髙玉 圭樹

名誉教授・その他関係者名誉教授
  • プロフィール:

    ・1998年10月~2002年3月 ATR人間情報学研究所研究員  研究内容:エージェントとしての学習適応機構学習分類子システム,強化学習,遺伝的アルゴリズムなどの学習進化適応機構の性能を向上させ,その機構を備えたエージェントの有効性をスペースシャトルの宇宙飛行士スケジュリング問題,CADのプリント基板配置問題,宇宙群知能ロボットの協調行動問題において示した. ・2002年4月~2006年4月 東京工業大学講師  研究内容:エージェントに基づく社会シミュレーション  考案したエージェント技術を社会科学に展開し,社会シミュレーションによる社会組織の理解に従事した.  具体的には,組織学習,政府における制度設計などのテーマをはじめ,社会シミュレーションの結果の妥当性検証やリアリティという本質的な課題に取り組み,エージェントの適応機構の影響を明確化した. ・2006年5月~現在 電気通信大学 准教授  研究内容:マルチエージェントシステムの設計論と応用  マルチエージェントシステムの設計論と応用に向けて,今まで探究してきた適応機構を持つエージェント技術を複雑系に展開している.具合的には,宇宙太陽発電衛星における自律分散型故障診断や災害時における河川舟運の輸送最適化などの実応用で成果をあげている.

学位

  • 博士(工学), 東京大学
  • Ph.D. in Engineering, The University of Tokyo.

研究キーワード

  • Computer Science
  • Artificial intelligence
  • Intelligent Informatic
  • 計算機科学
  • 人工知能
  • 知能情報学

研究分野

  • 情報通信, 知能情報学

経歴

  • 2024年04月 - 現在
    電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 客員教員
  • 2024年04月 - 現在
    東京大学情報基盤センター, 学際情報科学研究部門, 教授
  • 2011年05月 - 2024年03月
    電気通信大学 大学院情報理工学研究科 総合情報学専攻, 教授
  • 2010年04月01日 - 2011年04月30日
    電気通信大学 大学院情報理工学研究科 総合情報学専攻, 准教授
  • 2006年05月01日 - 2010年03月31日
    電気通信大学 電気通信学部 人間コミュニケーション学科, 准教授
  • 2002年04月01日 - 2006年04月30日
    東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻, 講師
  • 1998年10月01日 - 2002年03月31日
    (株)国際電気通信基礎技術研究所, 研究員
  • 1995年04月01日 - 1995年09月30日
    全日本空輸株式会社 情報システム本部 システム推進部

学歴

  • 1995年10月 - 1998年09月
    東京大学, 工学系研究科, 先端学際工学
  • 1993年04月 - 1995年03月
    京都大学, 工学研究科, 応用システム科学専攻
  • 1989年04月 - 1993年03月
    立命館大学, 理工学部, 情報工学科
  • 1986年04月01日 - 1989年03月31日
    大阪府立茨木高校

委員歴

  • 2023年 - 現在
    強化学習とそのハイブリッド手法の最前線 [Co-Organizer], 計測自動制御学会、システム・情報部門 学術講演会 2023 (SSI2023)
  • 2015年 - 現在
    プログラム委員, The International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics(SWARM), 学協会
  • 2013年 - 現在
    委員, 宇宙航空研究開発機構(JAXA)、宇宙工学委員会
  • 2012年 - 現在
    プログラム委員, The International Workshop on Modern Science and Technology, 学協会
  • 2012年 - 現在
    テクニカル・プログラム委員, The International Symposium on Medical Information and Communication Technology(ISMICT), 学協会
  • 2011年 - 現在
    委員・発起人, 計測自動制御学会,システムインテグレーション部門,スワームロボティクス調査研究会, 学協会
  • 2011年 - 現在
    副主査, 計測自動制御学会,システム・情報部門,関係論的システム科学調査研究会, 学協会
  • 2011年 - 現在
    委員, 未来研究開発検討委員会,科学技術振興機構
  • 2009年 - 現在
    Editorial Board, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 学協会
  • 2007年 - 現在
    プログラム委員, International Workshop on Learning Classifier Systems(IWLCS)、Evolutionary Machine learning(EML), 学協会
  • 2007年 - 現在
    Steering Committee, International Workshop on Multi-Agent Based Simulation(MABS), 学協会
  • 2006年 - 現在
    委員, 計測自動制御学会知能工学部会, 学協会
  • 2004年 - 現在
    委員, 国際自動制御連盟(IFAC) 宇宙航空委員会 日本部会
  • 2004年 - 現在
    Board member, Chair of committee of the international relations, Pacific Asian Association for Agent-based Approach in Social Systems Sciences(PAAA), 学協会
  • 2003年 - 現在
    プログラム委員, International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space(i-SAIRAS), 学協会
  • 2002年 - 現在
    プログラム委員, Special Issue of the Evolutionary Computation Journal on Learning Classifier Systems, 学協会
  • 1999年 - 現在
    プログラム委員, Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO), 学協会
  • 1999年 - 現在
    委員, 計測自動制御学会、システム工学部会, 学協会
  • 2023年10月 - 2024年09月
    Co-chair, Impact of GenAI on Social and Individual Well-being, AAAI 2024 Spring Symposium
  • 2021年06月 - 2024年05月
    代議員, 人工知能学会, 学協会
  • 2023年04月 - 2024年03月
    Guest Editor, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII)
  • 2021年04月01日 - 2022年03月31日
    調布飛行場運用管理システムの設計・開発等業務委託技術審査委員, 調布飛行場, 政府
  • 2021年
    委員・発起人, 計測自動制御学会,システム・情報部門,境界と関係性を視座とするシステム学調査研究会
  • 2004年 - 2017年
    プログラム委員, International Workshop on Multi-Agent Based Simulation(MABS), 学協会
  • 2014年 - 2016年
    専門委員, 電子情報通信学会 ヘルスケア・医療情報通信技術研究専門委員会
  • 2014年 - 2016年
    委員, 計測自動制御学会,システム・情報部門,安心・安全・快適社会実現のための新たなシステムズアプローチ調査研究会
  • 2016年
    プログラム委員, International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems(DARS), 学協会
  • 2014年
    プログラム委員, Bio-inspired Information and Communications Technolo- gies(BICT), 学協会
  • 2014年
    委員・発起人, 情報処理学会,情報環境領域,高齢社会デザイン研究会
  • 2011年
    国際科タスクフォース委員, 計測自動制御学会, 学協会
  • 2006年 - 2010年
    プログラム委員, World Congress on Social Simulation(WCSS), 学協会
  • 2001年 - 2009年
    プログラム委員, International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems(AESCS), 学協会
  • 2007年 - 2008年
    World Congress on Social Simulation(WCSS), Co-chair, 学協会
  • 2007年 - 2007年
    Advisory committee, International Workshop on Learning Classifier Systems(IWLCS)、Evolutionary Machine learning(EML), 学協会
  • 2006年 - 2007年
    委員, 計測自動制御学会、知能工学部会, 学協会
  • 2004年 - 2006年
    Co-Chair, International Workshop on Learning Classifier Systems(IWLCS)、Evolutionary Machine learning(EML), 学協会
  • 2003年 - 2006年
    Co-Chair, International Workshop on Multi-Agent Based Simulation(MABS), 学協会
  • 2002年 - 2003年
    Co-Chair, International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems(AESCS), 学協会
  • 2001年 - 2002年
    幹事, 計測自動制御学会、システム工学部会, 学協会
  • 1997年
    Member, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 学協会
  • 1997年
    会員, IEEE, 学協会
  • 1996年
    システム工学部会 委員, 計測自動制御学会, 学協会
  • 1996年
    システム工学部会 幹事, 計測自動制御学会, 学協会
  • 1994年
    MYCOM 副委員長, 人工知能学会, 学協会
  • 1994年
    MYCOM プログラム実行委員, 人工知能学会, 学協会
  • 1994年
    MYCOM Chair, The Japanese Society for Artificial Intelligence, 学協会
  • 1994年
    MYCOM 委員長, 人工知能学会, 学協会
  • 1994年
    人工知能学会全国大会 プログラム委員, 人工知能学会, 学協会

受賞

  • 受賞日 2023年11月
    計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2023
    マルチエージェント強化学習におけるカリキュラム学習の影響分析に基づいたカリキュラム設計
    [SSI研究奨励賞], 坂上 凜矩;髙玉 圭樹
  • 受賞日 2023年11月
    計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2023
    衝突危険領域と他船の衝突回避方針推定を考慮したマルチエージェント深層強化学習
    [SSI研究奨励賞], 戸板 佳祐;髙玉 圭樹
  • 受賞日 2023年11月
    計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2023
    準最適なデモンストレーションに対応するアーカイブに基づくマルチエージェント敵対的逆強化学習
    [SSI研究奨励賞], 植木駿介;髙玉 圭樹
  • 受賞日 2023年10月
    Arliss 2023
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2023
    [Best Mission award 2nd], 髙玉研究室
  • 受賞日 2023年10月
    Arliss 2023
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2023
    [UNISEC award 1st]
  • 受賞日 2023年10月
    Arliss 2023
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2023
    [Accuracy Award 1st], 髙玉研究室
  • 受賞日 2023年10月
    Arliss 2023
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2023
    [Over All Winner], 髙玉研究室
  • 受賞日 2023年03月
    2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023)
    Multi-layer Cortical Learning Algorithm for Trend Changing Time-series Forecast
    [Student Paper Award Winning Papers] Multi-layer Cortical Learning Algorithm for Trend Changing Time-series Forecast, Fujino, K;Aoki, T;Takadama, K;Sato, H
  • 受賞日 2023年02月
    計測自動制御学会
    適応範囲の拡大に向けたMAMLとMLSHの組み合わせによるメタ強化学習,
    [学術奨励賞 (研究奨励賞)], 加藤 駿;速水 陽平;中理 怡恒;高玉 圭樹
  • 受賞日 2022年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium) ワークショップ2022
    [ポスターセッション UNISON賞3位], 髙玉研究室
  • 受賞日 2022年12月
    進化計算学会
    推定パレートフロントに基づいて重みベクトル群を配置する多目的進化アルゴリズム,
    [論文賞], 高木 智章;高玉 圭樹;佐藤 寛之
  • 受賞日 2022年10月
    計測自動制御学会、システム・情報部門 学術講演会 2022, GS04-06, pp.177-182
    [優秀発表賞] 大脳新皮質学習アルゴリズムにおけるシナプスの適応配置とカラムに基づくデコーダの協調, 青木 健;高玉圭樹;佐藤寛之
    国内学会・会議・シンポジウム等の賞
  • 受賞日 2022年09月
    Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO 2022)
    Absumption based on Overgenerality and Condition-Clustering based Specialization for XCS with Continuous-Valued Inputs,
    [Best Paper Awards (EML Track)], Shiraishi, H;Hayamizu, Y;Sato, H;Takadama, K
  • 受賞日 2022年09月
    Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2022,
    [Technical Award 2nd prize], 髙玉研究室
  • 受賞日 2021年11月
    計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021
    他エージェントの不確実性にロバストな経路獲得に向けたマルチエージェント逆強化学習,
    [優秀論文賞], 福本 有季子;速水 陽平;中理 怡恒;高玉 圭樹
  • 受賞日 2021年10月
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), Vol.24, No.2, pp. 185--198, 2020/3/20
    https://doi.org/10.20965/jaciii.2020.p0185
    授賞式2021/10/7
    [Best Paper Award] Self-Structured Cortical Learning Algorithm by Dynamically Adjusting Columns and Cell, Suzugamine, S;Aoki, T;Takadama, K;Sato, H
  • 受賞日 2021年09月
    [インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN 2021), 計測自動制御学会
    ルールの過剰汎化率を考慮したAbsumption に基づく実数値学習分類子システム,
    [優秀論文賞], 白石 洋輝;速水 陽平;佐藤 寛之;高玉 圭樹
  • 受賞日 2021年09月
    インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN 2021) , 計測自動制御学会
    多目的意思決定を支援する有向パレートフロントの推定,
    [プレゼンテーション賞], 高木 智章;田中 彰一郎;高玉 圭樹;佐藤 寛之
  • 受賞日 2020年12月
    あさぎりCanSat 投下試験大会 2020
    [プロフェッショナル部門賞], 髙玉研究室
  • 受賞日 2020年12月
    あさぎりCanSat 投下試験大会 2020
    [総合優勝], 髙玉研究室
  • 受賞日 2020年12月
    あさぎりCanSat 投下試験大会 2020
    [第二位受賞], 髙玉研究室
  • 受賞日 2020年12月
    進化計算学会,第14回進化計算シンポジウム 2020
    目的関数空間の単位超平面を基準とするパレートフロント推定とその利用,
    [IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award], 高木 智章;高玉 圭樹;佐藤 寛之
  • 受賞日 2020年12月
    進化計算学会,第14回進化計算シンポジウム 2020
    学習分類子システムのルール進化に対するConditional VAE に基づく誤判定訂正,
    [IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award], 白石 洋輝;田所 優和;速水 陽平;福本 有季子;佐藤 寛之;高玉 圭樹
  • 受賞日 2020年11月
    計測自動制御学会、システム・情報部門 学術講演会 2020
    個別探索から生成された行動系列の優先付けに基づくマルチエージェント逆強化学習
    [優秀論文賞], 福本 有季子;速水 陽平;前川 佳幹;高玉 圭樹
  • 受賞日 2020年10月
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII)
    Approach to Clustering with Variance-Based XCS
    [Young Researcher Awards 2020], Zhang, C;Tatsumi, T;Nakata, M;Takadama, K
  • 受賞日 2020年09月
    情報処理学会,第19回情報科学技術フォーラム
    モデルベース強化学習における自動計画を用いた探索戦略
    [FIT論文賞], 速水 陽平;Amiri Saeid,Chandan Kishan;Zhang Shiqi;高玉 圭樹
  • 受賞日 2020年08月
    電気学会
    重みベクトルの部分集合選択による進化型多目的最適化に関する基礎検討,
    [電気学会, 電子・情報・システム部門奨励賞], 高木 智章;高玉 圭樹;佐藤 寛之
