら最適化を進めるように構成してもよい。ま
た、前記最適化演算部は、ヒューリスティックを用いて
最適化に関する演算を行うように構成され得、この場
合、ヒューリスティックとして進化型計算法を用いても
よい。 また、前記進化型計算としては、遺伝的アルゴ
リズム、進化戦略、又は進化的プログラミングを用いる
ことができる。また、前記単位装置は組合せ完成品の動
力発生部であり得、この場合、前記他の装置は組合せ完
成品の本体部であり得る。このような場合、例えば、前
記単位装置は、船外機であり得、前記他の装置は船艇で
あり得る。また、例えば、前記単位装置は電動補助動力
装置であり得、前記他の装置は自転車又は車椅子であり
得る。さらにまた、例えば、組合せ完成品が電子制御燃
料装置及び電子スロットル装置ととの組合せからなる原
動機である場合には、前記単位装置が、電子制御燃料噴
射装置で、前記他の装置が電子スロットル装置であり
得、また、前記単位装置が、電子スロットル装置で、前
記他の装置が電子制御燃料噴射装置であり得る。また、
例えば、前記単位装置はロボットの胴体部であり得、こ
の場合、前記他の装置がロボットの頭部、腕部、及び／
又は脚部であり得る。また、例えば、組合せ完成品がエ
アコンの場合には、前記単位装置がエアコンの室内機で
あり、他の装置がエアコンの室外機であってもよく、ま
た、前記単位装置がエアコンの室外機であり、前記他の
装置がエアコンの室内機であってもよい。

【０００５】

【発明の実施の形態】以下、添付図面に示した幾つかの
実施例を参照しながら本発明に係る組合せ完成品用単位
装置の最適化装置（以下、単に最適化装置と称する。）
の実施の形態について説明する。図１は、本発明に係る
組合せ完成品用単位装置の最適化装置の一実施例を示す
概略ブロック図である。図面に示すように、この最適化
装置は、適当な外界情報を入力情報とし、その入力情報
に基づいて、他の装置を組み合わせて組み合わせ完成品
として使用される単位装置に対して操作量、補正量、又
は補正係数等の操作量に関連する情報を決定し、出力す
る制御モジュールを備えている。この制御モジュール
は、好ましくは、ファジィ推論システムを採用している
制御モジュール、例えば、ファジィ制御器、ファジィ意
志決定システム又はファジィニューロ制御器であり得る
が、これに限定されるものではない。また、この最適化
装置は、最適化処理部を備え、この最適化処理部は、対
話型進化処理部及び／又は自律型進化処理部を有し、こ
れらの進化処理部により組合せ完成品としての特性を評
価基準として、組合せ完成品の使用中、即ち、実時間
で、制御モジュール内のパラメータを最適化する。最適
化されるべきパラメータは、制御モジュールに関するパ
ラメータであれば任意のパラメータでよく、例えば、フ
ァジィ推論システムを採用している場合には、メンバシ
ップ関数の数、形状、位置及び広がりを決めるためのパ
ラメータ、ファジィルール、又は入出力値の規格化係数
等が挙げられる。また、最適化のための評価について
は、対話型進化処理部に対しては使用者が直接行い、ま
た、自律型評価処理部に対しては予め所定の評価基準に
基づいて設計された評価部によって行われる。このよう
に、組合せ完成品としての特性を評価基準として、実時
間で、単位装置を制御する制御モジュールのパラメータ
を最適化できるように構成することによって、単位装置
を、任意の他の装置及び使用環境に合うように最適化し
てくことが可能になり、その結果、単位装置の汎用性及
び他の装置の選択の可能性を確保したまま、単位装置の
最適化を図ることができるようになる。

【０００６】次に、本発明に係る最適化方法の適用例を
制御対象を特定した実施例を挙げて説明していく。図２
〜図１７は、本発明に係る最適化方法を滑走艇の船外機
及びトリム装置に適用した実施例を示している。図２
は、船外機及びトリム装置と制御装置との関係を示す概
略図である。図中、符号１０は制御装置を示しており、
この制御装置１０は、艇体の変化や外乱に応じた定速航
送制御及び加速最適化制御を実現する最適な操船特性及
び加速特性を獲得し、また、使用者の好み、即ち、使用
者が異なる場合は勿論のこと、同一の使用者の好みの時
間的変化、例えば、春と秋で操船の好みが変化するよう
な場合に応じても最適な操船特性及び加速特性を獲得す
るように構成されている。なお、本実施例において、
「操船特性」とは、電子スロットル弁操作とトリム操作
による船速制御特性のことを意味する。制御装置１０
は、エンジン回転数、速度、加速度、ステアリング角
度、スロットル開度等の情報を入力し、これらの入力情
報に基づいて電子スロットル弁と、油圧シリンダ及び油
圧ポンプを備えたトリム装置とを操作することにより、
吸入空気量及び船体の姿勢を制御し、定速航走制御及び
加速最適化制御を行う。

