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#author("2020-11-17T17:01:01+09:00","default:admin","admin")
#author("2020-12-23T22:41:14+09:00","default:admin","admin")
#norelated

*ようこそ [#zaa715da]
本研究室では,計算知能に関するコンピュータアルゴリズムの研究をしています.特に,生き物がこれまで自然に獲得してきた仕組みやその過程を利用したアルゴリズムに興味があり,アルゴリズムをさらに良くする研究,それを実世界の問題の解決に役立てようとする研究に取り組んでいます.

*お知らせ [#rc68ba9f]
**[[研究室配属を控えた皆さんへ]] &ref(husen_02.gif); [#m0975da8]
-日時
--2020/11/10(火)5限
--2020/11/11(水)5限
--2020/11/13(金)4限
--2020/11/17 (火) 5限
--2020/11/18 (水) 5限 追加 &ref(husen_02.gif);
-場所
--西6号館 206号室
-オンラインの場合
--[[Zoom:https://uec-tokyo.zoom.us/j/92151104654?pwd=QWYzQmxRSWwyaDNLcUlZYysvYWJXQT09]] (UECアカウントのみ入室可能)


**[[電気通信大学新技術紹介フェア2020秋【オンライン開催】:https://www.uec.ac.jp/news/event/2020/20201112_2864.html]] &ref(husen_02.gif); [#m0975da8]
佐藤が以下のテーマで講演します!
***テーマ [#qe93a102]
「ブラックボックスな最適化問題に解を導く進化計算」
***概要 [#me20f75c]
製品、システム、計画などを、ある目的に向けて良くすることを最適化という。近年の最適化の対象物と目的は、複雑・大規模化しており、どの要素が目的の達成にどれだけ影響するかなど、対象物と目的の関係を詳らかにできないことが多い。最適化対象と目的の関係をブラックボックスのままで最適化するのが進化計算である。最適化対象の人工物をより良くすることを、生物が環境に適応しようと変化したシナリオに照らして解決する。本講演では、近年の進化計算法、トレードオフを伴う複数の目的に向けて最適化する方法、応用事例を紹介する。

**[[進化計算応援サイト:https://sites.google.com/view/evocomp]] [#ic07db88]
**産学連携 &ref(husen_02.gif); [#bfd2e7d8]
電子回路シミュレータにおけるAI搭載に学術協力しました.
-[[劣化モデル作成ツール:http://www.modech.com/service_and_products/x_degner/]]
-[[コーナーモデル作成ツール:http://www.modech.com/service_and_products/x_skew/]]
-[[汎用モデル作成ツール:https://www.modech.com/service_and_products/x_tractor/]]
**[[古いお知らせ]] [#k1cd8e8b]

*研究内容 [#rc68ba9f]
**進化計算 [#o8b05d3b]
***[[いろいろな最適化法]] &ref(husen_02.gif);[#ac04057a]
***単一目的最適化 [#ac04057a]
-[[遺伝的アルゴリズム>遺伝的アルゴリズムのデモ]]
-[[差分進化]]
***多目的最適化 [#sf734766]
-[[遺伝的アルゴリズム>進化型アルゴリズムによる多目的最適化]]
***一般向け [#u0f95837]
記者の方にまとめて頂いた内容です
-[[Web版:http://www.uec.ac.jp/research/information/opal-ring/0005538.html]]/[[PDF版:http://www.uec.ac.jp/research/information/opal-ring/pdf/0005538.pdf]]
**階層時間記憶 [#iff32e0f]
-[[大脳新皮質学習]]
*[[メンバー]] [#s2739dc0]

*その他 [#n71a5aaf]
-[[ゼミ]]
-[[講義]]
-[[アクセス]]
-[[リンク]]
-[[連絡先]]

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