非線形最適化手法を用いたカオスシステムの不動点推定とその応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-1

グループ名: 【C】平成14年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2002/09/02

タイトル(英語): The estimation of fixed point in chaos systems by nonlinear optimization methods and its application

著者名: 熊田 直樹(慶応義塾大学),相吉英太郎 (慶応義塾大学)

著者名(英語): Naoki Kumata(Keio University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: カオス|モデリング不動点|不動点|カオス制御大域的最適化|chaos|modeling|neural network|fixed point|chaos control global optimization

要約(日本語): 本研究では非線形時系列データのモデリングに有効とされる階層型ニューラルネットワークを用い，カオス的な振る舞いをする時系列データのモデリングとその時系列データに埋め込まれた不動点の推定を統合的に求める手法を提案し，推定された不動点を工学的に応用することを考える．カオス制御の一つの手法であるOGY法においては，そのフィードバック制御則を構成するために時系列データに埋め込まれた鞍型不動点が与えられることが不可欠であるが，本研究では，推定された不動点とモデリングによる近似写像を用いOGY制御への有効性を確認する．一方，カオスの離散写像を用いた大域的最適化においては分岐パラメータを減じる徐冷操作が行われるのが一般的であるが，本研究ではこの操作を行わずにカオス時系列から推定される不動点として局所的最適解の存在位置を逐次推定する手法を提案する．

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