【０００７】図３及び図４は、制御装置１０の内部構成
を示す概略ブロック図である。図面に示すように、この
制御装置１０は定速航走制御部及び加速最適化制御部を
有する。定速航走制御部は、図３に示すように、所定の
入力情報に基づいて電子スロットル弁の開度とトリム角
度を決定する操船ファジィ制御モジュールと、前記操船
ファジィ制御モジュールの規格化係数を最適化する自律
型進化処理部と、自律型進化処理部の評価を行う操船性
評価部と、前記操船ファジィ制御モジュールのファジィ
ルールを最適化する対話型進化部とを有する。また、加
速最適化制御部は、図４に示すように、所定の入力情報
に基づいてトリム角度を決定するトリム制御モジュール
と、前記トリム制御モジュールの制御パラメータを最適
化する自律型進化処理部と、自律型進化処理部の評価を
行う加速性評価部と、前記トリム制御モジュールの制御
パラメータを最適化する対話型進化処理部とを有する。
尚、前記「規格化係数」とは、入出力情報の大きさを調
整する係数を意味する。

【０００８】１．定速航走制御部における制御：操船フ
ァジィ制御モジュールは、ファジィ推論システムとし
て、例えば、簡略推論法を採用しており、エンジン回転
数、速度、加速度、ステアリング角度に対する電子スロ
ットル弁開度変化量とトリム角度変化量とを出力する。
前記ファジィルールテーブルは、熟練者の操船知識を基
に設計され得、簡略推論法におけるファジィルールは実
数値で表される。定速航走制御部における自律型進化処
理部は、例えば、遺伝的アルゴリズムを採用しており、
図５に示すように前記操船ファジィ制御モジュールの規
格化係数をコード化して個体を生成し、遺伝的アルゴリ
ズムを用いて、これらの規格化係数の最適化を行う。自
律型進化処理中の各個体の評価は、目標となる操船特
性、例えば、使用者が定めた速度に対する実速度の偏差
が目標値以下に近づくほど評価値が高くなるように設定
された評価部が行うように構成されており、その結果、
操船ファジィ制御モジュールの規格化係数は目標となる
操船特性に向けて自動的に最適化され、使用環境や艇体
が変化した場合においても、最適な操船特性が得られる
ようになる。このように、進化処理における評価を、予
め設計された評価部により行い、最適化を自動的に行え
るようにする方法を本明細書では自律型評価を称する。
また、操船制御部における対話型進化処理部は、例え
ば、遺伝的アルゴリズムを採用しており、図６に示すよ
うに前記操船ファジィ制御モジュールのファジィルール
テーブルの一部をコード化して個体を生成し、遺伝的ア
ルゴリズムを用いて、これらのファジィルールテーブル
の一部の最適化を行う。対話型最適化処理中の各個体の
評価は、使用者が実際に体感する乗り心地に基づいて行
うように構成されており、その結果、操船ファジィ制御
モジュールのファジィルールテーブルの一部は使用者の
評価に従って最適化され、使用者の評価に合った最適な
操船特性が得られるようになる。このように、進化処理
における評価を使用者が行う方法を本明細書では対話型
評価と称する。次に、上記した定速航走制御部における
進化処理について説明していく。図７は、定速航走制御
部の進化処理の流れを示すフローチャートである。上述
のように、この制御装置では、進化処理を行う際に、定
速航走制御部の自律型進化処理部については自律型評価
を行い、対話型進化処理部については対話型評価を用い
ている。評価方法が異なると最適化処理の流れが異なる
ので、以下の説明では自律型評価方法を採用した進化処
理と対話型評価方法を採用した進化処理とを分けて説明
する。 ａ．自律型進化処理部における進化処理 図７に示すように、始めに規格化係数の初期値を予め決
めた範囲内でランダムに決定し、複数の初期個体からな
る第１世代を生成する（ステップ１−１）。そして、第
１世代の全ての個体に対する定速航走制御評価を行う
（ステップ１−２）。ここで、定速航走制御評価につい
て簡単に説明すると、時分割により複数の個体を擬似的
に並行に動作させ、その期間の合計での評価値を比較す
る。具体的には、エンジン回転数の使用域に応じて評価
を変更し、例えば、エンジンの低回転域を用いるトロー
リングの場合には、図８に示すように、１０個の個体に
ついて、１分ずつ制御を行い、目標速度に対する実速度
の差の絶対値をサンプリングタイム毎に合計し、これを
１サイクルとして２０サイクル繰り返し、評価期間内の
