TCU　研究者一覧

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TCU Research Directory 2018 149 相談に応じられるテーマ複雑系である生物進化、脳、免疫系、経済、人間関係の自己組織化の研究と、進化的アルゴリズムや人工知能の研究を行っています。複雑系とは個々の要素を切り離して扱うことができない系のことで、世の中のほとんどの事象は複雑系です。複雑系の研究成果と進化的アルゴリズムや人工知能の研究成果を互いに取り入れながら研究を進めています。これらの研究を通して、複雑系に存在する様々な問題について明らかにするとともに、進化的アルゴリズムや人工知能の飛躍的な進歩を実現したいと考えています。研究内容と目指すもの生物進化、脳、免疫系にみられる生物の情報処理能力の起源を意識した進化的アルゴリズムの研究を行っています。代表的な組み合わせ最適化問題である巡回セールスマン問題に対する新しいアルゴリズム「記憶した解を参照するMAX-MIN ANT SYSTEM」や「参照進化（Referential Evolution）」を構築し、査読付き論文誌に掲載されるだけでなく、学会からも評価され、共同研究者である学生が賞（山下記念研究賞、ヤングリサーチャー賞他）を受賞しました。最近の研究テーマ外部資金知的財産権・関連論文情報・著書● Takashi Isozaki, Satoshi Hasegawa, Hajime Anada, MAX-MIN Ant System with Memory Considering New Solution Importance, Journal of Information Processing, 査読有, Vol.26, 439–444(June 2018)● 磯崎敬、穴田一、記憶した最良解を参照するMAX-MIN Ant Systemによる巡回セールスマン問題の解法、電子情報通信学会論文誌、査読有、vol.J100-D、no.7、 pp.672-680、 2017.7.1.● ハードウェア制御のためのアルゴリズム● 組み合わせ最適化問題を含めた様々な最適化のためのアルゴリズムキーワード穴田 一 講 師アナダ　ハジメ人間情報　穴田研究室所属研究室知識工学部 経営システム工学科情報・通信情報所属進化的アルゴリズム、群知能アルゴリズム、人工知能（ＡＩ）、複雑系、生物進化、脳、免疫系、金融時系列解析、人間関系の自己組織化、シミュレーション生物の情報処理能力の起源と進化的アルゴリズム● Ryo Mizushima, Hajime Anada, WIT2017:Team Description Paper, RoboCup2017, 査読有, 　pp. 1-6, 2017.7.関連国際会議関連研究発表関連論文情報● 佐藤豊浩、穴田一、他個体を参照した進化的計算による巡回セールスマン問題の解法、情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）、2017-MPS-116(16)、1-6、(2017.12.4)、2188-8833 ● 水島諒、穴田一、RoboCupSoccerにおける実数値GAを用いたボール非保持者の移動方法の学習、情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）、2017-MPS-116(15)、1-6 (2017-12-04)、 2188-8833