進化計算と強化学習のアルゴリズムに関する研究を行う
東京工業大学 小野研究室は,進化計算と強化学習のアルゴリズムに関する研究を行っています.進化計算は,多目的最適化やシミュレーションを伴う最適化などの幅広い問題クラスを扱えるブラックボックス最適化手法であり,新幹線の先頭形状や旅客機の翼形状の設計などに利用されています.一方,強化学習は,環境との相互作用を通じて得られる報酬を手がかりに最適な行動戦略や制御則を学習する機械学習手法であり,ゲームプレイヤーやロボットの行動戦略・制御則の自動獲得などに利用されています.
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人工知能 | 制御 | 最適化 | モデリング | システム工学 | ネットワーク | スケジューリング | 品質管理・信頼性 | 金融工学 | 経営工学 | データ科学 | センサー | 医療・生物工学 | シミュレーション | |
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エネルギー | 〇 | |||||||||||||
インフラ | 〇 | |||||||||||||
モビリティ | 〇 | |||||||||||||
生産・製造 | 〇 | |||||||||||||
経営 | 〇 | |||||||||||||
ヘルスケア | 〇 | |||||||||||||
流通 | 〇 | |||||||||||||
金融 | 〇 |
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