総合計を評価値として算出する。こうすることで、気象
や海象（具体的には、例えば、風や波）等の外乱による
影響を、各個体でトータルとして揃えられるため、各個
体の特性を公平に評価することができる。また、エンジ
ンの高回転域を用いるクルージングの場合、前記した評
価方法に加えて、高速時に発生する不安定な挙動、即
ち、艇体が上下に揺れるピッチングや、左右に振られる
ダッチロールを抑制するために、ピッチング、又はダッ
チロールを検出した場合には、個体の評価値として０を
与え、トリム角をピッチング、又はダッチロールが発生
しない角度まで減少させることで艇体を安定させ、以降
その角度を最大トリム角として各個体の評価を行う。こ
うすることで、高速時に不安定な挙動が発生することを
防止することができる。上記した評価値計算処理（ステ
ップ１−２）で得られた各個体の評価値に基づいて、そ
れが最適な操船特性か否かを評価し（ステップ１−
３）、評価の結果、最適な操船特性が獲得できたか否か
を判断する（ステップ１−４）。そして、最適な操船特
性が得られていた場合には進化処理を終了し、得られて
いない場合には、進化型計算モジュールに入り、次世代
の個体群を生成する（ステップ１−５）。 ｂ．対話型進化処理部における進化処理 図７に示すように、対話型進化処理部には通常制御モー
ドと進化モードとがある。通常制御モードと進化モード
の切り換え（ステップ２−１）は、予め決められた条
件、例えば、時間に基づいて行ってもよく、また、図９
に示すようなインターフェイスを介して使用者の意志に
基づいて行ってもよい。通常制御モードでは、その時点
で確定しているファジィルールテーブルを用いてファジ
ィ制御を行い、同時に進化モードに切り替わるまでの各
ファジィルールの適合度の累計を求める（ステップ２−
２）。具体的には、図１０に示すように、ある時刻にお
ける各ファジィルールの適合度を演算する適合度テーブ
ルの演算結果を、進化モードに切り替わるまでの適合度
の累計を演算する累計テーブルに加算し（ステップ２−
３）、これを進化モードに切り替わった時点で終了す
る。進化モードに切り替わると、図７に示すように、累
計テーブルを参照して、対応する任意の数のファジィル
ールを、累計の大きいものから順に染色体にコード化し
（ステップ２−４）、これを初期値として正規分布に従
った摂動を加え、複数の初期個体から成る第１世代を生
成する（ステップ２−５）。そして、第１世代のいずれ
かの個体のパラメータを用いて試乗を行い（ステップ２
−６）、その個体に対する評価値を使用者が入力する
（ステップ２−７）。前記評価値に基づいて、好みの操
船特性が得られたか否かを判断し（ステップ２−８）、
得られたと判断した場合には、その個体を最優良個体と
して進化処理を終了し、得られていない場合には、１世
代の全ての個体に対して試乗及び評価が終了しかた否か
を判断する（ステップ２−９）。全ての個体及び評価が
終了していない場合には、ファジィ制御モジュールのフ
ァジィルールを別の個体のものに変更し（ステップ２−
１０）、再び試乗を行わせる（ステップ２−６）。ま
た、全ての個体に対する試乗及び評価が終了した場合に
は、規定世代数に達したか否かを判断し（ステップ２−
１１）、達したと判断した場合には、その世代で最も評
価値の高い個体を最優良個体として進化処理を終了し、
達していないと判断した場合には進化型計算モジュール
に入り（ステップ２−１２）、次世代の個体郡を生成
し、再び、それらの個体のファジィルールを用いた試乗
及び評価を行う。以上の処理は、好みの操船特性が得ら
れるか、規定世代数に達するまで繰り返し行われ、その
結果、操船ファジィ制御モジュールのファジィルールテ
ーブルの一部は得られた個体のファジィルールに置き換
えられ、累計テーブルは０に初期化される（ステップ２
−１３）。その後、再び、通常制御モードに切り替わる
と、置き換えられたファジィルールテーブルを用いてフ
ァジィ制御を行い、進化モードに切り替わるまで、この
時の各ファジィルールの適合度の累計を求める。上記し
た処理を繰り返すことによって、適合度の累計の高い、
即ち、現在の環境においてよく使用される領域のファジ
ィルールについて、集中して最適化を行うことが可能と
なり、また、あまり使用されていない領域のファジィル
ールを変更することがないため、環境が急変し、あまり
使用されていない領域のファジィルールが使用された場
合でも、安定した制御を行うことが可能になる。

