お知らせ
- 2022年12月18日: 興呂木さん (B3) が進化計算シンポジウム2022で発表しました:
- 興呂木啓祐, 田邊遼司: Indicator-based Subset Selection Problem に対する局所探索の2段階候補リスト戦略による高速化
- 2022年10月24日: メンバーを更新しました.
- 2022年10月6日: 学部1年生 (秋学期), 2年生, 3年生を対象としたROUTEにて, 本学情報工学EPの学生を受け入れています. 研究テーマ候補についてはこちらを参照ください.
- 2022年4月5日: 学部1年生 (秋学期), 2年生, 3年生を対象としたROUTEにて, 本学情報工学EPの学生を受け入れています. 9つの研究テーマ候補をあげています. 詳しくは情報工学EPのROUTEウェブページを参照ください.
- 2022年4月1日: メンバーを更新しました.
- 2022年3月17日: 興呂木さん (ROUTE, B2) が第21回進化計算学会研究会で発表しました:
- 興呂木啓祐, 田邊遼司: Indicator-based Subset Selection Problem に対する局所探索の候補リスト戦略による高速化
- 2022年3月15日: このウェブページを作りました. このページは田邊研究室のメンバーの研究成果を紹介します. 田邊個人の研究成果につきましては, こちらを参照ください.
田邊研究室
- 教員
- 所属
- キーワード
- 進化計算, ベンチマーキング, 多目的最適化, 自動アルゴリズム選択, 自動アルゴリズム構成, 地形解析
本研究室は2022年4月に設立しました新しい研究室です. 本研究室は人工知能・計算知能の一分野である進化計算の基礎研究に主な興味があります. 進化計算は反復的かつ確率的な一部の最適化手法の総称です. 代表的な進化計算手法には遺伝的アルゴリズムや進化戦略があります. 一般的に, 進化計算手法は厳密解法が使用できない際の最終的な手段として使用されます. 近年の計算機の発達は, 一昔前では考えられなかったほどの高精度なシミュレーションを可能としました. しかし, 解の良し悪しをシミュレーションにより評価するために, 目的関数が陽に与えられずブラックボックスとなる最適化問題が実応用の現場では近年増加しています. 進化計算手法はこのようなブラックボックス最適化に対して有用なアプローチの1つです. 他にも, 進化計算手法は一部の大規模な組合せ最適化問題に対して効果的であることが知られています. 進化計算の応用領域を拡大するために, 本研究室ではより高性能かつより使いやすい進化計算手法の実現に取り組んでいます.