ダイナミック・グロウイング・ファジィ・ニューロ制御器：3PSPパラレルロボットへの適用

要旨：今日まで、ソフトコンピューティングのさまざまなパラダイムが、多くの現代的課題を解決するために用いられてきた。その中でも、ファジィシステムとニューラルネットワークの自己組織化的な組み合わせは、強力な意思決定システムを構築し得る。ここでは、ダイナミック・グローイング・ファジィ・ニューラル・コントローラ（DGFNC）を適応戦略と組み合わせ、3PSP並列ロボットの位置制御問題に適用する。具体的には、動的成長メカニズムをより詳細に検討する。ほかの自己組織化手法とは対照的に、DGFNCは新たなルールをより慎重に追加するため、その結果として枝刈りメカニズムは省略する。その代わりに、適応戦略「adapts（適応させる）」によって、制御システムをパラメータの変動に適応させる。さらに、スライディングモードに基づく非線形コントローラがシステムの安定性を保証する。得られる一般的な制御戦略は、全体的な安定性を維持しつつ、より少ない計算量でより速い応答を達成することを目的とする。最後に、3PSPは複雑なダイナミクスを持ち、この種のアプローチが現代の産業システムにおいて有用であることから選ばれている。複数のシミュレーションにより、提案するDGFNC戦略を3PSPロボットに適用した場合の利点が裏付けられている。