研究紹介  

研究テーマ  

最適化 (理論・アルゴリズム)  

多目的最適化

多目的最適化は複数の評価基準が存在する問題に対する最適化であり,以下のような実社会に存在する最適化問題の多くが複数の評価指標を持つ多目的最適化問題として定式化される. - 自動車の設計(耐久性,安全性,乗り心地,加速性能,コストなど) - パソコンの購入(性能,価格,重量,外観,大きさなど)

当研究室では,多目的最適化問題に対して進化計算を用いた汎用的アルゴリズムであるMOEA/Dを基に,新たな新規個体生成方法を導入することで効率的に探索を行うアルゴリズムの開発を行っている.

単目的最適化

単目的最適化は一つの評価基準の問題に対する最適化であり,多目的最適化問題を解くうえで使用されることが多い.

当研究室では進化計算を用いた汎用的アルゴリズムであるIDEを用いて新たな効率的な探索を行うアルゴリズムの開発を行っている.

組合せ最適化

組合せ最適化は解の形が組合せ的構造を持つ最適化問題をいい,以下のような多くの現実問題が組合せ最適化として定式化される. - 最短路問題 (カーナビのルート検索など) - ネットワーク設計問題 (交通網,通信網など) - 配送計画問題 (宅配便,乗り合いバスなど) - スケジューリング問題 (工場の生産計画,看護師の勤務表作成など)

当研究室では,組合せ最適化問題に対して汎用的に用いられる分枝限定法およびその派生アプローチを元に,既存手法に比べ効率的に厳密解を導出するアルゴリズムの開発を行っている.

応用研究  

きず自動検出システム (日鋼検査サービスとの共同研究)

日鋼検査サービス株式会社との共同研究として,きず自動検出システムの開発を行っている.
内部が水で満たされた鋼管を定期的に検査・メンテナンスするためには銅管を破壊せずにきずの位置を検出する必要がある.
そこで,銅管に超音波センサーを入れ,センサーから発せられた超音波の反射信号より,自動的にきずの位置を検出する.
さらにその結果が正しいかどうかをAIを用いて検出することで精度の高いきず検出を実現させることを目標に開発を進めている.

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汚泥乾燥機における回転数の最適制御 (月島機械株式会社との共同研究)

水分量や流量が一定ではない汚泥を乾燥させるために,オペレータは逐一,回転数を制御する必要があった.
そこで,以下の問題点を解決するために,AIを用いた過去のデータからの回転数の最適制御を目指している.

  • 人的コスト(夜間作業員の負担,必要人員の増大など)

しかし,AIによる予測では予想外の入力データが存在した場合,予測精度が極端に低下してしまう.
本研究室では,オートエンコーダによる異常検知を応用することで,予想外の入力データだった場合でも予測精度を下げないことを目標に開発を進めている.

機械学習を用いた製鋼工程自動作成システムの実現 (日本製鋼所 室蘭製作所との共同研究)

室蘭製作所では現在,工程のデータを手入力で作成し外部ソフトに渡すことで工程スケジューリングを行っている.
その工程のデータ作成に膨大な時間がかかるため、そこを自動化させるアプリケーションを作ることが目標である.

しかし、工程は鋼材のサイズや重さなどによって変わる上に,その条件が明確になっていないものもある.
過去の実績を機械学習を使い学習することで条件を明確にし工程データを作成する.


Last-modified: 2019-09-12 (木) 16:38:57 (69d)