【０００９】２．加速最適化制御部における制御 トリム制御モジュールは、速度に対するトリム変化量を
出力する。図１１は、船舶の速度―抵抗曲線とトリム位
置との関係を示すグラフである。図１１に示すように、
船舶の速度―抵抗曲線はトリム位置によって大きく異な
る。艇体と水面との間に発生する抵抗は、大きく造波抵
抗と摩擦抵抗とに分けることができる。造波抵抗とは、
船舶の推進時に自らが発生する波による抵抗であり、摩
擦抵抗とは艇体と水面との摩擦によって発生する抵抗で
ある。低速域では、増速するに従って造波抵抗が増加
し、ある速度において極限となる。この状態はハンプと
呼ばれ、ハンプは、トリム角が最も小さな状態であるフ
ルトリムイン」の時に最も小さく、トリム角が最も大き
な状態であるフルトリムアウトに近づくにつれて次第に
大きくなる。ハンプを超えると、造波抵抗は次第に小さ
くなり、やがてプレーニング状態となる。プレーニング
時における摩擦抵抗は、フルトリムインの時に最も大き
く、フルトリムアウト付近で最も小さくなる。通常、手
動で停船時から最高速度まで加速を行う場合、フルトリ
ムインの状態からスロットルを全開にし、ハンプを超え
た時点から、次第に、トリムをピッチング及びダッチロ
ールの発生しないトリム角まで、アウト側に操作する。
こうすることで、造波抵抗と摩擦抵抗とを押さえること
が可能になり、結果として、停船時あら最高速度に達す
るまでの時間が短縮される。しかしながら、トリムを操
作するタイミング、操作する速度並びに最終的なトリム
角は、艇体の種類が外乱によって大きく異なり、また、
高度な操作技術を要求する。加速最適化制御部における
自律型進化処理部は、例えば、遺伝的アルゴリズムを採
用しており、図１２に示すようにトリム制御モジュール
の制御パラメータ（トリムアウト開始速度Ｔ１、トリム
作動速度Ｔ２、最終トリム角度Ｔ３）をコード化して個
体を生成し、遺伝的アルゴリズムを用いて、これらの制
御パラメータの最適化を行う。自律型進化処理中の各個
体の評価は、目標となる加速特性、例えば、停船時から
定められた速度に達するまでの時間が短いほど、評価値
が高くなるように設定された評価部が行うように構成さ
れており、その結果、トリム制御モジュールの制御パラ
メータは目標となる加速特性に向けて自動的に最適化さ
れ、使用環境や艇体が変化した場合においても、最適な
加速特性が得られるようになる。また、加速最適化制御
部における対話型進化処理部は、例えば、遺伝的アルゴ
リズムを採用しており、トリム制御モジュールの制御パ
ラメータをコード化して個体を生成し、遺伝的アルゴリ
ズムを用いて、これらの制御パラメータの最適化を行
う。対話型最適化処理中の各個体の評価は、使用者が、
実際に体感する乗り心地に基づいて行うように構成され
ており、その結果、トリム制御モジュールの制御パラメ
ータは使用者の評価に従って最適化され、使用者の評価
に合った最適な加速特性が得られるようになる。自律型
進化処理部と対話型進化処理部の切り替えは予め定めら
れた条件、例えば、時間に基づいて行っても良く、ま
た、図７に示すようなインターフェイスを介して、使用
者の意思に基づいて行ってもよい。具体的には、まず自
律型進化処理部で進化処理を行い、そこで得られた最適
な加速特性を基に、対話型進化処理部で進化処理を行
い、使用者の好みに合うように微調整を行うように構成
しても良く、また、自律型進化処理中に、使用者の気に
入らないような個体が発生した場合は、使用者がその場
で評価値０を与え、次個体に切り替えるように構成して
もよい。次に、上記した加速最適化制御部における進化
処理について説明していく。図１３は、加速最適化制御
部の進化処理の流れを示すフローチャートである。 ａ．自律型進化処理部における進化処理 図１３に示すように、始めに制御パラメータの初期値を
予め決められた範囲でランダムに決定し、複数の初期個
体からある第１世代を生成する（ステップ１−１）。そ
して、第１世代の全ての個体に対する加速最適化制御評
価を行う（ステップ１−２）。ここで、加速最適化制御
評価について簡単に説明すると、１個体につき１回、停
船状態から定められた速度までスロットル全開で加速
し、定められた速度に達するまでの時間を評価値として
算出する。上記した評価値計算処理（ステップ１−２）
で得られた各個体の評価血に基づいて、それが最適な加
速特性か否かを評価し（ステップ１−３）、評価の結
果、最適な加速特性が獲得できたか否かを判断する（ス
テップ１−４）。そして、最適な操船特性が得られてい
た場合には進化処理を終了し、得られていない場合に
は、進化型計算モジュールに入り、次世代の個体郡を生
成する（ステップ１−５）。 ｂ．対話型進化処理部における進化処理 図１３に示すように、始めに制御パラメータの初期値を
予め決められた範囲でランダムに決定し、複数の初期個
体からなる第１世代を生成する（ステップ１−２）。そ
して、第１世代の何れかの個体のパラメータを用いて試
乗を行い（ステップ２−２）、その個体に対する評価値
を使用者が入力する（ステップ２−３）。前記評価値に
基づいて、好みの加速特性が得られたか否かを判断し
（ステップ２−４）、得られたと判断した場合には進化
処理を終了し、得られていない場合には、１世代の全て
の個体に対して試乗及び評価が終了したか否かを判断す
る（ステップ２−５）。全ての個体に対する試乗及び評
価が終了していない場合には、トリム制御モジュールの
パラメータを別の個体のものに変更し（ステップ２−
６）、再び試乗を行わせる（ステップ２−２）。また、
全ての個体に対する試乗及び評価が終了した場合には、
進化型計算モジュールに入り（ステップ２−７）、次世
代の個体郡を生成し、再び、それあの個体のパラメータ
を用いた試乗及び評価を行う。これらの処理は好みの加
速特性が得られるまで繰り返し行われ、その結果、トリ
ム制御モジュールのパラメータは最適化される。ここ
で、対話型を採用した加速特性の評価について説明する
と、１個体につき１回、停船状態から定められた速度ま
でスロットル全開で加速し、使用者が体感した加速感及
び乗り心地に基づいて評価値を入力する。

