報道機関向け教員一覧

最適化手法

検索キーワード:「最適化手法」 2件見つかりました。

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工学部 環境工学科

松本 政秀 (マツモト マサヒデ)

教授 博士(工学)

システム工学、数値解析、設計工学

理論や実験によって得られた科学的な知見は、最終的には『設計』という形で人工的なシステムを作り出すことに役立てる必要があります。設計とは本来、多数の競合する制約条件をすべて満足しつつ、最も良い解を見いだす行為と見なすことができます。最適解を見いだすためには、設計対象の性質によって様々な数学的手法が用いられます。古典的な非線形最適化手法、1980年代以降に注目を集めるようになった遺伝的アルゴリズムはシミュレーテッド・アニーリングに代表される発見的手法。さらには実験計画法を援用して近似的な応答曲面を生成する方法が代表的なものです。また、設計問題の多目的性や設計解の大域性も重要な課題です。担当者はこれらの諸技法について、理論・応用面で一定の実績をもち、本領域の既存技術や新技術に関してコメントが可能です。

キーワード:設計工学、最適設計、大域最適化、多峰性関数、区間分析

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情報科学部 情報知能学科

尾崎 敦夫 (オザキ アツオ)

教授 博士(情報工学)

マルチエージェント向けモデリング&シミュレーション、自律分散協調、人工知能、並列処理、最適化(ヒューリスティクス)

近年、交通・物流、監視・管制・指揮等の分野では、ネットワーク化(IoT:Internet of Things、等)が進み、より複雑で大規模なシステムとなりつつあると同時に、AI(人工知能)技術の適用により、システムの自動化および高性能化も推進されています。このようなシステムでは、状況を正確に『認識』し、将来の状況を高速に『予測』して、「実行」に移すことが求められ、特に各種センサ等による「(状況)認識」に関しては、多くのAI適用事例があります。しかし、ミッションクリティカルな運用において、「実行」に至る意思決定へのAI適用は多くの課題があります。本研究室では、この課題を解決する手法として、マルチエージェントを主対象としたモデリング&シミュレーション等のAI技術の活用により有効は意思決定支援情報を提供するための研究を行っています。

キーワード:マルチエージェントシミュレーション、モデリング&シミュレーション、人工知能、並列計算、最適化手法

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