横浜国立大学 中田研究室では、生物進化の適応能力を計算機上で実現した進化的知能を探求し、最適化や機械学習に応用しています。現在は以下の研究に取り組んでいます。
低コスト最適化
最適化技術を用いると、既存の性能を超える革新的な答えを発見できる可能性が拡がります。しかし、このためには多くの費用や時間がかかります。そのため、ベイズ最適化をはじめとして、最適化のコストを削減できる低コスト最適化技術を研究しています。 特に、複数の目的関数や多くの変数を扱う場合など、実社会で頻出する最適化問題を得意としています。進化的機械学習
進化的最適化と機械学習を融合し、学習モデルの自動設計や説明モデルの抽出など、様々な機能を実現する研究を行っています。進化と学習の相互作用を計算機で実現することに興味があり、理論研究も実施しています。物流、教育、医療などの分野で、データ解析やAI開発に関する共同研究を実施しています（していました）。-
2024/02/16 高コスト・高次元・多目的最適化問題の領域において、複数の単一目的問題に分割する方法が、代理モデルの精度低下にロバストな低コスト最適化を可能とし、最先端手法の性能を飛躍的に上回ることを示しました。この成果はハイインパクト誌 Swarm and Evolutionary Computationで公表されました。paper code
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2022/03/14 高コスト・高次元・多目的最適化問題の領域において、複数の単一目的問題に分割し、分類モデルを用いて優良解を予測する進化的最適化手法を構築し、最先端手法の性能を導出できることを示しました。この成果はハイインパクト誌 IEEE Trans. on Evolutionary Computation で公表されました。paper code
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2021/02/13 進化的ルール学習において、最大精度を持つ学習モデルを最少の学習回数で獲得できることを初めて証明し、理論条件を満たすだけで飛躍的に性能が改善することを明らかにしました。この成果はハイインパクト誌 IEEE Trans. on Evolutionary Computation で公表されました。paper code
進化的知能、より具体的には、進化計算による最適化、進化的機械学習の研究に強い興味と研究意欲のある方を歓迎しています。特に、これらの研究分野において、博士後期課程へ進学意欲のある方を歓迎しています。
当研究室に進学を希望される場合は事前に連絡をお願い致します。
電子情報工学棟(N6-2)の8階に研究室があります。本学へのアクセスはこちら をご覧ください。
- 所 属 横浜国立大学 大学院工学研究院 知的構造の創生部門
- 住 所 〒240-8501 横浜市保土ケ谷区常盤台79-5 電子情報工学棟 801号室(教員室)・812号室（研究室）
- 連絡先 nakata-masaya-tb at ynu.ac.jp（中田雅也 宛）