【００１０】ここで、進化型計算モジュールの幾つかの
例について説明する。 ａ．遺伝的アルゴリズム（ＧＡ） 図１４は、進化型計算法として遺伝的アルゴリズムを用
いた場合の進化型計算モジュールの概略フローチャート
である。このモジュールでは、１世代の個体全ての評価
の終了後、好みの特性が得られたかった場合に、次世代
の個体郡を生成する。スケーリング（ステップ１）につ
いては、個体郡内の最大適応度と平均適応度との比率が
一定となるように適応度の線形変換を行う。選択（ステ
ップ２）については、使用者の評価値（適応度）に比例
して確率的に選択するルーレット選択方式が採用され得
る。また、ランダムに選んだｎ個の個体の中で最良の評
価値を持つものを選択するトーナメント選択方式を用い
ることもできる。交叉（ステップ３）には、１点交叉、
２点交叉、又は正規分布交叉等の手法がある。尚、交叉
のために選択された親が同一の個体であることもおこり
得るが、これを放置すると個体郡としての多様性が失わ
れることになるので、交叉に選択された親が同一の個体
の場合には、他の選択された個体と入れ換えて、可能な
限り、同じ個体の交叉を避ける。突然変異（ステップ
４）については、個体の各遺伝子座について一定の確率
で、ランダムに値を変更する。そのほかにも正規分布に
従う摂動を加える方法も考えられる。異なる個体を交叉
の親として選択したにもかかわらず、それらが遺伝的に
みて全く同一である場合には、交叉する親の両方につい
て、通常より高い確率で突然変異を生じさせる。また、
上記の他に、一度に一世代の全ての個体を置き換える
「再生」と呼ばれる世代交代の手法を用いてもよい。さ
らに、厳密に世代交代を適用した場合、評価の高い個体
を破壊してしまう恐れがあるため、エリート（高い評価
を獲得した任意の数の個体）を無条件に次世代に残すエ
リート保存戦略を合わせて用いてもよい。 ｂ．進化戦略（ＥＳ） 図１５は、進化型計算法として進化戦略を用いた場合の
進化型計算モジュールの概略フローチャートである。こ
のモジュールでは、１世代の個体全ての評価の終了後、
好みの特性が得られなかった場合に、次世代の個体郡を
生成する。選択（ステップ１）については、進化戦略の
種類により選択の仕方が異なるので、ここでは、代表的
な２種類の手法について説明する。 （μ，λ）−ＥＳと呼ばれる進化戦略の場合、μ個の親
個体から生成されたλ個の子個体の中から、適応度の良
いものから順にμ個を確定的に選択する。 （μ＋λ）−ＥＳと呼ばれる進化戦略の場合、μ個の親
個体とλ個の子個体とを合わせた個体郡の中から、適応
度の良いものから順にμ個を確定的に選択する。 進化戦略には、上記の他に下記のような手法があり、こ
れらを用いる場合には、これらの手法に合わせた選択の
仕方を行う。 ・（１，１）−ＥＳ：ランダムウォーク（ＲＷ） ・（１＋１）−ＥＳ：ヒルクライミング（ＨＣ） ・（１，λ）−ＥＳ，（１＋λ）−ＥＳ：近傍探索法 ・（μ＋１）−ＥＳ：連続世代型多点探索法 交叉（ステップ２）については、正規分布交叉を用いる
が、パラメータごとに親の値を継承したり、中点、内分
点又は外分点を子の値としてもよい。突然変異（ステッ
プ３）については、各パラメータに対して正規分布に従
う摂動を加える。このとき、正規分布の分散はパラメー
タごとに調整を行っても良いし、パラメータ間の相関を
持たせてもよい。以上説明したように進化戦略（ＥＳ）
は、各パラメータを実数値のまま使用するため、遺伝的
アルゴリズムのような表現型から遺伝子型への変換が不
要になるという利点がある。また、正規分布交叉などの
実数の連続性を考慮した交叉方法を用いることで、遺伝
的アルゴリズムにおいてよく用いられるバイナリコード
やグレイコードを１点交叉や多点交叉させるものより
も、親の形質を強く子の形質に反映させることができ
る。 ｃ．進化的プログラミング（ＥＰ） 図１６は、進化型計算手法として進化的プログラミング
を用いた場合の進化型計算モジュールの概略フローチャ
ートである。スケーリング（ステップ１）については、
個体数がμ個の場合、摂動を加える前の個体と摂動を加
えた後の個体を合わせた２μ個の個体について、それぞ
れランダムに選んだｑ個の個体と比較し、勝っている数
をその個体の適合度とする。選択（ステップ２）は、生
成された個体郡の中から適応度のよいものから順にμ個
を選択する。選択は確定的であるが、スケーリングが確
率的であるので、実質的には選択は確率的となる。以上
説明した進化的プログラミング（ＥＰ）は、各パラメー
タを実数値のまま使用するため、遺伝的アルゴリズムの
ような表現型から遺伝子型への変化が不要になるという
利点がある。また、交叉を用いないので、表現型に制約
がない。遺伝的アルゴリズムは進化戦略のようにパラメ
ータをストリング状にする必要があなく、木構造等でも
よい。

