概要

　我々は、人工知能における最新のパラダイムである進化的計算を用いて、自然の進化過程を計算的に真似ることで、最適化解を導き出すための研究を行っています。これを用いることで、複雑な組合せ最適化問題の解を、近似的ですが比較的速く探索することができます。進化的計算の中には、次のようなものがあげられます。

応用例

サービスシステム（銀行、病院、レストラン等）、工学システム、物流システム等における運営コストの最小化、効率や利益の最大化。

今後の発展性

短時間で最適化を行う並列処理フレームワークを構築していきます。

研究設備

サーバー１（６コアCPU × 4、256GB RAM）、サーバー２（８コアCPU × 4、1000GB RAM）、端末PC（６コアCPU 32GB RAM）× 5、システムシミュレーション・アニメーションソフトウェア

共同研究・外部機関との連携への期待

組み合わせ最適化対象システムをお持ちの企業等との共同研究を期待しています。

関連特許・論文等

• Gago, M.D., Fernandez-Cardador, A., Cucala Garcia, A.P, Gonsalves, T., & Fernandez, A. (2014). Multi objective particle swarm optimization algorithm for the design of efficient ATO speed profiles in metro lines. Eng. Appl. of AI 29: 43-53
• Gonsalves, T. & Egashira, A. (2013). Parallel Swarms Oriented Particle Swarm Optimization. Applied Comp. Int. Soft Computing.