  • 受賞日 2019年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium) ワークショッ プ2019
    [ポスター賞第1位], 髙玉研究室
    国内学会・会議・シンポジウム等の賞
  • 受賞日 2019年12月
    進化計算学会, 第13回進化計算シンポジウム 2019
    分解型多数目的最適化における指向確率選択と二重連鎖更新
    [ベストポスター発表賞], 佐藤寛之, 髙玉圭樹
    国内学会・会議・シンポジウム等の賞
  • 受賞日 2019年11月
    計測自動制御学会, システム・情報部門 学術講演会 2019
    多次元意見共有エージェントネットワークモデルにおける複数の環境情報発信源を考慮した誤報伝搬防止アルゴリズム
    [優秀論文賞], 北島 瑛貴,村田 暁紀,上野 史,高玉 圭樹
    国内学会・会議・シンポジウム等の賞
  • 受賞日 2019年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat(ARLISS) 2019
    [Technical System Award 1st prize], 髙玉研究室
  • 受賞日 2019年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat(ARLISS) 2019
    [Overall Winner 2nd prize], 髙玉研究室
  • 受賞日 2019年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat(ARLISS) 2019
    [Accuracy Award 3rd prize], 髙玉研究室
  • 受賞日 2019年08月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium), 能代宇宙イベント2019
    [タイプエスミッション部門, 優勝], 髙玉研究室
  • 受賞日 2019年02月
    電気学会 電子・情報・システム部門
    航空機着陸問題におけるクラスタリングを用いた分割反復最適化手法
    [技術委員会奨励賞], 村田 暁紀,佐藤 寛之,高玉 圭樹
  • 受賞日 2018年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium)ワークショップ2018
    [ポスター賞第1位], 髙玉研究室
  • 受賞日 2018年12月
    SCIS & ISIS
    A Study on a Cortical Learning Algorithm Dynamically Adjusting Columns and Cells,
    [2018 Best Paper Award], Suzugamine, S;Aoki, T;Takadama, K;Sato, H
  • 受賞日 2018年12月
    IEEE CIS Japan Chapter, 進化計算学会,第12回進化計算シンポジウム 2018
    Social Spider Optimization Algorithmの動的最適化問題への適用:変化への追従から先回りへ,
    [IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award], 高野 諒;高玉 圭樹
  • 受賞日 2018年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium) ワークショップ2018
    [ポスター賞第1位], 髙玉研究室
  • 受賞日 2018年10月
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII)
    [Young Researcher Awards], Matsumoto, K;Tatsumi, T;Sato, H;Kovacs, T;Takadama, K
    学会誌・学術雑誌による顕彰
  • 受賞日 2018年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2018
    [UNISEC Award], 髙玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2018年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2018
    [Accuracy Award 1st Place], 髙玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2018年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2018
    [Technology comeback Award 2nd Place], 髙玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2018年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat(ARLISS) 2018
    [Mission Award 3rd Place], 髙玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2018年08月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium)
    能代宇宙イベント2018
    [タイプエスミッション部門,優勝], 髙玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2017年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium) Workshop 2017
    [ポスタセッション第1位], 髙玉研究室
    国内学会・会議・シンポジウム等の賞
  • 受賞日 2017年11月
    計測自動制御学会、システム・情報部門 学術講演会 2017(SSI2017), SS04-8, pp. 529--533, 2017/11/27 (表彰式)
    [優秀論文賞]連続報酬環境における学習分類子システムの不適切な一般化に関する一考察, 辰巳 嵩豊;高玉 圭樹
  • 受賞日 2017年11月
    計測自動制御学会、システム・情報部門 学術講演会 2017(SSI2017), GS04-8, pp. 135--140, 2017/11/27 (表彰式)
    [優秀論文賞]大脳新皮質アルゴリズムの簡素化に関する検討, 青木 健;高玉 圭樹;佐藤 寛之
  • 受賞日 2017年08月
    日本航空宇宙学会(北部支部)
    特別賞学生ポスター展
    [最優秀賞], 髙玉研究室
    国内学会・会議・シンポジウム等の賞, 日本国
  • 受賞日 2017年08月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium)
    能代宇宙イベント2017
    [ミッション部門能代CanSat大賞], 髙玉研究室
    その他の賞, 日本国
  • 受賞日 2017年06月
    計測自動制御学会, 第11回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会
    多目的最適化問題における評価時間の偏りが半非同期進化法に与える影響の分析
    [Young Researcher Awards], 原田 智広;高玉 圭樹
  • 受賞日 2016年12月
    計測自動制御学会, システム・情報部門 学術講演会 2016 (SSI2016)
    [学術奨励賞] 航空機到着機スケジューリングにおける最適性と多様性のトレードオフを考慮した進化計算, 村田 暁紀;佐藤 寛之;高玉 圭樹
  • 受賞日 2016年12月
    計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2016 (SSI2016)
    [最優秀発表賞] 航空機到着機スケジューリングにおける最適性と多様性のトレードオフを考慮した進化計算, 村田 暁紀;佐藤 寛之;高玉 圭樹
  • 受賞日 2016年12月
    計測自動制御学会, システム・情報部門 学術講演会 2016
    [論文賞] Promoting Machine-code Program Evolution in Asynchronous Genetic Programming, Harada, T;Takadama, K;Sato H
  • 受賞日 2016年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium) ワークショップ2016
    [口頭発表賞第1位,ポスター賞第2位], 高玉研究室
    国内学会・会議・シンポジウム等の賞
  • 受賞日 2016年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2016
    [UNISEC Award], 高玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2016年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2016
    [Accuracy Award 2nd Place], 高玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2016年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2016
    [Technology Award for Ground Locomotion Mechanism], 高玉研究室
    その他の賞
  • 受賞日 2016年03月
    計測自動制御学会 システム・情報部門 2016
    [論文賞] Characteristic of Passenger's Route Selection and Generation of Public Transport Network, Majima, T;Takadama, K;Watanabe, D;Katsuhara, M
  • 受賞日 2016年03月
    RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2016)
    [Student Paper Award] A Study on Directional Repair of Infeasible Solutions for Multi-Objective Knapsack Problems, Miyakawa, M;Takadama, K;Sato, H
  • 受賞日 2015年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium) Workshop 2015
    [ポスター賞第1位,団体発表賞第1位], 高玉研究室
  • 受賞日 2015年10月
    株式会社アクセルスペース
    [AXELSPACE CUP 優勝], 高玉研究室
  • 受賞日 2015年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2015
    [Best Mission Award 1st Place], 高玉研究室
  • 受賞日 2015年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2015
    [Accuracy Award 1st Place], 高玉研究室
  • 受賞日 2015年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2015
    [Technology Award Comeback Algorithms], 高玉研究室
  • 受賞日 2015年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2015
    [Technology Award Ground Locomotion Mechanism], 高玉研究室
  • 受賞日 2014年12月
    UNISEC (University Space Engineering Consortium) Workshop 2014
    [べストポスター賞], 高玉研究室
  • 受賞日 2014年09月
    ARLISS
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2014,Precision Award, 高玉研究室
  • 受賞日 2014年09月
    ARLISS
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2014,Coolest Award, 高玉研究室
  • 受賞日 2014年05月
    システム制御学会、第57回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI 2013)
    [奨励賞] データマイニング問題を対象とした最適行動獲得のための学習分類子システムにおける個体淘汰法の検討, 中田 雅也;Pier Luca Lanzi;松島 裕康;高玉 圭樹
  • 受賞日 2013年12月
    進化計算学会, 第7回進化計算シンポジウム 2013
    [IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award] 指向性交配における有用な実行不可能解の選択領域制御に関する検討, 宮川 みなみ;高玉 圭樹;佐藤 寛之
  • 受賞日 2013年02月
    計測自動制御学会, 第39回知能システムシンポジウム
    [学術奨励賞(研究奨励賞)] 異文化体験ゲームにおける集団適応エージェントモデルとインタラクション設計, 牛田 裕也;大谷 雅之;市川 嘉裕;佐藤 圭二;服部 聖彦;佐藤 寛之;高玉 圭樹
  • 受賞日 2013年02月
    UNISEC Workshop 2013
    [UNISEC Workshop 2013 感謝状], 高玉研究室
  • 受賞日 2013年02月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS),カムバックコンペ優勝, 高玉研究室
  • 受賞日 2012年12月
    進化計算学会, 第6回進化計算シンポジウム 2012
    [最優秀発表賞] 学習分類子システムにおける最適行動獲得のための個体選択法, 中田 雅也;Pier Luca Lanzi;松島 裕康;佐藤 寛之;高玉 圭樹
  • 受賞日 2012年12月
    進化計算学会, 第6回進化計算シンポジウム 2012
    [IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award] 学習分類子システムにおける最適行動獲得のための個体選択法, 中田 雅也;Pier Luca Lanzi;松島 裕康;佐藤 寛之;高玉 圭樹
  • 受賞日 2012年11月
    計測自動制御学会、システム・情報部門 学術講演会2012 (SSI2012)
    [奨励賞] 環境変化に適応するのためのスワップ型一般化, 佐藤 圭二;高玉 圭樹;大谷 雅之;市川 嘉裕;原田 智広;中田 雅也;佐藤 寛之;服部 聖彦
  • 受賞日 2012年09月
    Triangle Symposium on Advanced ICT 2012 (TriSAI 2012)
    [Student Paper Award] Interactive Assistant System for Understanding Pareto solutions in Multi-Dimensional Space, Sawadaishi, Y;Harada, T;Ichikawa, Y;Takadama, K
  • 受賞日 2012年02月
    ARLISS
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS), 高玉研究室
  • 受賞日 2011年12月
    進化計算学会、進化計算シンポジウム2011
    [最優秀発表賞] 実行可能及び実行不可能解の並列評価による進化型多目的最適化, 島田 智大;松島 裕康;高玉 圭樹
  • 受賞日 2011年12月
    IEEE CIS 日本支部, 第5回進化計算シンポジウム 2011
    [Young Researcher Award] 実行可能及び実行不可能解の並列評価による進化型多目的最適化, 島田 智大;松島 裕康;高玉 圭樹
  • 受賞日 2011年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2011
    [カムバックコンペ第2位、第3位], 高玉研究室
    アメリカ合衆国
  • 受賞日 2010年12月
    進化計算学会、進化計算シンポジウム2010
    [ベストポスター発表賞] 個別化による学習分類子システムのマルチステップへの展開, 中田 雅也;市川 嘉裕;松島 裕康;佐藤 圭二;佐藤寛之;高玉圭樹
  • 受賞日 2010年
    The 61th International Astronautical Congress (IAC2010)
    [国内審査会(ランバック部門)最優秀賞], 高玉研究室
  • 受賞日 2009年10月
    The 60th International Astronautical Congress (IAC2009)
    [国内審査会(ランバック部門)最優秀賞], 高玉研究室
    大韓民国
  • 受賞日 2009年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2009
    [カムバックコンペ優勝], 高玉研究室
  • 受賞日 2009年09月
    A Rocket Launch for International Student Satellites CanSat (ARLISS) 2009
    [ミッションコンペ第2位], 高玉研究室
  • 受賞日 2009年08月
    JAXA
    UNITEC-1(UNIsec Technological Experiment Carrier-1),入賞,JAXA Planet-Cの相乗り人工衛星UNITEC-1へのOBC(On Board Computer)搭載決定, 高玉研究室
  • 受賞日 2009年08月
    SICE
    ICCAS-SICE International Joint Conference 2009 感謝状
  • 受賞日 2009年
    計測自動制御学会, ICCAS-SICE International Joint Conference 2009
    [学術奨励賞(研究奨励賞)] Pacific Ocean Route Optimization by Pittsburgh-style Learning Classifier System, Iseya, S;Sato, K;Hattori, K;Takadama, K
  • 受賞日 2008年08月
    SICE
    SICE Annual Conference 2008 感謝状
  • 受賞日 2008年
    計測自動制御学会、第34回知能システムシンポジウム
    [学術奨励賞(研究奨励賞)] 実数値学習分類子システムに関する研究, 岩崎 靖;高玉圭樹
  • 受賞日 2004年
    Joint 2nd International Conference on Soft Computing and Intelligence Systems and 5th International Symposium on Advanced Intelligence Systems (SCIS & ISIS 2004)
    [ベストセッション賞]
    アメリカ合衆国
  • 受賞日 2003年06月
    磯子 ロータリークラブ
    [感謝状], 高玉圭樹
  • 受賞日 2003年
    人工知能学会、MYCOM(Meeting for Youth COMmunity)
    [ベストプレゼンテーション賞] AIと笑い - 笑いのコンテンツに含まれる構造の解析へ, 井上寛康;湯田聴夫;高玉 圭樹;下原 勝憲;片井 修
  • 受賞日 2002年
    Pacific Rim International Workshop on Multi-Agents (PRIMA2002)
    [Summer School on Agents and Multiagent Systems ポスター賞(2件)]
  • 受賞日 2002年
    国際電機通信基礎技術研究所
    [ATR研究開発表彰], 高玉圭樹
  • 受賞日 1999年02月
    計測自動制御学会
    計測自動制御学会学術奨励賞(研究奨励賞), 高玉圭樹
  • 受賞日 1998年
    経営情報学会、1997年秋期大会
    [優秀論文賞], 高玉圭樹
  • 受賞日 1997年06月
    人工知能学会、第11回全国大会
    [優秀論文賞], 高玉圭樹