【００１１】本実施例で説明した滑走艇は、天候や季節
の変化により使用環境が著しく変動し、また、使用者の
好みも著しく変動するものなので、全ての使用者があら
ゆる使用環境下において満足できる船速制御特性を設計
の段階や出荷前のセッティングの段階で獲得することは
実質的に不可能な制御対象であり、また、通常、船外機
と船体とが別個に製造されるため、最適な船速制御を行
うためには、使用環境及び使用者の特性に加えて、船体
に合わせたスロットル制御及びトリム角制御が必要とな
り、制御装置にファジィ制御器を用いている場合、全て
の条件に合わせてファジィ制御器の特性の最適化を行う
のは非常に困難だが、以上説明したように、電子スロッ
トル弁操作及びトリム操作を制御する制御装置１０の操
船ファジィ制御モジュールのパラメータを、進化型計算
を用いて実時間で最適化できるように構成することによ
って、これらの全ての条件に合った船速制御を行うこと
が可能になるという顕著な効果を奏する。

【００１２】以上説明した実施例では、エンジン回転
数、速度、加速度、ステアリング角度等の情報を入力
し、これらの入力情報に基づいて電子スロットル弁及び
トリム装置を操作することにより、吸入空気量及び艇体
の姿勢を制御することで定速航走制御を行い、定速航走
制御部は、所定の入力情報に基づいて電子スロットル弁
の開度とトリム角度を操船ファジィ制御モジュールによ
って決定し、前記操船ファジィ制御モジュールの規格化
係数を自律型評価を用いて最適化を行い、前記操船ファ
ジィ制御モジュールのファジィルールを対話型評価を用
いて最適化し、また、速度を入力し、入力情報に基づい
てトリム装置を操作することにより、姿勢を制御するこ
とで加速制御を行い、加速最適化制御部は、所定の入力
情報に基づいてトリム角度をトリム制御モジュールによ
って決定し、前記トリム制御モジュールの制御パラメー
タを自律型評価及び対話型評価を用いて最適化した航走
制御装置について説明しているが、本発明に航走制御装
置は、上記した実施例に限定されることなく、例えば、
評価を燃費消費率及び／又は消費電力に基づいて行って
もよく、使用者の乗り心地に基づいて行ってもよく、ま
た、加速最適化制御部が電子スロットル制御モジュール
を備えるように構成してもよい。また、上記した実施例
では、滑走艇の船外機及びトリム装置について最適化を
行うように構成されているが、これは本実施例に限定さ
れることなく、例えば、図１７に示すように、エンジン
及びウォータノズルトリム装置と、艇体とを組み合わせ
て組合せ完成品として使用されるパーソナルウォータク
ラフトにおけるエンジン及びウォータノズルトリム装置
を単位装置として、本発明を適用した場合には、エンジ
ンにおける電子スロットル弁装置及びウォータノズルト
リム装置を制御する制御装置をパーソナルウォータクラ
フトとしての特性を評価基準として最適化して、吸入空
気量及び艇体の姿勢の制御の最適化を行うことが可能に
なり、また、図１８に示すように、艇体と、ガソリンエ
ンジンを搭載した船外機及びトリム装置とを組み合わせ
て組合せ完成品として使用される滑走艇における船外機
及びトリム装置を単位装置として、本発明を適用した場
合には、エンジンにおける電子スロットル弁装置とトリ
ム装置とを制御する制御装置を滑走艇の特性を評価基準
として最適化して吸入空気量及び艇体の姿勢の制御の最
適化を行うことが可能になり、さらに、図１９に示すよ
うに、艇体と、ディーゼルエンジンを搭載した船外機及
びフラップ可動装置とを組み合わせて組合せ完成品とし
て用いられる滑走艇における船外機及びフラップ可動装
置を単位装置として本発明を提供する場合には、エンジ
ンにおける燃料噴射装置とフラップ可動装置とを制御す
る制御装置を滑走艇の特性を評価基準として最適化して
燃料噴射量及び艇体の姿勢の制御の最適化を行うことが
可能になる。

