進化計算で複雑な最適化問題を解決
キーワード： 進化計算 最適化 人工知能 多目的最適化
私たちの身の回りには、最適な答えを見つける必要がある問題がたくさんあります。例えば、配送の経路計画、工場での作業スケジュール、自動車の構造設計もその一つです。 これらの「最適化問題」を解くために、私は進化計算という人工知能技術を研究しています。進化計算は、生物の進化の仕組みを模倣して、試行錯誤を繰り返しながら優れた答えを見つける方法です。進化計算は、数学的なアプローチで解くことが難しい複雑な最適化問題であっても高精度に汎用的に解くことができる強みがあります。私は、並列計算機を活用した進化計算の高速化や、進化計算に機械学習を組み合わせることでより効率的に最適な答えを見つける手法を研究しています。 また、複数の目標があるような多目的最適化問題に対して、効率的に解を求めるアルゴリズムの研究に取り組んでいます。
- 企業：埼玉大学 オープンイノベーションセンター
- 価格：応相談