論文

  • Inverse Reinforcement Learning with Agents’ Biased Exploration Based on Sub-optimal Sequential Action Data
    上野史; 長谷川智; 髙玉圭樹
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 28巻, 2号, 掲載ページ 380-392, 出版日 2024年03月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Reinforcement Learning in Cyclic Environmental Change for Non-Communicative Agents: A Theoretical Approach
    上野史; 髙玉圭樹
    Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems (Lecture Notes in Computer Science), 14127巻, 出版日 2023年09月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Directional Pareto Front and Its Estimation to Encourage Multi-Objective Decision-Making
    Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    IEEE Access, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 11巻, 掲載ページ 20619-20634, 出版日 2023年02月, 査読付
    研究論文(学術雑誌)
  • The Challenges for Socially Responsible AI for Well-being.
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    AAAI Spring Symposium: SRAI, 掲載ページ 1-3, 出版日 2023年
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • The Challenges for Socially Responsible AI for Well-being
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    CEUR Workshop Proceedings, 3527巻, 掲載ページ 1-3, 出版日 2023年, In this AAAI Spring Symposium 2023, we discuss Socially Responsible AI for Well-being. For AI to truly benefit society, it must go beyond mere productivity and economic advantages; embrace social responsibility; and emphasize fairness, transparency, safety, and other key principles. For instance, AI diagnostic systems should not only be accurate but also free from bias, ensuring equitable data representation across races and locations. This highlights the need for ongoing discussions on the nature of "social responsibility" in AI applications. There are two main perspectives: (1) Individually Responsible AI: Focuses on designing AI systems that consider individual well-being, such as understanding how digital experiences influence emotions and quality of life. (2) Socially Responsible AI: Emphasizes broader societal impacts, striving for decisions that are fair and beneficial for all. Addressing biases in AI is crucial to achieving fairness. Additionally, the knowledge produced by AI, such as health advice, should be universally applicable and not only beneficial to a subset of individuals. This paper outlines the underlying motivations, key terms, areas of focus, and research inquiries for this symposium.
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Analyzing an Influence of Initial Bus Route Networks in Competitive Optimization of Multiple Bus Companies
    Zhou, R; Yatsu, N; Nakari, I; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI)(to appear), 出版日 2023年, 査読付
  • 目的関数の推定類似度を用いる進化計算による多因子最適化
    川上 紫央; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会論文誌, 14巻, 1号, 掲載ページ 40-54, 出版日 2023年, 査読付
  • Adaptive Action-prediction Cortical Learning Algorithm under Uncertain Environments
    Fujino, F; Aoki, T; Takadama K; Sato, H
    International Journal of Hybrid Intelligent Systems (to appear), IOS Press, 掲載ページ 1-21, 出版日 2023年, 査読付, The cortical learning algorithm (CLA) is a time series prediction algorithm. Memory elements called columns and cells discretely represent data with their state combinations, whereas linking elements called synapses change their state combinations. For tasks requiring to take actions, the action-prediction CLA (ACLA) has an advantage to complement missing state values with their predictions. However, an increase in the number of missing state values (i) generates excess synapses negatively affect the action predictions and (ii) decreases the stability of data representation and makes the output of action values difficult. This paper proposes an adaptive ACLA using (i) adaptive synapse adjustment and (ii) adaptive action-separated decoding in an uncertain environment, missing multiple input state values probabilistically. (i) The proposed adaptive synapse adjustment suppresses unnecessary synapses. (ii) The proposed adaptive action-separated decoding adaptively outputs an action prediction separately for each action value. Experimental results using uncertain two- and three-dimensional mountain car tasks show that the proposed adaptive ACLA achieves a more robust action prediction performance than the conventional ACLA, DDPG, and the three LSTM-assisted reinforcement learning algorithms of DDPG, TD3, and SAC, even though the number of missing state values and their frequencies increase. These results implicate that the proposed adaptive ACLA is a way to making decisions for the future, even in cases where information surrounding the situation partially lacked.
    研究論文(学術雑誌)
  • Multi-layered Cortical Learning Algorithm for Forecasting Time-series Data with Probabilistically Changing Trends
    Fujino, F; Aoki, T; Takadama K; Sato, H
    Journal of Signal Processing (to appear), 出版日 2023年, 査読付
  • マルコフ連鎖に基づく局所解ネットワークと(1+1)-EAの性能予測
    田中 彰一郎; 古谷 博史; 日和 悟; 廣安 知之; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会論文誌, 13巻, 1号, 掲載ページ 40-52, 出版日 2022年10月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Benefit Balancing between Japan Departure Flights and Overflights in the North Pacific Route System.
    Murata, A; Takadama, K; Toratani, D; Hirabayashi, H; Brown, M
    Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences, Areaspace technology Japan, 20巻, 掲載ページ 41-48, 出版日 2022年08月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Design of Human-Agent-Group Interaction for Correct Opinion Sharing on Social Media
    上野史; 山根大輝; 髙玉圭樹
    Proceedings of 24th International Conference on Human-Computer Interaction (HCII 2022), 出版日 2022年06月26日, 査読付, 招待
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 実ロボット適用に向けた複数局所解探索のための複数群間移動に基づく群知能最適化
    前川 裕介; 河野 航大; 梶原 奨; 福本 有季子; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 進化計算学会論文誌, 12巻, 3号, 掲載ページ 125-136, 出版日 2022年02月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 航空機着陸問題における混雑時に対応するクラスタリングを用いた分割反復最適化手法
    村田 暁紀; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹; デライエ ダニエル
    責任著者, 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌), 142巻, 2号, 掲載ページ 198-205, 出版日 2022年02月01日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • The Challenges for Fairness and Well-being.
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    AAAI Spring Symposium: HFIF, 掲載ページ 1-3, 出版日 2022年
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • The Challenges for Fairness and Well-being - How Fair is Fair? Achieving Well-being AI - How F
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    CEUR Workshop Proceedings, 3276巻, 掲載ページ 1-3, 出版日 2022年, In the AAAI Spring Symposium 2022, we discussed fairness and well-being in the context of well-being AI. One of the important keywords is "well-being."We define "well-being AI"as Artificial Intelligence that promotes psychological well-being (i.e., happiness) and maximizes human potential ability. The well-being AI helps understand how our digital experience affects our emotions and quality of life and how to design a better well-being system that puts humans at the center. The second important keyword is "fairness."AI can potentially assist humans in making fair decisions. However, we must tackle the "bias"problem in AI (and in humans) to achieve fairness. Although statistical machine learning predicts the future based on past data, several types of data biases may lead to an AI-based system making incorrect predictions. For AI to be deployed safely, these systems must be wellunderstood, and we need to understand "How fair is fair"for achieving "Well-being AI."This paper describes the motivation, scope of interest, and research questions of this symposium.
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Formalizing Model-Based Multi-Objective Reinforcement Learning With a Reward Occurrence Probability Vector
    Tomohiro Yamaguchi; Yuto Kawabuchi; Shota Takahashi; Yoshihiro Ichikawa; Keiki Takadama
    Handbook of Research on New Investigations in Artificial Life, AI, and Machine Learning, IGI Global, 掲載ページ 299-330, 出版日 2022年, The mission of this chapter is to formalize multi-objective reinforcement learning (MORL) problems where there are multiple conflicting objectives with unknown weights. The objective is to collect all Pareto optimal policies in order to adapt them for use in a learner's situation. However, it takes huge learning costs in previous methods, so this chapter proposes the novel model-based MORL method by reward occurrence probability (ROP) with unknown weights. There are three main features. First one is that average reward of a policy is defined by inner product of the ROP vector and a weight vector. Second feature is that it learns the ROP vector in each policy instead of Q-values. Third feature is that Pareto optimal deterministic policies directly form the vertices of a convex hull in the ROP vector space. Therefore, Pareto optimal policies are calculated independently with weights and just one time by Quickhull algorithm. This chapter reports the authors' current work under the stochastic learning environment with up to 12 states, three actions, and three and four reward rules.
    論文集(書籍)内論文
  • 推定パレートフロントに基づいて重みベクトル群を配置する多目的進化アルゴリズム
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会論文誌, 12巻, 2号, 掲載ページ 45-60, 出版日 2022年01月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 時間的・空間的観点に基づく粒子群最適化と差分進化の個体別選択
    河野 航大; 梶原 奨; 高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 進化計算学会論文誌, 12巻, 1号, 掲載ページ 1-11, 出版日 2021年12月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 複雑ネットワークに基づく多次元意見共有モデル上の誤報伝搬防止
    上野 史; 北島 瑛貴; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 人工知能学会論文誌, 36巻, 6号, 掲載ページ B-KB2_1-12, 出版日 2021年11月01日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Adaptive Synapse Arrangement in Cortical Learning Algorithm
    Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), 2021, 25巻, 4号, 掲載ページ 450-466, 出版日 2021年07月21日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Misclassification detection based on conditional VAE for rule evolution in learning classifier system
    Hiroki Shiraishi; Masakazu Tadokoro; Yohei Hayamizu; Yukiko Fukumoto; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    GECCO 2021 Companion - Proceedings of the 2021 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 169-170, 出版日 2021年07月07日, This paper focuses on the problem of Learning Classifier System (LCS) that is hard to guarantee to generate the "correct"output (i.e., the action in LCS) as the dimension size of data increases (which results in producing the "incorrect"output) and proposes the method that can detect the incorrect output of LCS. For this issue, this paper proposes the Misclassification Detection based on Conditional Variational Auto-Encoder (MD/C) which detects and rejects the incorrect output of LCS through a comparison between the original data and the restored data by CVAE (Conditional Variational Auto-Encoder) based on the output of LCS (as the condition to CVAE). The results of a ten-class classification problem using handwritten digits showed that MD/C properly rejects the incorrect output of LCS and achieves 99.0% correct rate.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Analyzing Early Stage of Forming a Consensus from Viewpoint of Majority/Minority Decision in Online-Barnga
    Yoshimiki Maekawa; Tomohiro Yamaguchi; Keiki Takadama
    Lecture Notes in Computer Science, Springer International Publishing, 掲載ページ 269-285, 出版日 2021年07月03日
    論文集(書籍)内論文
  • Alzheimer Dementia detection based on circadian rhythm disorder of heartrate
    Naoya Matsuda; Iko Nakari; Ryotaro Arai; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama; Masanori Hirose; Hiroshi Hasegawa; Makoto Shiraishi; Takahide Matsuda
    LifeTech 2021 - 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 360-364, 出版日 2021年03月09日, According to the medical research report that the melatonin secretion of Alzheimer dementia (AD) patients shows the circadian rhythm (approximately 24 hours) disorder, this paper proposes the AD detection method based on circadian rhythm disorder of heartrate. The proposed method based on the regression of the trigonometric functions with the maximum likelihood estimation computes the ratio between the circadian rhythm of the heartrate and its non-circadian rhythm, to judge that the circadian rhythm is strong or weak, and detects AD in order with two types of the circadian ratios, the first circadian rhythm ratio based on the absolute mean of circadian/non-circadian rhythm and the second circadian rhythm ratio based on the diurnal amplitude of estimated heart rate. The analysis of the human subject experiment, with one elderly AD patient, three elderly (60-70 generations) non-AD persons, the ten middle-aged persons and the eight young persons, revealed the following implications: (1) the first circadian rhythm ratio judged 100.0% of AD,83.3% of the elderly, 28.6% of the middle-aged and 20.0% of the young as weak circadian (i.e., separated AD patients and the elderly from the middle-aged and young)
    (2) and, with the judgement by the first ratio, the second circadian rhythm ratio judged and finally detected 91.7% of AD,16.7% of the elderly, 7.1% of the middle-aged and 0.0% of the young as weak circadian and AD (i.e., separated AD patients and the elderly).
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 評価値軸・設計変数上の解の継続変化に対する群知能アルゴリズのためのメカニズムの設計とその追従性の評価
    高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 進化計算学会論文誌, 11巻, 3号, 掲載ページ 29-44, 出版日 2021年03月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Towards Agent Design for Forming a Consensus Remotely Through an Analysis of Declaration of Intent in Barnga Game
    Yoshimiki Maekawa; Tomohiro Yamaguchi; Keiki Takadama
    Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer International Publishing, 掲載ページ 540-546, 出版日 2021年01月26日
    論文集(書籍)内論文
  • Generating Duplex Routes for Robust Bus Transport Network by Improved Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition
    Sho Kajihara; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 12694巻, 掲載ページ 65-80, 出版日 2021年, This paper proposes the duplex route generation method to evolve the bus route network which is robust to environmental changes and aims at investigating its effectiveness through the experiments. In this study, the “duplex route” corresponds to the alternative route and it has the advantage of not requiring to modify the route network in the environmental changes. To generate the duplex routes, this study employs MOEA/D as the base optimization method and introduces the following two operations in MOEA/D to increase the duplex routes while improving the fitness: (1) the crossover operation to generate the duplex routes, which is improved from the crossover operation in SEAMO2 [9] that evolves unique routes, and (2) the priority solution update operation in the enhanced MOEA/D [4] to maintain a diversity of the routes which contributes to improving the fitness. The experiments on Mandl’s benchmark problem has revealed: (1) the proposed crossover operation can generate many duplex networks as compared to the original crossover operation
    (2) the priority solution update operation improves the fitness, i.e., a minimization of the passenger transportation time and the number of buses
    and (3) integration of the two operations improves both the number of duplex routes and fitness, which is hard to be achieved by either operation.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Pareto Front Estimation Using Unit Hyperplane
    Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 12654巻, 掲載ページ 126-138, 出版日 2021年, This work proposes a method to estimate the Pareto front even in areas without objective vectors in the objective space. For the Pareto front approximation, we use a set of non-dominated points, objective vectors, in the objective space. To finely approximate the Pareto front, we need to increase the number of objective vectors. It is worth to estimate the Pareto front with a limited number of objective vectors. The proposed method uses the Kriging approximation and estimates the Pareto front using the unit hyperplane in the objective space. In the experiment using representative simple and complicated Pareto fronts derived from the DTLZ family, we visually show the estimation quality of the proposed method. Also, we show that the shape of the Pareto front and the distribution of sample objective vectors affect the estimation quality.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Distance Minimization Problems for Multi-factorial Evolutionary Optimization Benchmarking
    Shio Kawakami; Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 1375巻, 掲載ページ 710-719, 出版日 2021年, This paper proposes multi-factorial distance minimization problems for benchmarking of multi-factorial optimization. The multi-factorial optimization simultaneously searches for optimal solutions of multiple objective functions in the common variable space and is recently a popular issue regarding evolutionary optimization. The conventional multi-factorial benchmark problems combine multiple existing single-objective benchmark problems. However, the correlation degree among their objectives is unclear and there is a lack of scalability in the number of objectives and visual analyzability of the search behavior. In the multi-objective optimization field, the distance minimization problem has been employed due to the scalability in the number of objectives and visual analyzability. In this work, we apply their benefits to the multi-factorial optimization field. We show the search performances and behaviors of the representative multi-factorial evolutionary algorithms on the multi-factorial distance minimization problems when the correlation among objectives and the number of objectives are varied.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Directionality Reinforcement Learning to Operate Multi-Agent System without Communication.
    Fumito Uwano; Keiki Takadama
    CoRR, abs/2110.05773巻, 出版日 2021年
    研究論文(学術雑誌)
  • Multi-factorial Evolutionary Algorithm Using Objective Similarity Based Parent Selection
    Shio Kawakami; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, Springer International Publishing, 掲載ページ 45-60, 出版日 2021年
    論文集(書籍)内論文
  • Column-based decoder of internal prediction representation in cortical learning algorithms
    Takeru Aoki; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    2020 Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 出版日 2020年12月05日, This work proposes a decoder of internal prediction representation in the cortical learning algorithm (CLA). CLA is a time-series data prediction algorithm. CLA receives an input bit-string at each time-step and encodes it to an internal data representation based on the relationship between the input data bits and columns, which are components of the CLA predictor. To decode the internal predictive presentation to the same format of the input bit-string, the conventional CLA employs the sparse distributed representations classifier (SDRC), which uses the relationship between the input data bits and cells, which are other components of the CLA predictor. To build the relationship between the input data bits and the cells, the conventional SDRC additionally needs a time-consuming learning process and a learning parameter, and the prediction accuracy cannot be expected during its learning process. In order to overcome these problems of the SDRC decoder in the conventional CLA and improve the prediction accuracy, the proposed method decodes the prediction representation inside CLA by utilizing the relationship between the input data bits and the columns built during the encoding process. The proposed method avoids the additional learning process to build the relationship between the input data bits and the cells. Also, The proposed method avoids the setting of any learning parameter needed in the conventional SDRC decoder. Experimental results using artificial benchmark and real-world electricity load time-series data show the proposed column-based decoder contributes to rapidly decreasing the prediction error and achieving smaller prediction error than the conventional SDRC decoder.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Preliminary study of adaptive grid-based decomposition on many-objective evolutionary optimization
    Kensuke Kano; Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    GECCO 2020 Companion - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 1373-1380, 出版日 2020年07月08日, This work proposes a method to adaptively determine the grid granularity for the grid decomposition-based evolutionary algorithm for many-objective optimization. The decomposition of the objective space is one of the promising approaches for evolutionary many-objective optimization. Although the weight-based decomposition is frequently employed recently, it has been known that the grid-based decomposition is also effective for many-objective optimization. The grid-based evolutionary algorithm (GrEA) decomposes the objective space into a grid environment with the grid division parameter. The grid division parameter determines the grid granularity and affects search performance. To find out an appropriate grid division parameter, we need to perform a parameter tuning, which executes multiple runs with different parameters and is generally time-consuming. In this work, we propose an adaptive GrEA (A-GrEA) automatically determines the grid division parameter during a single run of the search. Experimental results using WFG variant problems with 6 to 10 objectives show that the proposed A-GrEA does not only to determine the grid division parameter adaptively but also achieves comparative or higher search performance than the conventional GrEA with the best grid division parameter, MOEA/D, and NSGA-III.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Incremental lattice design of weight vector set
    Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    GECCO 2020 Companion - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 1486-1494, 出版日 2020年07月08日, This paper proposes an alternative method to generate the weight vector set for the decomposition-based evolutionary multi- and many-objective optimization. Since each weight vector specifies an approximation point on the Pareto front, the distribution of the weight vector set has an enormous impact on the total approximation quality of the Pareto front. The conventional simplex-lattice design has scalability on the number of weight vectors by a decomposition parameter and generates a uniformly distributed weight vector set. However, the generated set involves fewer inner weight vectors for the approximation of the central area of the Pareto front. A variant, the two-layered simplex-lattice design, generates an additional layer to introduce inner weight vectors but sacrifices the distribution uniformity. The proposed method, the incremental lattice design, also has scalability on the number of weight vectors by a decomposition parameter and always includes the intermediate weight vector pointing to the center of the Pareto front for any the decomposition parameter while keeping the distribution uniformity. Experimental results show that the proposed method achieves higher approximation quality of the Pareto front than the conventional simplex-lattice and two-layered simplex-lattice designs.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Visual mapping of multi-objective optimization problems and evolutionary algorithms