【００１３】さらにまた、本発明に係る最適化装置が適
用され得る制御対象は、上記した実施例に限定されるこ
となく他の装置を組み合わせて組合せ完成品として用い
られる単位装置の動作特性を制御する制御装置であれば
任意の制御装置でよいことは勿論であり、例えば、図２
０〜図２２に示す制御対象等が挙げられる。図２０は、
ロボットの動作を制御する制御装置に本発明に係る最適
化方法を適用する場合の実施例であり、この実施例で
は、制御装置は、ロボット本体に取り付けられた赤外線
センサ、カメラ等の画像入力装置、マイク等の音声入力
装置、及び加速度センサからの検出結果に基づく情報を
入力情報とし、これらの入力情報に基づいて、ロボット
の動作を出力するファジィ制御モジュールを備えてお
り、このファジィ制御モジュールが実時間で最適化され
るように構成されている。最適化されるべきパラメータ
は、任意に選択され得、最適化のための評価は、適当な
入力装置により使用者が直接行うことができるように構
成されている。使用者が評価を入力するための入力装置
は、別途設けてもよいが、例えば、前記画像入力装置や
音声入力装置等により使用者の状態を検出し、その検出
結果に基づいて使用者の評価を認識するように構成して
もよく、このように、構成することで、ロボットが使用
者の意志を理解しているかのようにロボットの動作を最
適化することができるようになるという効果も奏する。
このように、ロボットの動作を制御する制御装置に本発
明に係る最適化方法を適用した場合には、ロボット本体
の変更（例えば、ヒト型ロボットからイヌ型ロボットへ
の変更）や、使用環境の変化、さらには、使用者の好み
に応じて、ロボットに最適な動作を実行させることが可
能になる。また、図２１に示すように、胴体部に、頭
部、腕部及び／又は脚部が変更可能に取り付けられ、こ
れらのパーツの動作が胴体部に設けられた制御装置によ
って制御されるように構成されているロボットの前記制
御装置に、本発明に係る最適化方法を適用した場合に
は、頭部、腕部及び／又は脚部が変更された場合でも、
取り付けられたパーツに応じた最適な動作を行えるよう
に、制御装置を最適化していくことが可能になるので、
ロボットのパーツに対する制限が少なくなり、手軽にパ
ーツ変更を行うことができるようになるという効果を奏
し、これにより、パーツ変更するだけで一台のロボット
が、様々な作業やエンターテイメント動作を行うことが
可能になるという効果を奏し、ロボットの利用可能性が
広がる。図２２は、電動補助動力装置を備えた自転車の
制御装置に本発明に係る最適化方法を適用する場合の実
施例である。この制御装置は、使用者によるペダルの踏
力、速度及び加速度を入力情報とし、これらの入力情報
に基づいて、電動補助動力装置へのアシスト力を決定し
出力するファジィ制御モジュールを備えており、このフ
ァジィ制御モジュールが実時間で最適化されるように構
成されている。このように、電動補助動力装置を備えた
自転車の制御装置に本発明を適用することで、電動補助
装置を取り付ける自転車の種類を変更しても、実時間で
電動補助装置のアシスト力を、取り付けた自転車に合わ
せて最適化することが可能になるので、電動補助装置の
取付対象となる自転車の種類に制限を低くすることが可
能になり、また、電動補助装置と自転車本体とを別個に
製造した場合でも、電動補助装置を簡単に個々の自転車
に適用させることができるようになる。また、このよう
に構成することで、使用環境、使用者の年齢や体格、又
は使用者のアシスト力やバッテリ持続時間に対する好み
に応じて、実時間で最適なアシスト力を出力することが
可能になるように制御装置を最適化することができると
いう効果を奏する。また、これは、電動補助動力装置を
備えているものであれば、どのような対象物でも同様の
効果が得られ、例えば、車椅子等でも同様の効果が得ら
れる。

【００１４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る他の
装置を組み合わせて組合せ完成品として用いられる単位
装置の動作特性を制御する制御装置において、前記制御
装置に、実時間で、組合せ完成品としての機能の特性を
評価基準として、前記単位装置の動作特性を最適化する
最適化処理部を設けているので、使用者の選択性及び単
位装置の汎用性を失うことなく、組合せ完成品としての
最適な特性を得ることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る組合せ完成品用単位装置の最
適化装置の一実施例を示す概略ブロック図である。

