メタヒューリスティック研究室

研究室紹介

社会性を持つ動物（例えば、鳥、魚、アリなど）が、集団で動くとき、個々の個体は単純なルールに従っているにもかかわらず、集団として見たときには非常に複雑で、まるで知能を持っているかのように見えることがあります。このような集団としての知能を、モデル化して工学的問題に応用するのが"群知能"と呼ばれる分野です。このような群知能は、最適化問題を発見的に解く手法に多く利用されています。群知能は、その性質から情報が分散していて、常に変化し続けている実世界での問題(例えば、インターネットやマルチエージェントシステムなど)へ応用が期待できると考えています。本研究室では、メタヒューリスティクスの開発や性能向上、その応用についての研究を主に計算機シミュレーションによって行っています。

主な研究紹介

発見的アルゴリズムの開発・解析・性能向上手法の検討

近年、粒子群最適化法（PSO）や蟻コロニー最適化（ACO）などの自然にインスパイアされた発見的アルゴリズムが多数提案されています。これらに代表される発見的アルゴリズムの解析を行い、この解析に基づいてアルゴリズムの性能向上手法の検討を行っていきます。また、既存のアルゴリズムの性能向上だけではなく、新たな発見的解法を開発することが目標です。

発見的アルゴリズムの工学的応用

工学分野において、最適化は非常に重要な要素と言うことができます。そこで、最適化が必要な問題でありながら、厳密な解を求めるのが難しい問題などを対象として、発見的アルゴリズムを適用します。具体的には、制御の対象において、時間変化する制御パラメータを最適化することを検討します。

小型群ロボットの開発

一般的に計算機シミュレーションで行われる上記のような、群れの振る舞いの確認を現実で行うために群ロボットの開発を進めています。群ロボットは、個々のロボットにそれほど計算能力を必要としないため、安価に作成が可能です。また、群れの振る舞いの確認だけではなく、その特性を活かした応用や使用方法を検討したいと考えています。