    Kohei Yamamoto; Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    GECCO 2020 Companion - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 1872-1879, 出版日 2020年07月08日, This work proposes a method to map optimization problems and evolutionary search algorithms into a two-dimensional space, respectively. In the research domain of evolutionary optimization, benchmark optimization problems and search algorithms have been evolved cooperatively so far. A variety of benchmark problems are essential for the research of search algorithms. However, there is difficulty to quantitatively and visually represent differences among benchmark problems. Also, there is the same difficulty in describing differences among search algorithms. The proposed method maps optimization problems based on the difference in the search algorithm ranking on each optimization problem. Also, the proposed method maps search algorithms based on the difference in the problem ranking on each search algorithm. In the experiment, we use 26 kinds of multi-objective optimization problems included in the ZDT, DTLZ, and WFG benchmark suites and 29 kinds of evolutionary search algorithms. As a result, we show that similarities of the internal functions are reflected in the position of each problem on the optimization problem map, and the similarities of the design principles of search algorithms are reflected in the position of each search algorithm on the search algorithm map.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Local Covering: Adaptive Rule Generation Method Using Existing Rules for XCS
    Masakazu Tadokoro; Satoshi Hasegawa; Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2020 - Conference Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 出版日 2020年07月01日, This paper focuses on the covering mechanism in Learning Classifier System (LCS) which generates a new classifier (i.e., an if-then rule) when no classifier matches the input. We propose Local Covering, a niche-based rule generation method for XCS, to reduce the sensitivity of a hyperparameter that determines the generalization probability of initial rules. In Local Covering, the system looks up classifiers in the population and finds the closest match from the input. After that, the selected classifier is copied as the covering classifier and its condition is generalized to cover the input. To integrate the Local Covering method with XCS, XCS-LCPCI (XCS with Local Covering for Previously Covered Inputs) is proposed, which executes Local Covering only if the input has been previously covered by the covering processes. The experimental results with three different problems show that XCS-LCPCI successfully acquires the general classifiers with any of six different parameter settings, while the performance of the conventional XCS varies depending on the parameter settings.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Non-dominated Solution Sampling Using Environmental Selection in EMO algorithms
    Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2020 - Conference Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 出版日 2020年07月01日, This work focuses on the environmental selection methods incorporated in several evolutionary multi-objective optimization (EMO) algorithms for sampling representative nondominated solutions from a large non-dominated solution set. Evolutionary multi- and many-objective optimization generally provides a large set of non-dominated solutions. They are useful for precisely approximating the Pareto front but harm decision making when selecting one solution among them. Sampling and presenting a representative set of solutions is a promising method for addressing this issue. The selection of a subset of solutions from a large set of solutions is a type of combinatorial optimization problem. Its difficulty is increased by increasing the size of the non-dominated solution set, because the number of selection combinations of the solutions increases exponentially. This work focuses on environmental selection as a reasonable method to sample a solution subset from a large set. We compare 17 environmental selection methods incorporated in EMO algorithms and show that the one-by-one selection or deletion approach is suitable for sampling a representative nondominated set.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Multi-value opinion sharing based on information source influence in agent-based network
    Kitajima, E; Murata, A; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Physics: Conference Series, IGI Global, 1564巻, 出版日 2020年06月29日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Reward Value-Based Goal Selection for Agents’ Cooperative Route Learning Without Communication in Reward and Goal Dynamism
    Fumito Uwano; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, SN Computer Science, Springer Science and Business Media LLC, 1巻, 3号, 出版日 2020年05月, 査読付
    研究論文(学術雑誌)
  • Self-Structured Cortical Learning Algorithm by Dynamically Adjusting Columns and Cell
    Suzugamine, S; Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), 24巻, 2号, 掲載ページ 185-198, 出版日 2020年03月20日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • How to Emote for Consensus Building in Virtual Communication.
    Yoshimiki Maekawa; Fumito Uwano; Eiki Kitajima; Keiki Takadama
    Human Interface and the Management of Information. Interacting with Information - Thematic Area, Springer, 掲載ページ 194-205, 出版日 2020年
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Model-Based Multi-Objective Reinforcement Learning by a Reward Occurrence Probability Vector
    Tomohiro Yamaguchi; Shota Nagahama; Yoshihiro Ichikawa; Yoshimichi Honma; Keiki Takadama
    Advanced Robotics and Intelligent Automation in Manufacturing, IGI Global, 掲載ページ 269-295, 出版日 2020年, This chapter describes solving multi-objective reinforcement learning (MORL) problems where there are multiple conflicting objectives with unknown weights. Previous model-free MORL methods take large number of calculations to collect a Pareto optimal set for each V/Q-value vector. In contrast, model-based MORL can reduce such a calculation cost than model-free MORLs. However, previous model-based MORL method is for only deterministic environments. To solve them, this chapter proposes a novel model-based MORL method by a reward occurrence probability (ROP) vector with unknown weights. The experimental results are reported under the stochastic learning environments with up to 10 states, 3 actions, and 3 reward rules. The experimental results show that the proposed method collects all Pareto optimal policies, and it took about 214 seconds (10 states, 3 actions, 3 rewards) for total learning time. In future research directions, the ways to speed up methods and how to use non-optimal policies are discussed.
    論文集(書籍)内論文
  • 目的制限に基づく通信なしマルチエージェント協調行動学習とその効果の証明
    上野 史; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 電気学会論文誌C, Vol. 140巻, No. 1号, 掲載ページ 75-84, 出版日 2020年01月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Utilizing Observed Information for No-Communication Multi-agent Reinforcement Learning toward Cooperation in Dynamic Environment
    Uwano, F; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), Vol. 12巻, No. 5号, 掲載ページ 199-208, 出版日 2019年09月30日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • XCS-CR for handling input, output, and reward noise
    Takato Tatsumi; Keiki Takadama
    GECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 1303-1311, 出版日 2019年07月13日, To briefly represent a dataset, it is crucial to find common attributes among the data. Extended learning classifier system (XCS) finds common attributes of multiple data and acquires generalized rules that match multiple data. In real-world problems, it may be challenging to find common attributes due to noise in the data and the inability of XCS to acquire the generalized rules. Considering a classification problem as an example, noise may be included at each input, output, as well as in the evaluation of the output. To tackle this problem, our previous work proposed XCSs that acquire appropriately generalized rules, specifically for a problem with one of the three mentioned type of noises added. In real-world problems, it is difficult to identify the type of noise in advance, which requires an XCS to cope with multiple types of noise. For this issue, this paper proposes an XCS that can handle any noise on the input, output, and evaluation of the output, and aims at investigating the effectiveness of the proposed XCS in the multiplexer problems including any of the three types of noise.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • How to Design Adaptable Agents to Obtain a Consensus with Omoiyari.
    前川佳幹; 上野史; 北島瑛貴; 高玉圭樹
    Human Interface and the Management of Information. Visual Information and Knowledge Management - Thematic Area, HIMI 2019, Held as Part of the 21st HCI International Conference, HCII 2019, Orlando, FL, USA, July 26-31, 2019, Proceedings, Part I, Springer, 掲載ページ 462-475, 出版日 2019年07月, 査読付
  • Model-Based Multi-objective Reinforcement Learning with Unknown Weights
    Tomohiro Yamaguchi; Shota Nagahama; Yoshihiro Ichikawa; Keiki Takadama
    Human Interface and the Management of Information. Information in Intelligent Systems, Springer International Publishing, 掲載ページ 311-321, 出版日 2019年06月29日
    論文集(書籍)内論文
  • Complex-Valued-based Learning Classifier System for POMDP Environments
    Keiki Takadama; Daichi Yamazaki; Masaya Nakata; Hiroyuki Sato
    2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2019 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 1852-1859, 出版日 2019年06月01日, This paper proposes Complex-Valued-based Learning Classifier System (CVLCS) that can learn an appropriate policy for the POMDP environments by extending Complex-Valued Reinforcement Learning (CVRL). Concretely, CVLCS explores the optimal policy by not only evolving classifiers but also updating Q-values (i.e., strength) of evolved ones, while CVRL explores the optimal policy by only updating Q-values of the state-action pairs prepared beforehand. To investigate the effectiveness of CVLCS, this paper applies it to various types of the POMDP environments. The experimental results have revealed that (1) CVLCS can derive the good performance which is close to the optimal one and shows such a performance faster than the conventional methods (i.e., Q-Learning as one of CVRL and ZCSM as one of LCS) and (2) CVLCS can stably derive the good performance even in the difficult environments where the conventional methods fail to derive good performance.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Knowledge Extraction from XCSR Based on Dimensionality Reduction and Deep Generative Models
    Masakazu Tadokoro; Satoshi Hasegawa; Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2019 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 1883-1890, 出版日 2019年06月01日, This paper proposes a novel learning classifier system (LCS) framework named ELSDeCS (Encoding, Learning, Sampling, and Decoding Classifier System) which can employ any dimensionality reduction method as pre-processing of learning and has its own components for extracting interpretable rule representations. We also propose two LCSs as examples of ELSDeCS. The first is DCAXCSR2, which is a revised version of the conventional system, and the second is VAEXCSR, which employs a deep generative model for dimensionality reduction. The experimental results on a classification task of handwritten digits show that only VAEXCSR can extract useful rule representations thanks to its robustness of decoding newly generated samples.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Comparison of Statistical Table- and Non-Statistical Table-based XCS in Noisy Environments
    Takato Tatsumi; Keiki Takadama
    2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2019 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 1875-1882, 出版日 2019年06月01日, Accuracy based Learning Classifier System (XCS) acquires generalized classifiers that can guess the appropriate output for all inputs with a small number of the classifiers in ideal environments where there is no uncertainty in inputs, outputs, and rewards. However, if uncertainty is included in any of inputs, outputs, and rewards, XCS cannot be properly learned and cannot stably acquire generalized classifiers. We proposed Learning Classifier Systems that can properly learn in environments to which specific noise is added. These methods are divided into two types: (i) statistical table based XCS that record the mean of rewards acquired in all input-output pairs, and (ii) non-statistical table based XCS that do not record their values. This paper applies these methods to multiple noise environments and clarifies the features of each method.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Niche Radius Adaptation in Bat Algorithm for Locating Multiple Optima in Multimodal Functions
    Takuya Iwase; Ryo Takano; Fumito Uwano; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), IEEE, 出版日 2019年06月
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Acquiring Classifiers for Bipolarized Reward by XCS in a Continuous Reward Environment
    Tatsumi, T; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), Vol. 12巻, No. 3号, 掲載ページ 124-132, 出版日 2019年05月31日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analysis of semi-asynchronous multi-objective evolutionary algorithm with different asynchronies
    Harada, T; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, Soft Computing, 掲載ページ 1-23, 出版日 2019年05月20日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • The bat algorithm with dynamic niche radius for multimodal optimization
    Takuya Iwase; Ryo Takano; Fumito Uwano; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    PervasiveHealth: Pervasive Computing Technologies for Healthcare, ICST, 掲載ページ 8-13, 出版日 2019年03月23日, In this paper, we proposed Bat Algorithm extending with Dynamic Niche Radius (DNRBA) which enables solutions to locate multiple local and global optima for solving multimodal optimization problems. This proposed algorithm is designed Bat Algorithm (BA) dealing with the exploration and the exploitation search with Niche Radius which is calculated by the fitness landscape and the number of local and global optima to avoid converging solutions at the same optimum. Although the Niche Radius is an effective niching method for locating solutions at the peaks in the fitness landscape, it is not applicable for uneven multimodal functions and easily fails to keep multiple optima. To overcome this problem, we introduce a dynamic niche sharing scheme which is able to adjust the distance of the niche radius in the search process dynamically for the BA. In the experiment, we employ several multimodal functions and compare DNRBA with the conventional BA to evaluate the performance of DNRBA.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Artificial Bee Colony Algorithm based on Adaptive Local Information Sharing meets multiple dynamic environments
    Takano, R; Sato, H; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), 12巻, 1号, 掲載ページ 1-10, 出版日 2019年01月19日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Toward good circadian rhythm through a valuate of stress condition
    Ryo Takano; Sho Kajihara; Satoshi Hasegawa; Eiki Kitajima; Keiki Takadama; Toru Shimuta; Toru Yabe; Hideo Matsumoto
    CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS, 2448巻, 出版日 2019年, The final goal of this study is to implement a recommendation system for promoting health which judges the degree of stress and the degree of the health with less measurement and presents actions that will bring about appropriate health condition. To implement such a system, authors tried to find the knowledge on the relationship between circadian rhythm and stress. For this purpose, this paper proposes the method employing two indices ccvTP and LF/HF to evaluate the degree of stress. To combine of LF / HF and ccvTP can implement that not only the degree of stress but also the condition of stress is evaluated. In addition, the index showing the goodness of the circadian rhythm is employed the magnitude of the increase and decrease in the basal body temperature of each time zone. Such an index which evaluates the totally trend for each time zone can reduce the influence of the unexpected value such as noise. In order to verify the practicality of these indexes, this paper analyzes the data obtained by subject experiments by 4 adults. As a result, by comparing two types of data of ten-odd days in parallel, we obtained the finding that severe stress adversely affects the circadian rhythm after a few days.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • WAKE Detection during Sleep using Random Forest for sleep apnea syndrome patients
    Iko Nakari; Yusuke Tajima; Ryo Takano; Akari Tobaru; Keiki Takadama
    CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS, 2448巻, 出版日 2019年, This paper proposed the new WAKE detection method for sleep apnea syndrome: SAS patients. In many non-contact method for sleep stage estimation, it is difficult to detect WAKE for SAS patients because it detects WAKE by only one threshold and their Heart Rate Variability: HRV, Body Movements: BM and Respiratory Variability: RV are different from healthy subjects. Furthermore, SAS patients have more sudden WAKE than healthy subjects. In order to detect WAKE for SAS patients, we employed a mattress type pressure sensor which obtains the bio-vibrations, and Random Forest: RF as the detection of WAKE because it is possible to interpret the rules it produces. In detail, the RF learns six features, that labeled with WAKE or Non-WAKE(REM, NREM1 to 4). These features are calculated from sensor value. To verify the effectiveness, the subject experiment was conducted on 9 different SAS subjects. The results revealed that: (1) the top accuracy of the WAKE detection method is 96.0%
    (2) extracted rule from the RF is one of the rules that WAKE with weak BM
    (3) SAS subjects tends to generate more rules for WAKE detection than healthy subjects. From those results, the contribution of this research is suggesting the way to detect WAKE, and find physiological characteristics that might be useful for SAS discrimination.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Sleep stage estimation using heart rate variability divided by sleep cycle with relative evaluation
    Akari Tobaru; Yusuke Tajima; Keiki Takadama
    CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS, 2448巻, 出版日 2019年, This paper aims to estimate sleep stage with high accuracy. We improves the existing estimation method which analyses heart rate variability features obtained from the pressure sensor by the trigonometric function regression model for achieve it. Specifficaly, we focused on huge heart rate variability in order to take into account the tendency of the sleep cycle repeated in sleep, and to estimate sleep stage with each sleep cycle. The purpose of this improvement is to calculate sleep rhythms obtained by the intermediate frequency components of heart rate more accurately. To prove the effectiveness, we conducted the subject experiment for the two subjects and evaluated sleep by the 4 stages classification, REM, N1, N2, N3. The results showed the accuracy was 61.1 % which was higher 6.5 points than the existing method. This result suggests that estimating the sleep stage in each sleep cycle, in this case two divided part(the beginning and the latter sleep,) was effective to improve the estimate accuracy of sleep stage.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • A distribution control of weight vector set for multi-objective evolutionary algorithms
    Tomoaki Takagi; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST, Springer Verlag, 289巻, 掲載ページ 70-80, 出版日 2019年, For solving multi-objective optimization problems with evolutionary algorithms, the decomposing the Pareto front by using a set of weight vectors is a promising approach. Although an appropriate distribution of weight vectors depends on the Pareto front shape, the uniformly distributed weight vector set is generally employed since the shape is unknown before the search. This work proposes a simple way to control the weight vector distribution appropriate for several Pareto front shapes. The proposed approach changes the distribution of the weight vector set based on the intermediate objective vector in the objective space. A user-defined parameter determines the intermediate objective vector in the static method, and the objective values of the obtained solutions dynamically determine the intermediate objective vector in the dynamic method. In this work, we focus on MOEA/D as a representative decomposition-based multi-objective evolutionary algorithm and apply the proposed static and dynamic methods for it. The experimental results on WFG test problems with different Pareto front shapes show that the proposed static and dynamic methods improve the uniformity of the obtained solutions for several Pareto front shapes and the dynamic method can find an appropriate intermediate objective vector for each Pareto front shape.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolving generalized solutions for robust multi-objective optimization: transportation analysis in disaster
    Keiki Takadama; Keiji Sato; Hiroyuki Sato
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 11411巻, 掲載ページ 491-503, 出版日 2019年, This paper proposes the multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) that can evolve the generalized individuals, which include many solutions that can be applied into different situations with the minimal change. The intensive simulations on the waterbus route optimization problem as the real world problem have revealed the following implications: (1) the proposed MOEA cannot only optimize the solutions like general MOEAs but also can evolve the generalized individuals
    and (2) the proposed MOEA can analyze the feature of the river transportation in the waterbus route optimization.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • The Challenges for Interpretable AI for Well-being.
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    Proceedings of the Symposium Interpretable AI for Well-being: Understanding Cognitive Bias and Social Embeddedness co-located with Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2019 Spring Symposium (AAAI-Spring Symposium 2019), CEUR-WS.org, 出版日 2019年
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • The challenges for interpretable AI for well-being -understanding cognitive bias and social embeddedness-
