最適化グループ
複数解空間を探索する進化型計算手法の構築および一般化とその応用
進化型計算手法は，自然界における生物の進化の過程を模倣した最適化手法です．進化型計算手法は汎用性が高く，今日までロボット制御，形状設計，脳波解析など様々な実問題に応用されています． しかしながら，解が存在する空間の次元数が不明な問題において，従来の進化型計算手法では解空間ごとに試行を行う必要があるため，解の探索に無駄が生じます．
堀尾研究室では，そのような問題に対して，複数の解空間から正解の解空間を決定し，その中における最適解を探索する手法を構築しています．この手法を一般化し，医学，ファイナンスなど多くの分野に応用することを目的としています．
関連する主な論文・発表
- Shudai Ishikawa, Hideaki Misawa, Ryosuke Kubota, Tatsuji Tokiwa, Keiichi Horio, Takeshi Yamakawa, "Multi-space Competitive DGA for Model Selection and its Application to Localization of Multiple Signal Scources," Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.15, No.9, pp.1320-1328, 2011.
- Keiichi Horio, Shudai Ishikawa, Hideaki Misawa, Tatsuji Tokiwa, Ryosuke Kubota, Takeshi Yamakawa, "Multi-space Competitive DGA and its Application to Localization of Multiple Signal Sources," World Congress on biologically Inspired Computing (BaNIC2010), pp.624-628, Dec. 15-17, Kitakyushu, Japan, 2010.
