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広島市立大学 
情報科学研究科 
知能工学専攻 

教授 
高濱 徹行 
タカハマ テツユキ 
Takahama Tetsuyuki 

Tel.082-830-1698  
 
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学歴
京都大学  工学部  電気工学第二学科  1982  卒業 
京都大学  工学研究科  電気工学第二専攻  博士  1987  単位取得満期退学 

学位
工学修士  京都大学 
博士(工学)  京都大学 

研究分野
ナチュラル・コンピューティング 
進化的アルゴリズム 
ファジィシステム 

研究キーワード
ナチュラル・コンピューティング 
進化的アルゴリズム 
ファジィシステム 

研究テーマ
ファジィ制御ルールの学習アルゴリズムに関する研究  1990-現在 
多目的最適化手法に関する研究  1996-現在 
α制約法による制約付き最適化問題の解法  1997-現在 
退化による構造学習に関する研究  1999-現在 

著書
"A Comparative Study on Grouping Methods for an Adaptive Differential Evolution", in Challenging Researches in Economic Sciences: Legal Informatics, Environmental Economics, Economics, OR and Mathematics  Setsuko Sakai and Tetsuyuki Takahama  51-91  Kyushu University Press  2017/03  Differential Evolution (DE) has been successfully applied to various optimization problems. The performance of DE is affected by algorithm parameters such as a scaling factor F and a crossover rate CR. Many studies have been done to control the parameters adaptively. One of the most successful studies on controlling the parameters is JADE. In JADE, the values of each parameter are generated according to one probability density function (PDF) which is learned by the values in success cases where the child is better than the parent. However, search performance might be improved by learning multiple PDFs for each parameter based on some characteristics of search points. In this study, search points are divided into plural groups according to some criteria and PDFs are learned by parameter values in success cases for each group. Objective values and distances from a reference point, which is the best search point or the centroid of search points, are adopted as the criteria. The effect of JADE with group-based learning is shown by solving thirteen benchmark problems. 
"A Comparative Study on Detecting Ridge Structure for Population-Based Optimization Algorithms", in Contemporary Works in Economic Sciences: Legal Informatics, Economics, OR and Mathematics  Setsuko Sakai, Tetsuyuki Takahama  61-82  Kyushu University Press  2016/02 
"A Study on Adaptive Parameter Control for Interactive Differential Evolution Using Pairwise Comparison", in New Solutions in Legal Informatics, Economic Sciences and Mathematics  Setsuko Sakai, Tetsuyuki Takahama  101-121  Kyushu University Press  2015/03 
"A Comparative Study on Estimation Methods of Landscape Modality for Evolutionary Algorithms" in Legal Informatics, Economic Science and Mathematical Research  Setsuko Sakai, Tetsuyuki Takahama  55-80  Kyushu University Press  2014/03 
"A Comparative Study on Graph-Based Speciation Methods for Species-Based Differential Evolution" in Social Systems Solutions through Economic Sciences  Setsuko Sakai, Tetsuyuki Takahama  105-125  Kyushu University Press  2013/03 
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論文
研究論文(学術雑誌)  共著  Particle Swarm Optimization with Mutation Operations Controlled by Landscape Modality Estimation using Hill-Valley Detection  T.Takahama, S.Sakai, J. Kuashida and A. Hara  Artificial Life and Robotics  21/ 4, 423-433  2016/12 
研究論文(学術雑誌)  共著  進化的アルゴリズムにおける探索点の順位相関を利用した関数形状の推定  串田淳一, 原 章, 高濱徹行  進化計算学会論文誌  7/ 2, 32-45  2016/11 
研究論文(学術雑誌)  共著  Improving an Adaptive Differential Evolution Using Hill-Valley Detection  Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai  International Journal of Hybrid Intelligent Systems  13/ 1, 1-13  2016/03 
研究論文(学術雑誌)  共著  NCRDE:個体間の距離とランク情報に基づくDifferential Evolutionの提案  串田淳一, 原 章, 高濱徹行  電子情報通信学会論文誌  J97-D/ 10, 1604-1615  2014/10 
研究論文(学術雑誌)  共著  RDE: 探索点のランク情報を利用した効率的なDifferential Evolution の提案  高濱徹行, 阪井節子, 原 章  電子情報通信学会論文誌  J95-D/ 5, 1196-1205  2012/05 
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研究発表
口頭発表(一般)  差分進化における個体のグループ化とグループ別パラメータ制御の効果  第10回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会 (pp.17-24)  2016/12/16 
口頭発表(一般)  An Adaptive Differential Evolution with Adaptive Archive Selection and Hill-Valley Detection  Proc. of 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2016)  2016/07/25 
口頭発表(一般)  Learning Game Players by an Evolutionary Approach Using Pairwise Comparison without Prior Knowledge  International Conference on Intelligent Informatics and BioMedical Sciences 2015 (ICIIBMS2015)  2015/11/28 
口頭発表(一般)  Improving an Adaptive Differential Evolution Using Hill-Valley Detection  The 7th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR2015)  2015/11/15 
口頭発表(一般)  Improving Particle Swarm Optimization by Estimating Landscape Modality Using a Proximity Graph  Proc. of the First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2015)  2015/10/30 
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受賞
IEEE Computational Intelligence Society, CEC2010 Constrained Real-Parameter Optimisation Competition Award  2010/07 
2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation Competition Program Award -- Nonlinear Programming  2006/07 
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担当授業科目
機械学習特論 
機械学習 
データ構造とアルゴリズムⅠ 
数理計画法 
情報科学序説 
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所属学協会
電子情報通信学会 
言語処理学会 
教育システム情報学会 
人工知能学会 
情報処理学会 
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公開講座
模擬授業「自然から学ぶアルゴリズム-ナチュラル・コンピューティング-」  その他  2009/11-2009/11  自然界には,多くの有益なアイデアが存在しています.例えば,生物は長い年月をかけて進化し,環境に適応しています.また,単純な生物でも群としては驚くほど知的な振る舞いをします.このような現象をコンピュータ上に実現し,情報処理に応用する研究であるナチュラルコンピューティングを紹介します. 
模擬授業「人工知能」  公開講座  2008/10-2008/10  人工知能は,知的活動が可能な知的機械(コンピュータ)の実現を目指す研究分野です.推論,探索などの基礎分野から音声・画像認識,自然言語理解などの応用分野まで,人間の知的活動の一部を実現するために様々な研究が行われています.本講義では,ゲーム木探索を取り上げ,オセロゲームや将棋のようなゲームにおいて,指し手をコンピュータで計算する方法について,基本的な考え方を紹介します. 
平成17年度広島市立大学情報科学部公開講座  公開講座  2005/11-2005/11  自然から学ぶアルゴリズム -ナチュラル・コンピューティング- 
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