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    CEUR Workshop Proceedings, 2448巻, 出版日 2019年, In this AAAI Spring symposium 2019, we discuss interpretable AI in the context of well-being AI. Interpretable AI is an artificial intelligence methods and systems, of which outputs can be easily understood by humans. Especially in the human health and wellness domains, making wrong predictions may lead to critical judgements in life or death situations. AI based systems must be well-understood. We define “well-being AI” as an AI research paradigm for promoting psychological well-being and maximizing human potential. Interpretable AI is important for well-being AI in senses that (1) to understand how our digital experience affects our health and our quality of life and (2) to design well-being systems that put humans at the center. One of the important keywords in understanding machine intelligence in human health and wellness is cognitive bias. Advances in big data and machine learning should not overlook some new threats to enlightened thought, such as the recent trend of social media platforms and commercial recommendation systems being used to manipulate people's inherent cognitive bias. The second important keyword is “social embeddedness”. Cognitive bias will be affected by how the AI is perceived particularly at the community or social level. Social embeddedness is the social science idea that actions of individuals are refracted by the social relations within their community. In our contexts, understanding relationships between AI and society is very important, which includes the issues on AI and future economics (such as basic income, impact of AI on GDP), or “well-being society (such as happiness of citizen life quality). This paper describes the detailed motivation, important keywords, the scope of interests and research questions in this symposium.
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Awareness Based Recommendation
    Tomohiro Yamaguchi; Takuma Nishimura; Keiki Takadama
    Human Performance Technology, IGI Global, 掲載ページ 167-186, 出版日 2019年, In Artificial Intelligence and Robotics, one of the important issues is to design Human interface. There are two issues, one is the machine-centered interaction design to adapt humans for operating the robots or systems. Another one is the human-centered interaction design to make it adaptable for humans. This research aims at latter issue. This paper presents the interactive learning system to assist positive change in the preference of a human toward the true preference, then evaluation of the awareness effect is discussed. The system behaves passively to reflect the human intelligence by visualizing the traces of his/her behaviors. Experimental results showed that subjects are divided into two groups, heavy users and light users, and that there are different effects between them under the same visualizing condition. They also showed that the authors' system improves the efficiency for deciding the most preferred plan for both heavy users and light users.
    論文集(書籍)内論文
  • Awareness-Based Recommendation Toward a New Preference
    Tomohiro Yamaguchi; Takuma Nishimura; Keiki Takadama
    Human Performance Technology, IGI Global, 掲載ページ 572-593, 出版日 2019年, In mechatronics and robotics, one of the important issues is to design human interface. There are two issues on interaction design research. One is the way to education and training to adapt humans for operating the robots or interaction systems. Another one is the way to make interaction design adaptable for humans. This chapter research at the latter issue. This chapter describes the interactive learning system to assist positive change in the preference of a human toward the true preference; then evaluation of the awareness effect is discussed. The system behaves passively to reflect the human intelligence by visualizing the traces of his/her behaviors. Experimental results showed that subjects are divided into two groups, heavy users and light users, and that there are different effects between them under the same visualizing condition. They also showed that the system improves the efficiency for deciding the most preferred plan for both heavy users and light users.
    論文集(書籍)内論文
  • Transportation Simulator for Disaster Circumstance and Bottleneck Analysis
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Aratani, T; Sato, K
    責任著者, Journal Artificial Life and Robotics, Springer--Verlag, 23巻, 4号, 掲載ページ 593-599, 出版日 2018年10月03日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Strategy for Learning Cooperative Behavior with Local Information for Multi-agent Systems
    上野 史; 髙玉圭樹
    Proceedings of The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems, 掲載ページ 663-670, 出版日 2018年10月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Exploring Tradeoff Between Distance-minimality and Diversity of Landing Routes for Aircraft Landing Optimization
    Murata, A; Sato, H; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), 11巻, 5号, 掲載ページ 409-418, 出版日 2018年09月30日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Multi-Agent Cooperation Based on Reinforcement Learning with Internal Reward in Maze Problem
    Uwano, F; Tatebe, N; Nakata, M; Tajima, Y; Kovacs, T; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), Vol. 11巻, No. 4号, 掲載ページ 321-330, 出版日 2018年07月31日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Weighted Opinion Sharing Model for Cutting Link and Changing Information among Agents as Dynamic Environmen
    Uwano, F; Saito, R; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), Vol. 11巻, No. 4号, 掲載ページ 331-340, 出版日 2018年07月31日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Artificial bee colony algorithm based on adaptive local information sharing: Approach for several dynamic changes
    Ryo Takano; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 95-96, 出版日 2018年07月06日, This paper focuses on Artificial Bee Colony (ABC) algorithm in dynamic optimization problems (DOPs), and proposes the improvements for ABC algorithm in DOPs as ABC algorithm based on adaptive local information sharing (ABC-alis). To investigate the tracking ability to dynamic change of ABC-alis, it is compared the improved algorithm to two cases of dynamic change. These two cases are "Case 1: Periodic Change" and "Case 2: Continuing Change". The experimental results revealed that the following implications: (1) ABC-alis can adapt with various dynamic changes
    (2) ABC-alis has high tracking performance against continuous change.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • XCS for missing attributes in data
    Takato Tatsumi; Keiki Takadama
    Proceedings - 2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2018, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 329-334, 出版日 2018年07月02日, To handle missing attributes when acquiring knowledge from data in real-world problems, this paper proposes XCS for Missing Attributes in Data (XCS-MA). XCS-MA complements the value of the missing attributes of the input data and estimates the correct output for its complemented input. If the correct output is the same for all possible complemented inputs, XCS-MA uses the missing attribute data for the learning. In experiments, XCS-MA correctly estimated the accuracy of the classifiers (represented by the if-then rules) and acquired the optimal classifier subset in the 11-Multiplexer problem with the missing attributes. Once the optimal classifier subset is acquired, XCS-MA selects the correct output for any input even if many missing attributes are included in the data.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • A study on a cortical learning algorithm dynamically adjusting columns and cells
    Sotetsu Suzugamine; Takeru Aoki; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    Proceedings - 2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2018, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 267-274, 出版日 2018年07月02日, The cortical learning algorithm is one of the time-series data prediction algorithms based on the human neocortex. The cortical learning algorithm uses multiple columns to represent an input data value at a time step, and each column has multiple cells to represent a time-series context of the input data. In the conventional cortical learning algorithm, the numbers of columns and cells are user-defined parameters. Their appropriate numbers depend on the input data, and the input data are unknown before the learning. To avoid the parameter settings of the number of columns and cells, in this work, we propose a self-structured cortical learning algorithm dynamically adjusting columns and cells according to the input data. Experimental results using test time-series input involving a sine, a combined sine, and a logistic mapping data show that not only the proposed self-structured algorithm can dynamically adjust columns and cells depending on the input data but also the prediction accuracy is also higher than the conventional LSTM and CLA.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Correcting Wrongly Determined Opinions of Agents in Opinion Sharing Model.
    Eiki Kitajima; Caili Zhang; Haruyuki Ishii; Fumito Uwano; Keiki Takadama
    Human Interface and the Management of Information. Interaction, Visualization, and Analytics - 20th International Conference, HIMI 2018, Held as Part of HCI International 2018, Las Vegas, NV, USA, July 15-20, 2018, Proceedings, Part I, Springer, 掲載ページ 658-676, 出版日 2018年07月, 査読付
  • Generalizing rules by random forest-based learning classifier systems for high-dimensional data mining.
    Fumito Uwano; Koji Dobashi; Keiki Takadama; Tim Kovacs
    Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, ACM, 掲載ページ 1465-1472, 出版日 2018年07月, 査読付
  • Multiple swarm intelligence methods based on multiple population with sharing best solution for drastic environmental change.
    Yuta Umenai; Fumito Uwano; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, ACM, 掲載ページ 97-98, 出版日 2018年07月, 査読付
  • Generating Learning Environments Derived from Found Solutions by Adding Sub-goals Toward the Creative Learning Support
    Takato Okudo; Tomohiro Yamaguchi; Keiki Takadama
    Human Interface and the Management of Information. Information in Applications and Services, Springer International Publishing, 掲載ページ 313-330, 出版日 2018年06月07日
    論文集(書籍)内論文
  • An Empirical Analysis of Action Map in Learning Classifier Systems
    Nakata, M; Takadama K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), 11巻, 3号, 掲載ページ 239-248, 出版日 2018年05月31日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • 相似な三角形に基づくクレータマッチングによるSLIM探査機の自己位置推定とその精度向上
    石井 晴之; 村田 暁紀; 上野 史; 辰巳 嵩豊; 梅内 祐太; 高玉 圭樹; 原田 智広; 鎌田 弘之; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    日本航空宇宙学会, 航空宇宙技術, 日本航空宇宙学会 JSASS-D-17-00011, Vol. 17巻, 掲載ページ 69-78, 出版日 2018年03月24日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Towards Adaptive Aircraft Landing Order with Aircraft Routes Partially Fixed by Air Traffic controllers as Human Intervention
    Murata, A; Sato, H; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), vol.11巻, No.2号, 掲載ページ 105-112, 出版日 2018年03月24日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Sleep Stage Estimation Comparing own past heartrate or other's heartrate
    Tajima, Y; Uwano, F; Murata, A; Harada, T; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), Vol.11巻, No.1号, 掲載ページ 32-39, 出版日 2018年03月06日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analyzing the Goal Finding Process of Human's Continuous Learning with the Reflection Subtask
    Yamaguchi, T; Tamai, Y; Honma, Y; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), Vol.11巻, No.1号, 掲載ページ 40-47, 出版日 2018年03月06日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • 主成分分析によるクレータ座標・サイズの検出とその評価
    岡田 怜史; 中浜 優佳; 森部 美沙子; 鎌田 弘之; 狩谷 和季; 高玉 圭樹; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    日本航空宇宙学会, 航空宇宙技術, Vol. 17巻, 掲載ページ 61-67, 出版日 2018年03月06日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Sleep stage re-estimation method according to sleep cycle change
    Yusuke Tajima; Akinori Murata; Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    AAAI Spring Symposium - Technical Report, AI Access Foundation, 2018-巻, 掲載ページ 280-284, 出版日 2018年, This paper focuses on a sleep cycle, and improves the problem which an estimation accuracy of Real-Time Sleep Stage Estimation Method(RSSE) when it estimates a sleep stage on real time. Concretely, the proposed method re-estimates the sleep stage immediately after first sleep cycle since going to bed for the problem which decreases the correct rate of the sleep stage estimated by RSSE as time passes since going to bed. From the human subject experiments, the following implications have been revealed: (1) the correct rate improved by re-estimation in 8 cases out of 9 cases. (2) when the sleep cycle is long, it is possible to calculate the sleep cycle from the same subject’s past sleeping information and if it is used, the estimation accuracy is improved for all cases.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Ensemble Heart Rate Extraction Method for Biological Data from Water Pressure Sensor.
    Fumito Uwano; Keiki Takadama
    2018 AAAI Spring Symposia, Stanford University, Palo Alto, California, USA, March 26-28, 2018., AAAI Press, 出版日 2018年, 査読付
  • Improving Sleep Stage Estimation Accuracy by Circadian Rhythm Extracted from a Low Frequency Component of Heart Rate.
    Akari Tobaru; Fumito Uwano; Takuya Iwase; Kazuma Matsumoto; Ryo Takano; Yusuke Tajima; Yuta Umenai; Keiki Takadama
    2018 AAAI Spring Symposia, Stanford University, Palo Alto, California, USA, March 26-28, 2018., AAAI Press, 出版日 2018年, 査読付
  • The Challenges for Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-Being AI - Beyond Machine Intelligence.
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    2018 AAAI Spring Symposia, AAAI Press, 出版日 2018年
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • The challenges for understanding cognitive bias and humanity for well-being AI — Beyond machine intelligence
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    AAAI Spring Symposium - Technical Report, 2018-March巻, 掲載ページ 237-238, 出版日 2018年, In this AAAI Spring symposium 2018, we discuss cognitive bias and humanity in the context of well-being AI. We define “well-being AI” as an AI research paradigm for promoting psychological well-being and maximizing human potential. The goals of well-being AI are (1) to understand how our digital experience affects our health and our quality of life and (2) to design well-being systems that put humans at the center. The important challenges of this research are how to quantify subjective things such as happiness, personal impressions, and personal values, and how to transform them into scientific representations with corresponding computational methods. One of the important keywords in understanding machine intelligence in human health and wellness is cognitive bias. Advances in big data and machine learning should not overlook some new threats to enlightened thought, such as the recent trend of social media platforms and commercial recommendation systems being used to manipulate people's inherent cognitive bias. The second important keyword is humanity. Rational thinking, on which early AI researchers had been focused their efforts, is recently and rapidly replacing human thinking by machines. Many people might have begun to believe that irrational thinking is the root of humanity. Empirical and philosophical discussions on AI and humanity would be welcome. This paper describes the detailed motivation, technical, and philosophical challenges of this symposium proposal.
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Analyzing the Goal-Finding Process of Human Learning With the Reflection Subtask
    Tomohiro Yamaguchi; Yuki Tamai; Keiki Takadama
    Handbook of Research on Biomimetics and Biomedical Robotics, IGI Global, 掲載ページ 442-459, 出版日 2018年, This chapter reports the authors' experimental results on analyzing the human goal-finding process in continuous learning. The objective of this research is to make clear the mechanism of continuous learning. To fill in the missing piece of reinforcement learning framework for the learning robot, the authors focus on two human mental learning processes, awareness as pre-learning process and reflection as post-learning process. To observe mental learning processes of a human, the authors propose a new method for visualizing them by the reflection subtask for human to be aware of the goal-finding process in continuous learning with invisible mazes. The two-layered task is introduced. The first layer is the main task of continuous learning designing the environmental mastery task to accomplish the goal for any environment. The second layer is the reflection subtask to make clear the goal-finding process in continuous learning. The reflection cost is evaluated to analyze it.
    論文集(書籍)内論文
  • Designing the Learning Goal Space for Human Toward Acquiring a Creative Learning Skill
    Takato Okudo; Tomohiro Yamaguchi; Keiki Takadama
    Handbook of Research on Biomimetics and Biomedical Robotics, IGI Global, 掲載ページ 460-475, 出版日 2018年, This chapter presents the way to design a learning support system toward acquiring a creative skill on learning. There are two research goals. One is to establish designing the creative learning task. The other is to make clear the human sense of creativity. As the background of this research, the jobs with high creativity or social skills will remain in the future. However, acquiring human's creativity is too difficult for computers. To solve this problem, the authors focus on the way to utilize higher creativity of human than that of computers. The main method is the visualization of learning traces to support awareness for creativity on the learning. The authors conducted the preliminary learning experiment with three human subjects. After that, the questionnaire and the hearing investigation were conducted. As the future work, the authors are planning to conduct an updated version of the experiment.
    論文集(書籍)内論文
  • Machine-code program evolution by genetic programming using asynchronous reference-based evaluation through single-event upset in on-board computer
    Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Robotics and Mechatronics, Fuji Technology Press, 29巻, 5号, 掲載ページ 808-818, 出版日 2017年10月01日, 査読付, This study proposes a novel genetic programming method using asynchronous reference-based evaluation (called AREGP) to evolve computer programs through single-event upsets (SEUs) in the on-board computer in space missions. AREGP is an extension of Tierra-based asynchronous genetic programming (TAGP), which was proposed in our previous study. It is based on the idea of the biological simulator, Tierra, where digital creatures are evolved through bit inversions in a program. AREGP not only inherits the advantages of TAGP but also overcomes its limitation, i.e., TAGP cannot select good programs for evolution without an appropriate threshold. Specifically, AREGP introduces an archive mechanism to maintain good programs and a reference-based evaluation by using the archive for appropriate threshold selection and removal. To investigate the effectiveness of the proposed AREGP, simulation experiments are performed to evolve the assembly language program in the SEU environment. In these experiments, the PIC instruction set, which is carried on many types of spacecraft, is used as the evolved assembly program. The experimental results revealed that AREGP cannot only maintain the correct program through SEU with high occurrence rate, but is also better at reducing the size of programs in comparison with TAGP. Additionally, AREGP can achieve a shorter execution step and smaller size of programs, which cannot be achieved by TAGP.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Recovery system based on exploration-biased genetic algorithm for stuck rover in planetary exploration
    Fumito Uwano; Yusuke Tajima; Akinori Murata; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Robotics and Mechatronics, Fuji Technology Press, 29巻, 5号, 掲載ページ 877-886, 出版日 2017年10月01日, 査読付, Contributing toward continuous planetary surface exploration by a rover (i.e., a space probe), this paper proposes (1) an adaptive learning mechanism as the software system, based on an exploration-biased genetic algorithm (EGA), which intends to explore several behaviors, and (2) a recovery system as the hardware system, which helps a rover exit stuck areas, a kind of immobilized situation, by testing the explored behaviors. We develop a rover-type space probe, which has a stabilizer with two movable joints like an arm, and learns how to use them by employing EGA. To evaluate the effectiveness of the recovery system based on the EGA, the following two field experiments are conducted with the proposed rover: (i) a small field test, including a stuck area created artificially in a park
    and (ii) a large field test, including several stuck areas in Black Rock Desert, USA, as an analog experiment for planetary exploration. The experimental results reveal the following implications: (1) the recovery system based on the EGA enables our rover to exit stuck areas by an appropriate sequence of motions of the two movable joints
    and (2) the success rate of getting out of stuck areas is 95% during planetary exploration.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • XCSR learning from compressed data acquired by deep neural network
    Kazuma Matsumoto; Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 21巻, 5号, 掲載ページ 856-867, 出版日 2017年09月01日, 査読付, The correctness rate of classification of neural networks is improved by deep learning, which is machine learning of neural networks, and its accuracy is higher than the human brain in some fields. This paper proposes the hybrid system of the neural network and the Learning Classifier System (LCS). LCS is evolutionary rule-based machine learning using reinforcement learning. To increase the correctness rate of classification, we combine the neural network and the LCS. This paper conducted benchmark experiments to verify the proposed system. The experiment revealed that: 1) the correctness rate of classification of the proposed system is higher than the conventional LCS (XCSR) and normal neural network
    and 2) the covering mechanism of XCSR raises the correctness rate of proposed system.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Exemplar-based learning classifier system with dynamic matching range for imbalanced data
    Hiroyasu Matsushima; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 21巻, 5号, 掲載ページ 868-875, 出版日 2017年09月01日, 査読付, In this paper, we propose a method to improve ECSDMR which enables appropriate output for imbalanced data sets. In order to control generalization of LCS in imbalanced data set, we propose a method of applying imbalance ratio of data set to a sigmoid function, and then, appropriately update the matching range. In comparison with our previous work (ECSDMR), the proposed method can control the generalization of the appropriate matching range automatically to extract the exemplars that cover the given problem space, wchich consists of imbalanced data set. From the experimental results, it is suggested that the proposed method provides stable performance to imbalanced data set. The effect of the proposed method using the sigmoid function considering the data balance is shown.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Approach to clustering with variance-based XCS
    Caili Zhang; Takato Tatsumi; Masaya Nakata; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 21巻, 5号, 掲載ページ 885-894, 出版日 2017年09月01日, 査読付, This paper presents an approach to clustering that extends the variance-based Learning Classifier System (XCS-VR). In real world problems, the ability to combine similar rules is crucial in the knowledge discovery and data mining field. Conventionally, XCS-VR is able to acquire generalized rules, but it cannot further acquire more generalized rules from these rules. The proposed approach (called XCS-VRc) accomplishes this by integrating similar generalized rules. To validate the proposed approach, we designed a benchmark problem to examine whether XCS-VRc can cluster both the generalized andmore generalized features in the input data. The proposed XCS-VRc proved to be more efficient than XCS and the conventional XCSVR.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Learning classifier system based on mean of reward
    Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 21巻, 5号, 掲載ページ 895-906, 出版日 2017年09月01日, 査読付, This paper focuses on the generalization of classifiers in noisy problems and aims at construction learning classifier system (LCS) that can acquire the optimal classifier subset by dynamically determining the classifier generalization criteria. In this paper, an accuracy-based LCS (XCS) that uses the mean of the reward (XCS-MR) is introduced, which can correctly identify classifiers as either accurate or inaccurate for noisy problems, and investigates its effectiveness when used for several noisy problems. Applying XCS and an XCS based on the variance of reward (XCS-VR) as the conventional LCSs, along with XCS-MR, to noisy 11-multiplexer problems where the reward value changes according to a Gaussian distribution, Cauchy distribution, and lognormal distribution revealed the following: (1) XCS-VR and XCS-MR could select the correct action for every type of reward distribution
    (2) XCSMR could appropriately generalize the classifiers with the smallest amount of data
    and (3) XCS-MR could acquire the optimal classifier subset in every trial for every type of reward distribution.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Supporting the exploration of the learning goals for a continuous learner toward creative learning
    Takato Okudo; Tomohiro Yamaguchi; Akinori Murata; Takato Tatsumi; Fumito Uwano; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 21巻, 5号, 掲載ページ 907-916, 出版日 2017年09月01日, 査読付, This paper proposes a learning goal space that visualizes the distribution of the obtained solutions to support the exploration of the learning goals for a learner. Subsequently, we examine the method for assisting a learner to present the novelty of the obtained solution. We conduct a learning experiment using a continuous learning task to identify various solutions. To assign the subjects space to explore the learning goals, several parameters related to the success of the task are not instructed to the subjects. In the comparative experiment, three types of learning feedbacks provided to the subjects are compared. These are presenting the learning goal space with obtained solutions mapped on it, directly presenting the novelty of the obtained solutions mapped on it, and presenting some value that is slightly related to the obtained solution. In the experiments, the subjects to whom the learning goal space or novelty of the obtained solution is shown, continue to identify solutions according to their learning goals until the final stage in the experiment is attained. Therefore, in a continuous learning task, our supporting method of directly or indirectly presenting the novelty of the obtained solution through the learning goal space is effective.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Comparison between reinforcement learning methods with different goal selections in multi-agent cooperation
    Fumito Uwano; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 21巻, 5号, 掲載ページ 917-929, 出版日 2017年09月01日, 査読付, This study discusses important factors for zero communication, multi-agent cooperation by comparing different modified reinforcement learning methods. The two learning methods used for comparison were assigned different goal selections for multi-agent cooperation tasks. The first method is called Profit Minimizing Reinforcement Learning (PMRL)
    it forces agents to learn how to reach the farthest goal, and then the agent closest to the goal is directed to the goal. The second method is called Yielding Action Reinforcement Learning (YARL)
    it forces agents to learn through a Q-learning process, and if the agents have a conflict, the agent that is closest to the goal learns to reach the next closest goal. To compare the two methods, we designed experiments by adjusting the following maze factors: (1) the location of the start point and goal
    (2) the number of agents
    and (3) the size of maze. The intensive simulations performed on the maze problem for the agent cooperation task revealed that the two methods successfully enabled the agents to exhibit cooperative behavior, even if the size of the maze and the number of agents change. The PMRL mechanism always enables the agents to learn cooperative behavior, whereas the YARL mechanism makes the agents learn cooperative behavior over a small number of learning iterations. In zero communication, multi-agent cooperation, it is important that only agents that have a conflict cooperate with each other.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Theoretical XCS parameter settings of learning accurate classifiers.
    Masaya Nakata; Will N. Browne; Tomoki Hamagami; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2017, Berlin, Germany, July 15-19, 2017, ACM, 掲載ページ 473-480, 出版日 2017年07月17日, 査読付
  • A study of self-Adaptive semi-Asynchronous evolutionary algorithm on multi-objective optimization problem
    Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Tthe Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO 2017), Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 1812-1819, 出版日 2017年07月15日, 査読付, This paper proposes a self-Adaptive semi-Asynchronous evolutionary algorithm, SA2EA for short, and verifies its effectiveness on multi-objective optimization problems. SA2EA is an extension of an asynchronous EA that continuously evolves solutions whenever one solution completes its evaluation in a parallel computation environment, unlike a conventional generation-based synchronous EA needs to wait for evaluations of all solutions in a population, which causes to waste much idle time of parallel computation nodes. In contrast to such asynchronous EA, SA2EA adequately controls its asynchrony, which means the number of waited solutions, depends on the variance of evaluation time of solutions. To investigate the effectiveness of the proposed SA2EA, this paper conducts the experiment on benchmark problems of multi-objective optimization where several variations of the variance of evaluation time are tested in pseudo-parallel computation environment. The experimental result reveals that the proposed SA2EA outperforms the synchronous and the asynchronous EA with constant asynchrony not depends on the variance of evaluation time of solutions.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Performance comparison of parallel asynchronous multi-objective evolutionary algorithm with different asynchrony
    Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2017 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 1215-1222, 出版日 2017年07月05日, 査読付, This paper proposes a parallel asynchronous evolutionary algorithm (EA) with different asynchrony and verifies its effectiveness on multi-objective optimization problems. We represent such EA with different asynchrony as semi-asynchronous EA. The semi-asynchronous EA continuously evolves solutions whenever a part of solutions in the population completes their evaluations in the master-slave parallel computation environment, unlike a conventional synchronous EA, which waits for evaluations of all solutions to generate next population. To establish the semi-asynchronous EA, this paper proposes the asynchrony parameter to decide how many solutions are waited, and clarifies the effectual asynchrony related to the number of slave nodes. In the experiment, we apply the semi-asynchronous EA to NSGA-II, which is a well-known multi-objective evolutionary algorithm, and the semi-asynchronous NSGA-IIs with different asynchrony are compared with synchronous one on the multi-objective optimization benchmark problems with several variances of evaluation time. The experimental result reveals that the semi-asynchronous NSGA-II with low asynchrony has possibility to perform the best search ability than the complete asynchronous and the synchronous NSGA-II in the optimization problems with large variance of evaluation time.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • An Improved MOEA/D Utilizing Variation Angles for Multi-objective Optimization
    Hiroyuki Sato; Minami Miyakawa; Keiki Takadama
    Proc. of 2017 Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), 掲載ページ 163-164, 出版日 2017年07月, 査読付
  • SIMULATION MODEL FOR EMERGENCY MEDICAL TRANSPORTATION WITH DEPLOYMENT OF FLOATING MEDICAL SUPPORT SYSTEM-THE CASE STUDY OF TOKYO INLAND EARTHQUAKE -
    渡部大輔; 間島隆博; 高玉圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, Proceedings of International Scheduling Symposium 2017 (ISS 2017), Nagoya, 出版日 2017年06月, 査読付
  • Strategies to Improve Cuckoo Search Toward Adapting Randomly Changing Environment.
    Yuta Umenai; Fumito Uwano; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Advances in Swarm Intelligence - 8th International Conference, ICSI 2017, Fukuoka, Japan, July 27 - August 1, 2017, Proceedings, Part I, Springer, 掲載ページ 573-582, 出版日 2017年06月, 査読付
  • The robust spacecraft location estimation algorithm toward the misdetection crater and the undetected crater in SLIM
    Haruyuki Ishii; Keiki Takadama; Akinori Murata; Fumito Uwano; Takato Tatsumi; Yuta Umenai; Kazuma Matsumoto; Hiroyuki Kamata; Takayuki Ishida; Seisuke Fukuda; Shujiro Sawai; Shinichiro Sakai
    Proceedings of International Symposium on Space Technology and Science, ISTS 2017, 出版日 2017年06月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Designing the Learning Goal Space for Human Toward Acquiring a Creative Learning Skill
    Takato Okudo; Keiki Takadama; Tomohiro Yamaguchi
    Human Interface and the Management of Information: Supporting Learning, Decision-Making and Collaboration, Springer International Publishing, 掲載ページ 62-73, 出版日 2017年05月18日
    論文集(書籍)内論文
  • Visual Impression Generation System Based on Boids Algorithm
    Masafumi Ishii; Jinhwan Kwon; Keiki Takadama; Maki Sakamoto
    Proceedings of the AAAI 2017 Spring Symposium on Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing Technical Report SS-17-08, 掲載ページ 681-686, 出版日 2017年03月28日, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Affinity Based Search Amount Control in Decomposition Based Evolutionary Multi-Objective Optimization
    Hiroyuki Sato; Minami Miyakawa; Keiki Takadama
    10th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT), 掲載ページ in USB memory, 出版日 2017年03月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Sleep stage estimation based on approximate heartrate calculated from other persons
    Yusuke Tajima; Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    AAAI Spring Symposium - Technical Report, AI Access Foundation, SS-17-01巻, 掲載ページ 734-739, 出版日 2017年, This paper focuses on the sleep stage estimation method based on the approximate heartrate calculated from one person, and improves its estimation accuracy by employing the approximate heartrate calculated from other persons. Concretely, the proposed approximate heartrate is a weighted summation of the approximate heartrate calculated from other persons. Through the human subject experiments, the following implications have been revealed: (1) the accuracy of the sleep stage estimation method based on the approximate heartrate calculated from other persons is higher than that of the conventional method based on the approximate heartrate calculated from one person
    and (2) the accuracy of the sleep stage estimation increases as the number of the heartbeat data of other persons for calculating the approximate heartrate increases, i.e., the accuracy of the sleep stage estimation employing the heartbeat data of the six other persons is higher than of two other persons, one other person, and none of other person.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Wellbeing AI Invited Speaker Abstracts.
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    2017 AAAI Spring Symposia, AAAI Press, 出版日 2017年
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Wellbeing AI invited speaker abstracts
    Takashi Kido; Keiki Takadama
    AAAI Spring Symposium - Technical Report, SS-17-01 - SS-17-08巻, 掲載ページ 751-752, 出版日 2017年, This paper contains the invited speaker abstracts from the Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing 2017 AAA1 Spring Symposium held at Stanford University, March 27-29.
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Directional Pareto Front and Its Estimation to Encourage Multi-objective Decision-Making
    Takagi, M; Takadama, K; Sato, H
    IEEE Access, 11巻, 掲載ページ 20619-20634, 出版日 2017年, 査読付
  • Optimization of Aircraft Landing Route and Order Based on Novelty Search
    Akinori Murata; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, IES 2016, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 8巻, 掲載ページ 291-304, 出版日 2016年11月, 査読付, This paper focuses on the Aircraft Landing Problem (ALP) and proposes the efficient aircraft landing route and order optimization method compared to the conventional method. As a difficulty in solving ALP, both landing route and order of all aircrafts should be optimized together, meaning that they cannot be optimized independently. To tackle this problem, our method employs novelty search to generate variety candidates of aircraft landing routes, which are indispensable to generate the feasible landing order of all aircraft. Through the experiment on a benchmark problem, it has revealed that the proposed method can reduce the occupancy time of aircrafts in an airport.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Communication-Less Cooperative Q-Learning Agents in Maze Problem
    Uwano Fumito; Takadama Keiki
    ラスト(シニア)オーサー, INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, IES 2016, 8巻, 掲載ページ 453-467, 出版日 2016年11月, 査読付
  • Deployment of Wireless Mesh Network Using RSSI-Based Swarm Robots:Passing Narrow Corridor by Movement Function along Walls
    Hattori, K; Tatebe, N; Kagawa, T; Owada, Y; Shan, L; Temma, K; Hamaguchi, K; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, Journal Artificial Life and Robotics, Springer, Vol.21巻, No.4号, 掲載ページ 434-442, 出版日 2016年09月01日
    英語
  • Directional Repair in Evolutionary Optimization of m-Objective k-Knapsack Problems
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    Journal of Signal Processing, 信号処理学会, 20巻, 4号, 掲載ページ 161-164, 出版日 2016年07月, 査読付, To solve m-objective k-knapsack problems (mk-KPs) by using evolutionary algorithms, we propose a repair method that transforms infeasible solutions into feasible ones. In evolutionary multi-objective optimization, each solution in the population has a role in approximating a part of the Pareto front. However, since the conventional weighted scalar repair method (WSR) does not consider the position of each solution in the objective space, the solution diversity to approximate a wide range of the Pareto front is deteriorated. To improve the search performance of evolutionary algorithms for solving mk-KPs by enhancing the diversity of solutions, we propose a repair method considering the positions and repair directions of infeasible solutions in the objective space. Experimental results show that the proposed method improves the diversity of solutions and achieves higher search performance than the conventional WSR in mk-KPs.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Adaptive Learning Based on Genetic Algorithm for Rover in Planetary Exploration
    Fumito Uwano; Akinori Murata; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Proceedings of The International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, i-SAIRAS 2016, 出版日 2016年06月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Optimization of aircraft landing route and order: An approach of hierarchical evolutionary computation
    Akinori Murata; Masaya Nakata; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    BICT 2015 - 9th EAI International Conference on Bio-Inspired Information and Communications Technologies, Association for Computing Machinery, Inc, 2巻, 6号, 掲載ページ 1-8, 出版日 2016年05月24日, 査読付, This paper focuses on the aircraft landing optimization problem where both the landing routes and the landing order of aircrafts should be optimized to minimize an occupancy time of airport, and proposes its optimization method which is robust to dynamical situations such as weather conditionchange and other aircrafts'landing routes change. As a difficulty of this optimization problem, appropriate landing routes of aircrafts change depending on such an environment change. To tackle this problem,this paper proposes the hierarchical evolutionary computation to solve the aircraft landing optimization problem. Specifically, our method firstly generates candidates of main landing route of all aircrafts with their own additional sub-routes, which can be applied into the main routes depending on the current environmental situation. Secondly, our method evolves the good combination of landing routes (including their sub-routes) of all aircrafts to minimize an occupancy time of airport. Through the intensive experiment on a benchmark problem, the following implications have been found: (1) our method successfully generates robust landing routes including some sub-routes,which are flexible depending on environmental situations
    and (2) Our method can finds an adequate landing order which contributes to reducing the occupancy time.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Reinforcement learning with internal reward for multi-Agent cooperation: A theoretical approach
    Fumito Uwano; Naoki Tatebe; Masaya Nakata; Keiki Takadama; Tim Kovacs
    BICT 2015 - 9th EAI International Conference on Bio-Inspired Information and Communications Technologies, Association for Computing Machinery, Inc, 16巻, 8号, 掲載ページ 1-8, 出版日 2016年05月24日, 査読付, This paper focuses on a multi-Agent cooperation which is generally difficult to be achieved without sufficient information of other agents, and proposes the reinforcement learning method that introduces an internal reward for a multi-Agent cooperation without sufficient information. To guarantee to achieve such a cooperation, this paper theoretically derives the condition of selecting appropriate actions by changing internal rewards given to the agents, and extends the reinforcement learning methods (Q-learning and Profit Sharing) to enable the agents to acquire the appropriate Q-values up- dated according to the derived condition. Concretely, the internal rewards change when the agents can only find better solution than the current one. The intensive simulations on the maze problems as one of test beds have revealed the following implications:(1) our proposed method successfully enables the agents to select their own appropriate cooperating actions which contribute to acquiring the minimum steps towards to their goals, while the conventional methods (i.e., Q-learning and Profit Sharing) cannot always acquire the minimum steps
    and (2) the proposed method based on Profit Sharing provides the same good performance as the proposed method based on Q-learning.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Generation of Public Transportation Network for Commuter Stranded Problem
    間島隆博; 高玉圭樹; 渡部大輔; 勝原光治郎
    WEIN (Workshop on Emergent Intelligence on Networked Agents) 2016 Proceedings, 出版日 2016年05月, 査読付
  • Promoting Machine-code Program Evolution in Asynchronous Genetic Programming
    Harada, T; Takadama, K; Sato H
    SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), 公益社団法人 計測自動制御学会, 9巻, 2号, 掲載ページ 93-102, 出版日 2016年03月31日, 査読付, This paper focuses on an asynchronous program evolution in evolutionary computation, which is hard to evolve programs effectively unlike a synchronous program evolution that evolves individuals effectively by selecting good parents after evaluations of all individuals in each generation. To tackle this problem, we explore the mechanism that can promote an asynchronous program evolution by selecting a good individual without waiting for evaluations of all individuals. For this purpose, this paper investigates the effectiveness of the proposed mechanisms in genetic programing (GP) domain by evaluating it in the two types of problems, the arithmetic and the Boolean problems. Through the intensive experiments of the eight kinds of testbeds under the two types of problems, the following implications have been revealed: (1) the program asynchronously evolved with the proposed mechanism can be completed with mostly the same or shorter execution steps than the program asynchronously evolved without the proposed mechanism, in particular the proposed mechanism improves the performance of the asynchronous evolution in the arithmetic problems; and (2) the program asynchronously evolved with the proposed mechanism can be completed with mostly the same or shorter execution steps than the program evolved by the conventional GP.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Characteristic and Application of Network Evolution Model for Public Transport Network
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    Multiagent and Grid Systems - An International Journal, 12巻, 1号, 掲載ページ 1-11, 出版日 2016年03月08日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Controlling selection areas of useful infeasible solutions for directed mating in evolutionary constrained multi-objective optimization
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    ANNALS OF MATHEMATICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, SPRINGER, 76巻, 1-2号, 掲載ページ 25-46, 出版日 2016年02月, 査読付, As an evolutionary approach to solve constrained multi-objective optimization problems (CMOPs), recently an algorithm using the two-stage non-dominated sorting and the directed mating (TNSDM) was proposed. In TNSDM, the directed mating utilizes infeasible solutions dominating feasible solutions in the objective space to generate offspring. The directed mating significantly contributes to the search performance improvement in evolutionary constrained multi-objective optimization. However, the conventional directed mating has two problems. First, since the conventional directed mating selects a pair of parents based on the conventional Pareto dominance, two parents having different search directions may be mated. Second, the directed mating cannot be performed in some cases especially when the population has few useful infeasible solutions. In this case, the conventional mating using only feasible solutions is performed instead. Thus, the effectiveness of the directed mating cannot always be achieved depending on the number of useful infeasible solutions. To overcome these problems and further enhance the effect of the directed mating in TNSDM, in this work we propose a method to control the selection area of useful infeasible solutions by controlling dominance area of solutions (CDAS). We verify the effectiveness of the proposed method in TNSDM, and compare its search performance with the conventional CNSGA-II on discrete m-objective k-knapsack problems and continuous mCDTLZ problems. The experimental results show that the search performance of TNSDM is further improved by controlling the selection area of useful infeasible solutions in the directed mating.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Crater Detection Method using Principal Component Analysis and its Evaluation
    TAKINO Tatsuya; NOMURA Izuru; MORIBE Misako; KAMATA Hiroyuki; TAKADAMA Keiki; FUKUDA Seisuke; SAWAI Shujiro; SAKAI Shin-ichiro
    TRANSACTIONS OF THE JAPAN SOCIETY FOR AERONAUTICAL AND SPACE SCIENCES, AEROSPACE TECHNOLOGY JAPAN, 一般社団法人 日本航空宇宙学会, 14巻, 30号, 掲載ページ Pt_7-Pt_14, 出版日 2016年,

