制御対象をモデル化し制御器を設計するのではなく、制御を行いながら制御器を自動的に構成することを目的として制御学習に関する研究がさかんに行われている。 しかし、多目的制御問題において、教師データを用いずに、精密な制御により制御誤差０に近い状態を実現でき、人間に比較的理解しやすい知識を学習することは困難であった。

　本研究では多目的最適化問題を解くために拡張した遺伝的アルゴリズムを提案する。 これにより、教師データを利用せずに、人間にも比較的理解しやすいファジィスケーリング制御規則を学習し、精密な制御が実現できることを、倒立振子を制御対象として、計算機シミュレーションにより示す。