【図２】 船外機及びトリム装置と制御装置との関係
を示す概略図である。

【図３】 制御装置１０の内部構成を示す概略ブロッ
ク図である。

【図４】 制御装置１０の内部構成を示す概略ブロッ
ク図である。

【図５】 操船ファジィ制御モジュールの規格化係数
と、それをコード化して生成された個体との関係を概念
的に示す図である。

【図６】 操船ファジィ制御モジュールのファジィル
ールテーブルと、その一部をコード化して生成された個
体との関係を概念的に示す図である。

【図７】 定速航走制御部の進化処理の流れを示すフ
ローチャートである。

【図８】 複数の個体を時分割で評価する時の時分
割の仕方の一例を示すグラフである。

【図９】 通常制御モードと進化モードの切り換えを
行うインターフェースの一例を示す図である。

【図１０】 ファジィルールの適合度の累計を求め方の
一例を示す図である。

【図１１】 船舶の速度―抵抗曲線とトリム位置との関
係を示すグラフである。

【図１２】 加速最適化制御部における自律型進化処
理部で用いられる個体の一例を示す図である。

【図１３】 加速最適化制御部の進化処理の流れを示す
フローチャートである。

【図１４】 進化型計算法として遺伝的アルゴリズムを
用いた場合の進化型計算モジュールの概略フローチャー
トである。

【図１５】 進化型計算法として進化戦略を用いた場合
の進化型計算モジュールの概略フローチャートである。

【図１６】 進化型計算手法として進化的プログラミン
グを用いた場合の進化型計算モジュールの概略フローチ
ャートである。

【図１７】 本発明の別の適用例を示す概略図である

【図１８】 本発明のさらに別の適用例を示す概略図で
ある。

【図１９】 本発明のさらに別の適用例を示す概略図で
ある。

【図２０】 本発明のさらに適用例を示す概略図であ
る。

【図２１】 本発明のさらに別の適用例を示す概略図で
ある。

【図２２】 本発明のさらに別の適用例を示す概略図で
ある。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山口 昌志 静岡県磐田市新貝2500番地 ヤマハ発動機 株式会社内 (72)発明者 原田 博 静岡県浜松市新橋町1400番地 三信工業株 式会社内 (72)発明者 松下 行男 静岡県浜松市新橋町1400番地 三信工業株 式会社内 Ｆターム(参考） 5H004 GA40 GB09 GB12 GB14 GB16 HA16 HB07 HB09 HB14 JA21 JB09 KD01 LA15

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】他の装置を組み合わせて組合せ完成品とし
   て用いられる単位装置の動作特性を制御する制御装置に
   おいて、 前記制御装置に、実時間で、組合せ完成品としての機能
   の特性を評価基準として、前記単位装置の動作特性を最
   適化する最適化処理部を設けたことを特徴とする組合せ
   完成品用単位装置の最適化装置。
2. 【請求項２】前記制御装置が、所定の入力情報に基づい
   て前記単位装置の操作量を決定する基本制御モジュール
   を備え、 前記最適化処理部が、組合せ完成品としての制御特性を
   評価基準として、前記基本制御モジュールの制御パラメ
   ータを最適化することを特徴とする請求項１に記載の最
   適化装置。
3. 【請求項３】前記制御装置が、 所定の入力情報に基づいて前記単位装置の操作量を決定
   する基本制御モジュールと、 所定の入力情報に基づいて、前記操作量の補正量又は補
   正率を決定する補正用制御モジュールとを備え、 前記最適化処理部が、組合せ完成品としての制御特性を
   評価基準として、前記補正用制御モジュールの制御パラ
   メータを最適化することを特徴とする請求項１又は２に
   記載の最適化装置。
4. 【請求項４】前記最適化処理部が、 最適化手法に関する演算を行う最適化演算部と、 予め設定された評価基準に基づいて最適化処理に関する
   評価を行う自律型評価部とを備え、 前記最適化処理部が、前記最適化演算部で得られた制御
   パラメータを用いて実際に制御を行い、その結果を前記
   評価部で評価しながら最適化を進めることを特徴とする
   請求項１〜３の何れか一項に記載の最適化装置。
5. 【請求項５】前記最適化処理部が、 最適化手法に関する演算を行う最適化演算部と、 最適化処理に関する使用者の意志に基づく評価を入力す
   る評価入力手段とを備え、 前記最適化処理部が、前記最適化演算部で得られた制御
   パラメータを用いて実際に制御を行い、その結果を前記
   評価入力手段から入力される評価情報に基づいて評価し
   ながら最適化を進めることを特徴とする請求項１〜４の
   何れか一項に記載の最適化装置。
6. 【請求項６】前記最適化演算部を、ヒューリスティック
   を用いて最適化に関する演算を行うように構成したこと
   を特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の最適化
   装置。
7. 【請求項７】前記ヒューリスティックが、進化型計算法
   であることを特徴とする請求項６に記載の最適化装置。
8. 【請求項８】前記単位装置が組合せ完成品の動力発生部
   であり、 前記他の装置が組合せ完成品の本体部であることを特徴
   とする請求項１〜７の何れか一項に記載の最適化装置。
9. 【請求項９】前記単位装置が船外機であり、 前記他の装置が船艇であることを特徴とする請求項８に
   記載の最適化装置。
10. 【請求項１０】前記単位装置が電動補助動力装置であ
    り、 前記他の装置が自転車又は車椅子であることを特徴とす
    る請求項８に記載の最適化装置。
11. 【請求項１１】前記単位装置が原動機における電子制御
    燃料噴射装置であり、 前記他の装置が原動機における電子スロットル装置であ
    ることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の
    最適化装置。
12. 【請求項１２】前記単位装置が原動機における電子スロ
    ットル装置であり、 前記他の装置が原動機における電子制御燃料噴射装置で
    あることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載
    の最適化装置。
13. 【請求項１３】前記単位装置がロボットの胴体部であ
    り、 前記他の装置がロボットの頭部、腕部、及び／又は脚部
    であることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記
    載の最適化装置。
14. 【請求項１４】前記単位装置がエアコンの室内機であ
    り、 前記他の装置がエアコンの室外機であることを特徴とす
    る請求項１〜７の何れか一項に記載の最適化装置。
15. 【請求項１５】前記単位装置がエアコンの室外機であ
    り、 前記他の装置がエアコンの室内機であることを特徴とす
    る請求項１〜７の何れか一項に記載の最適化装置。
16. 【請求項１６】前記他の装置が、請求項１〜７の何れか
    一項に記載の最適化装置を備えていることを特徴とする
    請求項１〜１５の何れか一項に記載の最適化装置。