    In this study, a crater detection method for a moon-landing system with low computational resources is proposed. The proposed method is applied to the Smart Lander for Investigating Moon (SLIM), which aims for a pin-point landing on the moon. According to this plan, surface images of the moon will be captured by a camera mounted on the space probe, and the craters are to be detected from the images. Based on the positional relationship between detected craters, the method estimates the exact flight position of the space probe. Because the computational resources of SLIM are limited, rapid and accurate crater detection must be performed using fixed-point arithmetic on a field-programmable gate array (FPGA). This study proposes a crater detection method that uses principal component analysis (PCA). The computational processing for crater detection by PCA is performed by product-sum operations, which are suitable for fixed-point arithmetic. Moreover, this method is capable of parallel processing; hence high-speed processing is expected. This study not only introduces a crater detection method using PCA but also evaluates the properties of this method.


    英語
  • Preventing Incorrect Opinion Sharing with Weighted Relationship Among Agents
    Rei Saito; Masaya Nakata; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Human Interface and the Management of Information: Applications and Services, Pt II, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 9735巻, 掲載ページ 50-62, 出版日 2016年, 査読付, This paper aims at investigating how correct or incorrect opinions are shared among the agents in the weighted network where the relationship among the agent (as nodes of its network) is different each other, and exploring how the agents can be promoted to share only correct opinions by preventing to acquire the incorrect opinions in the weighted network. For this purpose, this paper focuses on Autonomous Adaptive Tuning algorithm (AAT) which can improve an accuracy of correct opinion shared among agents in the various network, and improves it to address the situation which is close in the real world, i.e., the relationship among agents is different each other. This is because the original AAT does not consider such a different relationship among the agents. Through the intensive empirical experiments, the following implications have been revealed: (1) the accuracy of the correct opinion sharing with the improved AAT is higher than that with the original AAT in the weighted network; (2) the agents in the improved AAT can prevent to acquire incorrect opinion sharing in the weighted network, while those in the original AAT are hard to prevent in the same network.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • XCS-DH: Minimal Default Hierarchies in XCS
    Tim Kovacs; Simon Rawles; Larry Bull; Masaya Nakata; Keiki Takadama
    2016 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, 掲載ページ 4747-4754, 出版日 2016年, 査読付, A default hierarchy is set of rules containing one or more exceptions to one or more default rules e.g. all dogs are friendly, except my neighbour's. Default hierarchies were the subject of considerable interest in early Learning Classifier Systems research, but they were abandoned due to the considerable difficulty of solving the credit assignment problems they involve. The most popular Learning Classifier System, XCS, and its derivatives do not support default hierarchies because in XCS each rule must be accurate, whereas in a default hierarchy an overgeneral rule may be overridden by a correct rule. In this work we enable XCS to evolve minimal default hierarchies by allowing two conditions in one rule, but evaluating only the accuracy and fitness of the whole as a whole. This simple step avoids the credit assignment issues faced by earlier systems. We call this XCS-DH. Preliminary evaluation of XCS-DH on a number of Boolean functions indicates a strong tendency to exploit the increased expressiveness of its rules. On some functions we observe slower learning and a larger population size, which we attribute to the increased rule expressiveness, which increases the search space. However, we also observe that in a problem that is particularly suitable for XCS-DH representation, and that is sufficient difficult for XCS, XCS-DH's learning rate is faster than XCS's. We take this as confirmation of the potential of learning default hierarchies with XCS-DH.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Enhanced Decomposition-Based Many-Objective Optimization Using Supplemental Weight Vectors
    Hiroyuki Sato; Satoshi Nakagawa; Minami Miyakawa; Keiki Takadama
    2016 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, 掲載ページ 1626-1633, 出版日 2016年, 査読付, In evolutionary multi-objective optimization, each solution in the population generally has two roles. The first one is to approximate a part of the Pareto front, and the second one is to be a variable information resource to generate offspring. In many-objective optimization involving four or more conflicting objectives, solutions in the population have to be sparsely distributed in the objective space and the variable space to approximate a high-dimensional Pareto front, and each solution faces the difficulty to play the second role since variables are drastically individualized in the population. To overcome this problem, we focus on MOEA/D algorithm framework and propose a method to introduce supplemental weight vectors and solutions which maintain variable information resource to enhance the solution search for each part of the Pareto front. Experimental results using many-objective knapsack problems show that the supplemental weight vectors and solutions improves the search performance of MOEA/D by improving the diversity of the obtained solutions.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Personalized Real-Time Sleep Stage from Past Sleep Data to Today's Sleep Estimation
    Yusuke Tajima; Tomohiro Harada; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Human Interface and the Management of Information: Applications and Services, Pt II, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 9735巻, 掲載ページ 501-510, 出版日 2016年, 査読付, This paper focuses on the real-time sleep stage estimation and proposes the method which appropriately selects the past sleep data as the prior knowledge for improving accuracy of the sleep stage estimation. The prior knowledge in this paper is represented as the parameters for estimating the sleep stage and it is composed of 26 parameters which give an influence to the accuracy of the real-time sleep stage estimation. Concretely, these parameters are acquired from the heartbeat data of a certain past day, and they are used to estimate the heartbeat data of a current day, which data is finally converted to the sleep stage. The role of the proposed method is to select the appropriate parameters of the heartbeat data of a certain past day, which is similar to the heartbeat data of a current day. To investigate the effectiveness of the proposed method, we conducted the human subject experiment which investigated the accuracy of the real-time sleep stage estimation of two adult males ( whose age are 20 and 40) and one adult female ( whose age is 60) by employing the appropriate parameters of the different day from three days. The experimental results revealed that the accuracy of the real-time sleep stage estimation with the proposed method is higher than that without it.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolutionary Algorithmic Parameter Optimization of MOEAs for Multiple Multi-Objective Problems
    Motoaki Kakuguchi; Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    2016 JOINT 8TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING AND INTELLIGENT SYSTEMS (SCIS) AND 17TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ADVANCED INTELLIGENT SYSTEMS (ISIS), IEEE, 掲載ページ 30-35, 出版日 2016年, 査読付, Nowadays, algorithmic studies of multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) are flooded with too many search algorithms. Each MOEA has its own expert problem domain. To clarify not only the optimal MOEA and its parameters for each of multiple multi-objective optimization problems (MOPs) but the robust MOEAs for multiple MOPs, this work proposes a meta-MOEA framework to search the Pareto optimal algorithmic parameters for multiple MOPs. In this work, we use two DTLZ2 benchmark problems with 2 and 4 objectives and optimize the base algorithm, the crossover rate and its parameter, the mutation rate and its parameter for the both DTLZ2 problems by the meta-MOEA. The experiment results show that the optimal algorithmic parameters for each of two DTLZ2 problems are different and the robust algorithmic parameters for both problems can be obtained by the meta-MOEA framework.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Learning Classifier System with Deep Autoencoder
    Kazuma Matsumoto; Rei Saito; Yusuke Tajima; Masaya Nakata; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    2016 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, 掲載ページ 4739-4746, 出版日 2016年, 査読付, This paper proposes a novel Learning Classifier System (LCS) which integrates Deep AutoEncoder named DAE to solve high-dimensional problems. In the proposed LCS, DAE starts to compress (encode) an environmental input as a high-dimensional information to an input of LCS as a low-dimensional information and decompresses (decodes) an output of LCS as a low-dimensional information to a system output as a high-dimensional information. Since the compressed inputs are encoded by real value, this paper employs XCSR (i.e., an LCS with real value coding) and combines XCSR with DAE. In order to investigate the effectiveness of the proposed LCS, XCSR with DAE, this paper conducts the preliminary experiment on the benchmark classification problem, i.e., 6-Multiplexer problem. The intensive experiments on the compression from 6 to 5 bits have revealed the following implications: (1) XCSR with DAE performs as well as XCSR even learning from the compressed input data; and (2) XCSR with DAE successfully decodes the compressed rules to extract the rules which are the same as those learned with not compressed input data.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Extracting Different Abstracted Level Rule with Variance-Based LCS.
    Caili Zhang; Takato Tatsumi; Masaya Nakata; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs
    2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS) and 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS), Sapporo, Japan, August 25-28, 2016, IEEE, 掲載ページ 160-165, 出版日 2016年, 査読付
  • Variance-based Learning Classifier System without Convergence of Reward Estimation.
    Takato Tatsumi; Takahiro Komine; Masaya Nakata; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2016, Denver, CO, USA, July 20-24, 2016, Companion Material Proceedings, ACM, 掲載ページ 67-68, 出版日 2016年, 査読付
  • A modified cuckoo search algorithm for dynamic optimization problems.
    Yuta Umenai; Fumito Uwano; Yusuke Tajima; Masaya Nakata; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2016, Vancouver, BC, Canada, July 24-29, 2016, IEEE, 掲載ページ 1757-1764, 出版日 2016年, 査読付
  • 受信電波強度を用いた効率的な自律ロボット群展開制御による無線通信網構築:—災害時の障害を抽象化した行動不能率による検証—
    建部 尚紀; 服部 聖彦; 加川 敏規; 大和田 泰伯; 浜口 清; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会論文集, 公益社団法人 計測自動制御学会, 52巻, 3号, 掲載ページ 160-171, 出版日 2016年, 査読付, This paper propose a novel deployment method of Wireless Mesh Network (WMN) using a group of mobile robots equipped with a wireless transceiver. Our proposed method utilize rough relative positions of the robots estimated by Radio Signal Strength Indicators (RSSI) to deploy WMN. Our algorithm is consist of following two parts; (1) Fully distributed and dynamic role decision method among robots and (2) Adaptive direction control using time difference of RSSI. In this research, we evaluate performance of proposed and conventional methods which use RSSI at simulated disaster area including radio-wave propagation and wireless communication protocol models. As a result of simulations and real robots experiments, our proposed method outperformed conventional methods in aspects of required deployment time and traveled distance of the robots.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Multi-agent based Bus Route Optimization for Restricting Passenger Traffic Bottlenecks in Disaster Situations
    Morimoto, S; Jinba, T; Kitagawa, H; Takadama, K; Majima, T; Watanabe, D; Katuhara, M
    International Journal of Automation and Logistics (IJAL), 2巻, 1/2号, 掲載ページ 153-177, 出版日 2016年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Awareness based recommendation - passively interactive learning system
    Yamaguchi, T; Nishimura, T; Takadama, K
    International Journal of Robotics Applications and Technologies (IJRAT), Vol.4巻, issue 1号, 掲載ページ 83-99, 出版日 2016年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Evolutionary Multi-Objective Route and Fleet Assignment Optimization for Regular and Non-Regular Flight
    Takadama, K; Jinba, T; Harada, T; Sato, H
    International Journal of Automation and Logistics (IJAL), 2巻, 1/2号, 掲載ページ 122-152, 出版日 2016年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • 許容誤差を自己適応可能な学習分類子システム
    辰巳 嵩豊; 小峯 嵩裕; 中田 雅也; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 進化計算学会論文誌, The Japanese Society for Evolutionary Computation, Vol. 6巻, No. 2号, 掲載ページ 90-103, 出版日 2015年11月02日, 査読付, The XCS classifier system is designed to evolve accurately generalized classifiers as an optimal solution to a problem. All classifiers are identified as either accurate or inaccurate on the basis of a pre-defined parameter called an accuracy criterion. Previous results suggested a standard setting of the accuracy criterion robustly performs on multiple simple problems so XCS evolves the optimal solution. However, there lacks a guideline of reasonable setting of accuracy criterion. This causes a problem that the accuracy criterion should be empirically customized for each complex problems especially noisy problems which is a main focus of this paper. This paper proposes a self-adaptation technique for the accuracy criterion which attempts to enable XCS to evolve the optimal solution on the noisy problems. In XCS-SAC(XCS with Self-Adaptive accuracy criterion), each classifier has its own accuracy criterion in order to find an adequate setting of accuracy criterion for each niche. Then, each classifier's accuracy criterion is updated with the variance of reward which its classifier has received. We test XCS-SAC on a benchmark classification problem (i.e., the multiplexer problem) with noise (the Gaussian noise and alternative noise). Experimental results show XCS-SAC successfully solves the noisy multiplexer problems as well as XCS but evolves a more compact solution including an optimal solution than XCS.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 時系列歩行データに基づく環境知能型摺り足検知システム:転倒検知から転倒察知へ
    高玉 圭樹; 小峯 嵩裕
    人工知能学会誌, 人工知能学会, Vol. 30巻, No. 6号, 掲載ページ 733-738, 出版日 2015年11月01日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Generating Hub-Spoke Network for Public Transportation
    間島隆博; 高玉圭樹; 渡部大輔; 勝原光治郎
    SWARM 2015: The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, 掲載ページ 48-51, 出版日 2015年10月, 査読付
  • Wireless Mesh Network Deployment by Real SWARM Robots based on RSSI
    Naoki Tatebe; Kiyohiko Hattori; Toshinori Kagawa; Yasunori Owada; Kiyoshi Hamaguchi; Keiki Takadama
    The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics SWARM), 出版日 2015年10月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • XCS-SL: a rule-based genetic learning system for sequence labeling
    Masaya Nakata; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    Evolutionary Intelligence, Springer Verlag, 8巻, 2-3号, 掲載ページ 133-148, 出版日 2015年09月26日, 査読付, Sequence labeling is an interesting classification domain where, like normal classification, every input has a class label, but unlike normal classification, prediction of an input’s label may depend on the values of other inputs or their classes, and so a learner may need to refer to inputs and classes at different time stamps to classify the current input. This is more difficult because a learner does not know where and how many inputs are needed to classify the current input. Our interest is in learning general rules for sequence labeling. The XCS algorithm is a rule-based knowledge discovery system powered by a genetic algorithm which has often been used for classification. Here we present XCS-SL, an extension of XCS classifier system which can be applicable to sequence labeling. Towards an application of Learning Classifier System (LCS) to sequence labeling, we propose a new classifier condition with memory (called a variable-length condition) and a rule-discovery system for the new classifier condition, which enables XCS to apply it to sequence labeling. In XCS-SL, classification rules (called “classifiers” here) can include extra conditions on previous inputs, which act as memories. In sequence labeling, the number of conditions/memories needed may be different for each input, hence, using a fixed number of conditions (i.e., fixed-length condition) for all classifiers is not a good solution. Instead, XCS-SL classifiers have a variable-length condition to provide more or less memory. The genetic algorithm can grow and shrink conditions to find a suitable memory size. On two synthetic benchmark problems XCS-SL learns optimal classifiers, and on a real-world sequence labeling task it derives high classification accuracy and discovers interesting knowledge that shows dependencies between inputs at different times. The comprehensively described system is the first application of a LCS to sequence labeling and we consider it a promising direction for future work.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Rule reduction by selection strategy in XCS with adaptive action map
    Masaya Nakata; Pier Luca Lanzi; Keiki Takadama
    Evolutionary Intelligence, Springer Verlag, 8巻, 2-3号, 掲載ページ 71-87, 出版日 2015年09月26日, 査読付, The XCS classifier system is a rule-based evolutionary machine learning system. XCS evolves classifiers in order to learn generalized solutions. The XCS with adaptive action mapping (XCSAM) is inherited from XCS, which evolves a best action map where it evolves classifiers that advocate the best action in every state. Accordingly, XCSAM can potentially evolve solutions that are more compact than XCS, which in contrast focuses on a complete action map. Previous experimental results however have shown that, in some problems, XCSAM may produce solutions with more classifiers than XCS. In this paper, we initially show that the original fitness-based selection strategy of XCS produces non effective classifiers which are not likely to be in the best action map (i.e., they are inaccurate ones or do not have best actions) in XCSAM. Then, we introduce a new selection strategy for XCSAM that promotes the evolution of classifiers advocating the best action map and thus produces more compact solutions. The new strategy selects classifiers based both on their fitness (like XCS) and on the parameter optimality of action of XCSAM. The result is a pressure towards classifiers that are accurate and advocate the best actions. We present analyses showing that the new selection strategy successfully enables XCSAM to focus on classifiers having best actions. Our experimental results show that XCSAM with the new selection strategy (called XCSAM-SS) can evolve smaller solutions than XCS (and the original XCSAM) both in single-step and multi-step problems. As a consequence, XCSAM can also learn with smaller iterations than XCS in the single-step problem. Our conclusion is that, as the best action map potentially has a compact solution, XCSAM evolves a much compact solution than XCS by adding an adequate selection strategy.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Sightseeing plan recommendation system using sequential pattern mining based on adjacent activities
    Takuma Fujitsuka; Tomohiro Harada; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama; Tomohiro Yamaguchi
    2015 10th Asian Control Conference: Emerging Control Techniques for a Sustainable World, ASCC 2015, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 出版日 2015年09月08日, 査読付, This study proposes the novel sightseeing plan recommendation system based on the ad jacency of the activities in the plans (e.g., a shopping is selected after a lunch), and aims at verifying its effectiveness through the subject experiments. The proposed system recommends the sightseeing plans according to the adjacent relationship of the activities in the plans given by the group of other users whose preference are similar to the user. The intensive subject experiments have revealed that our proposed system can recommend the plans that contains the appropriate order of activities for the sightseeing plan recommendation in comparison with ones recommended by the conventional system.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolutionary algorithm for uncertain evaluation function
    Yusuke Tajima; Masaya Nakata; Hiroyasu Matsushima; Yoshihiro Ichikawa; Hiroyuki Sato; Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, New Mathematics and Natural Computation, World Scientific Publishing Co. Pte Ltd, 11巻, 2号, 掲載ページ 201-215, 出版日 2015年07月28日, 査読付, This paper proposes the evolutionary algorithm (EA) for the uncertain evaluation function in which fitness values change even with the same input. In detail, the proposed method employs the probability model to acquire the appropriate attributes that can drive the good solutions. To investigate the effectiveness of the proposed method, we apply it to sleep stage estimation problem where an accuracy of sleep stage estimation changes even in the same estimation filter (correspondingly the solutions). The experimental results have revealed the following implications: (i) The proposed method succeeded to acquire the robust estimation filters which stably derive a high accuracy of the sleep stage estimation
    (ii) in detail, the proposed method with the roulette selection shows higher performance than the one with the random selection
    and (iii) the proposed method shows high performance and robustness to the different days in comparison with the conventional sleep stage estimation method.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Multi-objective optimization for common and special components: First step toward network optimization of regular and non-regular flights
    Takahiro Jinba; Hiroto Kitagawa; Eriko Azuma; Keiji Sato; Hiroyuki Sato; Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, New Mathematics and Natural Computation, World Scientific Publishing Co. Pte Ltd, 11巻, 2号, 掲載ページ 183-199, 出版日 2015年07月28日, 査読付, To optimize the problem composed of (i) the common components which should be optimized from the viewpoint of all objective functions and (ii) the special components which should be optimized from the viewpoint of one of the objective functions, this paper proposes a new multi-objective optimization method which optimizes not only the common components for all objective functions but also the special ones for each objective function. To investigate the effectiveness of the proposed method, this paper tested our method on the test-bed problem which is an extended version of the 0/1 knapsack problem. The intensive experiments have revealed the following implications: (i) Our method finds better solutions which have higher fitness than the conventional method (NSGA-II)
    (ii) our method can find the solutions that had a large norm (which corresponds to a high profit of an airline company in the flight scheduling problem) with the high rate of the common components
    and (iii) since the crowding distance employed in our method contributes to keeping the diversity during the solution search, our method has high exploration capability of solutions.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Control of crossed genes ratio for directed mating in evolutionary constrained multi-objective optimization
