研究テーマの例

多くの最適化問題で．システム内に含む同様のコンポーネントの最適な数を決めるのが一つの目標である．例えば．センサカバレッジ問題のセンサの数．風力発電場のタービンの数．人工ニューロンの樹状突起の数．ロボットの経路のノード数．そして積層スタッキング問題の層数などが該当する．標準的...

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．...

与えられた平面図形（左図）になるべく類似したタイル図形を設計する．ただし，タイル図形は隙間なく平面を埋められるものでなくてはならない（右図は左図になるべく類似したタイル図形を敷き詰めた時の図）．このような問題を最適化問題としてうまく定式化（数学的に解くことができる形にする）...

人間にとって面白い迷路やスリザーリンクなどのパズルを自動生成するアルゴリズムを開発する．例えば，図は遺伝的アルゴリズムを用いて，正解路が意味の絵になるように作成した迷路である（正解路のみ表示）．

進化計算や（深層）強化学習といた手法を用いて，自律的かつ効率的にタスクを学習するためのアルゴリズム（学習法）を開発する．例えば２足歩行ロボットの歩行動作を効率的に学習するための学習法を開発する．このような研究を通して，さまざまなタスクの学習に汎用的に適用できる学習アルゴリズ...

近年は宅配業務の効率化は特に重要な問題となっている．企業で必要とされている配送業務を具体的に最適化問題としてモデル化し，その問題を効率的に最適化するシステムを構築する．この他にも，スケジューリング問題（例えば，レストランの厨房での料理スケジュールの最適化）に対する応用研究な...

解くべき最適化問題（特に組合せ最適化問題）の規模が大きくなってくると，最適化に必要な計算時間も膨大なものとなってしまう．そこで，並列計算を用いて短時間で最適化を行うための並列計算法を開発する．例えば，200万都市規模の巡回セールスマン問題（有名なベンチマーク問題で，200万...