上の図は風力発電所のレイアウトの上からのビューを示す．図(a)の良くない配置から図(b)の良い配置への最適化．図の四角は風力発電機を置ける場所で，青い四角は実際に風力発電機が置いてある位置．赤いシャドウは乱流の影響エリア．
背景：近年，東日本大震災やロシア・ウクライナ紛争によって日本のエネルギー安全保障に影響が出て，エネルギー自給率の向上がより一層求められるようになった．製造業が回帰する一方でエネルギーが不足する日本は．再生可能エネルギーの効率的な利用を研究の焦点とする．例として風力発電所のレイアウト最適化問題(WFLOP)は．与えられる風力発電所と風の分布プロファイルのための電力生産を最大化するために．各風力タービンの最適な位置を決定することを目指す．
重要性：再生可能エネルギー産業の発展において，国による政策の支援および全産業チェーンの利点や労働力コストの利点を持つ中国のコスト競争力が顕著になっている．また，中国は洋上風力発電による水素製造プロジェクトに積極的に投資している．一方，労働力不足，原材料のコスト高，土地資源の制限などの課題に直面している日本では，将来の日本のエネルギーの柱となる水素エネルギー産業は，中国の低コストの強みによって窮地に立たされる可能性がある．
目的：そこで，本研究では人工知能アルゴリズムを利用して洋上風力発電所の水素製造プロジェクトを最適化し，発電コストを削減することを目指す．
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