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    GECCO 2015 - Companion Publication of the 2015 Genetic and Evolutionary Computation Conference, Association for Computing Machinery, Inc, 掲載ページ 1201-1204, 出版日 2015年07月11日, 査読付, As an evolutionary approach to solve constrained multi-objective optimization problems (CMOPs), an algorithm using the two-stage non-dominated sorting and the directed mating (TNSDM) has been proposed. To generate offspring, the directed mating utilizes useful infeasible solutions having better objective values than feasible solutions in the population. The directed mating achieves higher search performance than the conventional mating which avoids using infeasible solutions in several CMOPs. However, since the directed mating uses infeasible solutions, generated offspring tend to be infeasible compared with the conventional mating. To further improve the effectiveness of the directed mating by improving the feasibility of generated offspring, in this work we propose a method to control the crossed genes ratio in the directed mating. In this method, we control the amount of genes copied from infeasible parents to offspring in the directed mating. Experimental results using m-objective k-knapsack problem with 2-4 objectives show the contribution of the directed mating for the search performance is further improved by controlling crossed genes ratio.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Network construction for correct opinion sharing by selecting a curator agent
    Rei Saito; Naoki Tatebe; Ryo Takano; Keiki Takadama
    2015 54th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan (SICE), IEEE, 出版日 2015年07月
    研究論文(国際会議プロシーディングス)
  • Adjusting SLIM Spacecraft Location Estimation to Crater Detection for High Precision and Computational Time Reduction
    Kotaro USUI; Tomohiro HARADA; Keiki TAKADAMA; Hiroyuki KAMATA; Seisuke FUKUDA; Shujiro SAWAI; Shinichiro SAKAI
    Proceedings of ISTS 30th, The Japan Society for Aeronoutical and Spece Sciences, 2015t巻, 14号, 出版日 2015年07月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Assembly Language Program Evolution in Tierra-based On-Board Computer through Single Event Upset
    Harada, T; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, International Journal of Engineering Science and Innovative Technology, Vol.4巻, No.4号, 掲載ページ 27-42, 出版日 2015年07月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • 宇宙ステーション補給機「こうのとり」-輸送機のための荷物配置問題-
    高玉 圭樹
    責任著者, 情報処理学会,情報処理, 情報処理学会, Vol.56巻, No.7号, 掲載ページ 669-672, 出版日 2015年06月15日, 査読付, 本稿では,宇宙ステーション補給機「こうのとり」に搭載するカーゴレイアウトシステムについて紹介し,日本のAI技術がNASAやESAに比べてどのような位置づけにあるのかを議論する.具体的には,カーゴそのものをエージェント(自律主体)として捉え,カーゴ自らが独立にHTVの重心が機体の中心に近づくように移動し,配置を決定するマルチエージェント型システムを紹介し,複数種類あるカーゴの莫大な配置の組合せから最適解を見出す従来方法に対する利点と更なる可能性について言及する.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Characteristic of Passenger's Route Selection and Generation of Public Transport Network
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI, The Society of Instrument and Control Engineers, Vol. 8,巻, No. 1号, 掲載ページ 67-73, 出版日 2015年01月21日, 査読付, Scheduled liner service is a proper system for mass transportation and it is employed by wide range of transportation modes, such as railway, airline, maritime container shipping and bus. To get more customers, providers of the liner services are required to organize effective routes and networks of the service incorporating the characteristic of the passenger's route selection. This paper tackles to the problem of generating Public Transit Network as one of scheduled liner service. The method generating PTN is based on Multi Agent System that incorporates the characteristic of passenger's route selection. And it is also reported that the developed method successfully output best solution for a benchmark problem.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analyzing human's continuous learning ability with the reflection cost
    Tomohiro Yamaguchi; Yuki Tamai; Keiki Takadama
    IECON 2015 - 41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 掲載ページ 2920-2925, 出版日 2015年, This paper reports our latest experimental results on analyzing human's continuous learning ability with the reflection cost. To fill in the missing piece of reinforcement learning framework for the learning robot, we focus on two human mental learning processes, awareness as pre-learning process and reflection as post-learning process. To observe mental learning processes of a human, we propose a new method for visualizing them by the reflection subtask with invisible mazes. In our previous work, there is a strong negative correlation between the number of continuous learning stages and the reflection cost. It suggests that the continuous learner performs a very good job of the reflection subtask. To examine the reason why the non-continuous learner stops learning the task, we analyze the learner's performance of both the main learning task by achievement cost and the reflection subtask by reflection cost in each learning stage. As the experimental results, the reflection cost of the continuous learner is stable during the learning stages as compared to non-continuous learners. It suggests that the continuous learner can perform the reflection subtask in a certain amount of time, even though it becomes more difficult as the learning stage progressed.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Estimating Surrounding Symptom Level of Dementia Patient by Sleep Stage
    Shingo Tomura; Tomohiro Harada; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama; Makoto Aoki
    2015 9TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MEDICAL INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY (ISMICT), IEEE, 掲載ページ 190-194, 出版日 2015年, 査読付, This paper explores the methods that can estimate a surrounding symptom level of dementia patients by monitoring the sleep features such as the sleep rhythm (cycle) and the light/deep sleep ratio. For this purpose, we employ Watanabe's method to estimate the sleep stages as the sleep feature, which can be transformed from the heartbeat data acquired by the mattress-based sensor. To explore the dementia estimation methods, we conducted the human subject experiment in the hospital. The analysis of the sleep stage of the dementia patient who has the light cognitive function impairment with repeating good and bad healthy conditions have revealed that the averaged cycles of the REM sleep and the light/deep sleep ratio have a great potential of the evaluation criteria that can estimate a surrounding symptom level of dementia patients.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Ship Route Evolutionary Optimization of Multiple Ship Companies for Distributed Coordination of Resources
    Keiki Takadama; Eriko Azuma; Hiroyuki Sato; Takahiro Majima; Daisuke Watanabe; Mitujiro Katuhara
    筆頭著者, 2015 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, 掲載ページ 1450-1457, 出版日 2015年, 査読付, This paper proposes a ship route evolutionary optimization method for competitive ship companies in the industrial logistic network, where many alliances composed of several ship companies compete with others to acquire their resources (i.e., container) for maximizing their profits. One of the significant issues in the industrial logistic network is to find the best distribution of the resources in all alliances even in a competitive market. For this purpose, this paper explores the ship route optimization method for all competitive alliances, which can find their ship routes having higher profit than their actual routes through a good distributed coordination of resources. The intensive analysis of the results on the Pacific Ocean liner route with the actual data have revealed that the following implications: (1) even in competitive situation, the proposed evolutionary optimization method succeeds to find the ship routes of all alliances which can improve their own profits in comparison with those optimized by the conventional approach and those of actual routes, and (2) the ship routes generated by the proposed method have more anchor ports than the actual ship routes while keeping the ship constraints (e.g., the type of ships that each alliance has), which contributes to obtaining the appropriate resources as a good distributed coordination.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Multi-agent Based Bus Route Optimization for Restricting Passenger Traffic Bottlenecks in Disaster Situations
    Sayaka Morimoto; Takahiro Jinba; Hiroto Kitagawa; Keiki Takadama; Takahiro Majima; Daisuke Watanabe; Mitsujiro Katsuhara
    PROCEEDINGS OF THE 18TH ASIA PACIFIC SYMPOSIUM ON INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, VOL 2, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 掲載ページ 415-428, 出版日 2015年, 査読付, This paper focuses on the passenger traffic bottlenecks occurred in the bus route network in disaster situations and proposes the multi-agent based bus route optimization method to resolve such bottlenecks by generating the networks which can effectively transport many stranded persons including ones who wait around the station as the passenger traffic bottlenecks. For this purpose, the proposed method modifies the bus route networks generated as usual conditions to suitably pass many bus lines to and redistribute the buses among the bus lines according to the number of passengers. The intensive simulations have revealed the following implications: (1) the proposed bus route network optimization method generates the route network which is suitable for passenger traffic bottlenecks; (2) the proposed method decreases a risk of the bottlenecks; and (3) our method transports the passengers faster than those by the conventional one in various virtual disaster situations.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Multi Objective Optimization for Route Planning and Fleet Assignment in Regular and Non-regular Flights
    Takahiro Jinba; Tomohiro Harada; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, PROCEEDINGS OF THE 18TH ASIA PACIFIC SYMPOSIUM ON INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, VOL 2, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 掲載ページ 561-575, 出版日 2015年, 査読付, To optimize the flight schedule that consists of (1) the regular flight operated on the same day and time through one year and (2) the non-regular flight operated on the different day and time according to month, this paper proposes a new multi-objective fleet assignment method. To investigate the effectiveness of our method, this paper applies it to a test problem of Japanese domestic airport network optimization for two months, off-peak and peak months, using a real-world data. The following extensions are introduced: (1) our method can not only obtain a flight network for each month simultaneously, but also can find a network that has an equivalent profit given by the conventional method; (2) in peak month, our method can find a network that has higher profit than the conventional method; and (3) our method can find a network that has a well-balanced profit between off-peak and peak months.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Toward Robustness Against Environmental Change Speed by Artificial Bee Colony Algorithm based on Local Information Sharing
    Ryo Takano; Tomohiro Harada; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, 2015 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, 掲載ページ 1424-1431, 出版日 2015年, 査読付, This paper focuses on Artificial Bee Colony (ABC) algorithm in multimodal problems with dynamic environmental change, and proposes the additional improvement of ABC algorithm based on local information sharing (ABC-lis) toward robustness against environmental change speed. The additional improvement is that scout bee's phase is modified to calculate by sigmoid function. To investigate the global search ability of ABC-lis and the additional improvement, we compare these algorithms to 3 case of environmental change speeds. The experimental result revealed that the following implications: (1) ABC-lis cannot always maintains the search capability in any change speed. (2) ABC-lis with the additional improvement is able to exert a high performance at every change speed. (3) The number of bees in each local area is able to be controlled by the novel parameter N-l in ABC-lis with the additional improvement.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Directed Mating Using Inverted PBI Function for Constrained Multi-Objective Optimization
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    2015 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, 掲載ページ 2929-2936, 出版日 2015年, 査読付, In evolutionary constrained multi-objective optimization, the directed mating utilizing useful infeasible solutions having better objective function values than feasible solutions significantly contributes to improving the search performance. This work tries to further improve the effectiveness of the directed mating by focusing on the search directions in the objective space. Since the conventional directed mating picks useful infeasible solutions based on Pareto dominance, all solutions are given the same search direction regardless of their locations in the objective space. To improve the diversity of the obtained solutions in evolutionary constrained multi-objective optimization, we propose a variant of the directed mating using the inverted PBI (IPBI) scalarizing function. The proposed IPBI-based directed mating gives unique search directions to all solutions depending on their locations in the objective space. Also, the proposed IPBI-based directed mating can control the strength of directionality for each solution's search direction by the parameter theta. We use discrete m-objective k-knapsack problems and continuous mCDTLZ problems with 2-4 objectives and compare the search performances of TNSDM algorithm using the conventional directed mating and the proposed TNSDM-IPBI using IPBI-based directed mating. The experimental results shows that the proposed TNSDM- IPBI using the appropriate theta* achieves higher search performance than the conventional TNSDM in all test problems used in this work by improving the diversity of solutions in the objective space.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Artificial Bee Colony Algorithm Based on Local Information Sharing in Dynamic Environment
    Ryo Takano; Tomohiro Harada; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, PROCEEDINGS OF THE 18TH ASIA PACIFIC SYMPOSIUM ON INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, VOL 1, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 掲載ページ 627-641, 出版日 2015年, 査読付, This paper focuses on Artificial Bee Colony (ABC) algorithm which can utilize global information in the static environment and extends it to ABC algorithm based on local information sharing (ABC-lis) in dynamic environment. In detail, ABC-lis algorithm shares only local information of solutions unlike the conventional ABC algorithm. To investigates the search ability and adaptability of ABC-lis algorithm to environmental change, we compare it with the conventional two ABC algorithms by applying them to a multimodal problem with dynamic environmental change. The experimental results have revealed that the proposed ABC-lis algorithm can maintain the search performance in the multimodal problem with the dynamic environmental change, meaning that ABC-lis algorithm shows its search ability and adaptability to environmental change.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Control of Variable Exchange Probability for Directed Mating in Evolutionary Constrained Multi-Objective Continuous Optimization
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    2015 3RD INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL AND BUSINESS INTELLIGENCE (ISCBI 2015), IEEE, 掲載ページ 89-94, 出版日 2015年, 査読付, For solving constrained multi-objective optimization problems, an evolutionary algorithm using the two-stage non-dominated sorting and the directed mating (TNSDM) has been proposed. To generate offspring, the directed mating utilizes useful infeasible solutions having better objective values than feasible solutions in the population while conventional approaches avoid to use infeasible solutions as parents. Actually, the directed mating significantly contributes to improving the search performance of evolutionary constrained multi-objective optimization. To cross genes (variables) of selected parents, so far commonly-used crossover operators have been combined with the directed mating. To further improve the effectiveness of the directed mating in continuous problems, in this work we propose a method to control the amount of variables inherited from useful infeasible parents by varying the variable exchange probability in the SBX-based variation. Experimental results using two benchmark problems, TNK and mCDTLZ, with 2-4 objectives show that the effectiveness of the directed mating in continuous problems is further improved by increasing variables inherited from useful infeasible parents.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Extracting both generalized and specialized knowledge by XCS using Attribute Tracking and Feedback.
    Keiki Takadama; Masaya Nakata
    責任著者, IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2015, Sendai, Japan, May 25-28, 2015, IEEE, 掲載ページ 3034-3041, 出版日 2015年, 査読付
  • How should Learning Classifier Systems cover a state-action space?
    Masaya Nakata; Pier Luca Lanzi; Tim Kovacs; Will Neil Browne; Keiki Takadama
    IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2015, Sendai, Japan, May 25-28, 2015, IEEE, 掲載ページ 3012-3019, 出版日 2015年, 査読付
  • Detecting shoplifting from customer behavior data by extended XCS-SL: Towards feature extraction on class-imbalanced sequence data.
    Minato Sato; Kotaro Usui; Masaya Nakata; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2015, Sendai, Japan, May 25-28, 2015, IEEE, 掲載ページ 2981-2988, 出版日 2015年, 査読付
  • Optimization of Aircraft Landing Route and Order: An approach of Hierarchical Evolutionary Computation.
    Akinori Murata; Masaya Nakata; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    BICT 2015, Proceedings of the 9th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (formerly BIONETICS), New York City, United States, December 3-5, 2015, ICST/ACM, 掲載ページ 340-347, 出版日 2015年, 査読付
  • Reinforcement Learning with Internal Reward for Multi-Agent Cooperation: A Theoretical Approach.
    Fumito Uwano; Naoki Tatebe; Masaya Nakata; Keiki Takadama; Tim Kovacs
    BICT 2015, Proceedings of the 9th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (formerly BIONETICS), New York City, United States, December 3-5, 2015, ICST/ACM, 掲載ページ 332-339, 出版日 2015年, 査読付
  • Analyzing Human's Continuous Learning Processes with the Reflection sub Task
    Tomohiro Yamaguchi; Kouki Takernori; Yuki Tamai; Keiki Takadama
    2015 10TH ASIAN CONTROL CONFERENCE (ASCC), IEEE, Vol. 12巻, No. 1号, 掲載ページ 20-27, 出版日 2015年, 査読付, This paper reports our learning support system for a human learner to visualize his/her mental learning processes with invisible mazes for continuous learning. The objective of this research is to bring the learning ability of the learning agent close to that of a human. To fill in the missing piece of reinforcement learning whose learning process is mainly behavior change, we add two mental learning processes, awareness as pre-learning process and reflection as post-learning process. To observe mental learning processes of a human, we propose a new method for visualizing mental learning processes by the reflection subtask with invisible mazes. As the experimental results, there is a strong negative correlation between the number of discovered solutions of the continuous learning task and the reflection cost. It suggests that subjects whose number of discovered solutions is upper do a very good job of the reflection subtask.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolutionary Multi-Objective Route and Fleet Assignment Optimization for Regular and Non-Regular Flight
    Takadama, K; Jinba, T; Harada, T; Sato, H
    International Journal of Automation and Logistics (IJAL), to appear巻, 出版日 2015年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Reports of the 2015 AAAI Spring Symposium Series,''
    Agarwal, N; Andrist, S; Bohus, D; Fang, F; Fenstermacher, L; Kagal, L; Kido, T; Kiekintveld, C; Lawless, W. F; Liu, H; McCallum, A; Purohit, H; Seneviratne, O; Takadama, K; Taylor, G
    AI magazine,, 36巻, 3号, 掲載ページ 113-119, 出版日 2015年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Application of Community Detection Method to Generating Public Transport Network
    間島隆博; 高玉圭樹; 渡部大輔; 勝原光治郎
    BICT 2014(8th International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies), 出版日 2014年12月, 査読付
  • Compact Genetic Algorithmを導入した学習分類子システムによる分類子数の削減
    中田 雅也; ピエール・ルカ・ランチ; 田島 友祐; 高玉 圭樹
    情報処理学会論文誌、数理モデル化と応用, 一般社団法人情報処理学会, 7巻, 2号, 掲載ページ 1-16, 出版日 2014年11月27日, 査読付, 本論文では,学習分類子システム(Learning Classifier System: LCS)において,学習する分類子数を削減するために,Compact Genetic Algorithmを用いた確率モデル型分類子生成法を提案する.提案分類子生成法は,1)分類子が持つ部分解の存在確率をモデル化することで不要な分類子の生成を抑制し,2) 従来の確率モデル型分類子生成法が適用困難であった強化学習問題クラスに適用可能である.教師あり学習問題(Multiplexer問題)と強化学習問題(Grid world問題)において,提案分類子生成法を導入したLCSを適用したところ,次の知見を得た.まず,1)提案LCSは従来LCSよりも,少ない学習回数で最適解を学習可能であり,2)従来LCSが学習した分類子数に対し,提案LCSは最小でも49%(最大で76%)削減した分類子数で学習可能であることを示した.したがって,提案分類子生成法は,最適解を持つ分類子を早期に生成可能であり,不要な分類子の生成を抑制可能であることを示した.This paper proposes a novel probability model based rule-discovery mechanism using Compact Genetic Algorithm for Learning Classifier System (LCS), which evolves classifiers based on an extracted attribute of classifier conditions, to reduce a size of classifiers are needed in LCS. The proposed rule-discovery mechanism can 1) generate good classifiers that conditions have good building blocks; and 2) solve both single-step problems and multi-step problems where conventional probability-model based rule discovery mechanisms are hard to be applied. This paper applies LCS with the proposed rule-discovery mechanism to both a single-step problem (the multiplexer problem) and a multi-step problem (the grid world problem). Experimental results show following implications: 1) the proposed LCS can reach optimal performances faster than a conventional LCS; and 2) it can reduce the size of classifiers by at least 49% of that of the conventional LCS. Our conclusion is that the proposed rule-discovery mechanism can generate optimal classifiers with fewer generations than the conventional rule-discovery mechanism, and that it can control generating inaccurate classifiers toward the rule reduction.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 動的環境適応のためのマルチエージェント型ABCアルゴリズム:レスキューエージェント間協調への展開
    髙野 諒; 山崎 大地; 市川 嘉裕; 服部 聖彦; 髙玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, コンピュータ ソフトウェア, 日本ソフトウェア科学会, 31巻, 3号, 掲載ページ 3_187-3_199, 出版日 2014年07月, 本論文では,災害環境のような時間経過により変化する動的環境において,各エージェントが各自の局所的視野による情報と近隣のエージェントとの通信による情報のみにより協調するためのアルゴリズムとして,Artificial Bee Colonyアルゴリズムに動的環境のための改良を施したMultiagent-based Artificial Bee Colony (M-ABC)アルゴリズムを提案する.また,災害環境におけるレスキューエージェント間協調アルゴリズムにM-ABCアルゴリズムを展開し,その有効性をシミュレーション実験により検証する.検証にはロボカップレスキューシミュレーションシステムによりレスキューエージェントの被害者の探索と救助をシミュレーションし,次の知見を得た:(1)M-ABCアルゴリズムは,基本的な従来手法であるfull search methodよりも迅速に被害者を救出が可能であること.具体的には,提案したM-ABCアルゴリズムの1つであるM-ABC distanceが高い救助性能を発揮すること; (2)M-ABC distanceが被害者が移動する動的環境においても高い救助性能を維持すること;(3)M-ABC distanceはロボカップレスキューシミュレーションリーグの2012年度の優勝手法であるRi-one手法では被害者を完全に救助することができなかった動的環境において,全ての被害者を救助可能であることを示した.
    日本語
  • Archives-holding XCS Classifier System: A preliminary study.
    Takahiro Komine; Masaya Nakata; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, 2014 Sixth World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, NaBIC 2014, Porto, Portugal, July 30 - August 1, 2014, IEEE, 掲載ページ 53-58, 出版日 2014年07月, 査読付
  • Asynchronously Evolving Solutions with Excessively Different Evaluation Time by Reference-based Evaluation
    Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, GECCO'14: PROCEEDINGS OF THE 2014 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE, ASSOC COMPUTING MACHINERY, 掲載ページ 911-918, 出版日 2014年07月, 査読付, The asynchronous evolution has an advantage when evolving solutions with excessively different evaluation time since the asynchronous evolution evolves each solution independently without waiting for other evaluations, unlike the synchronous evolution requires evaluations of all solutions at the same time. As a novel asynchronous evolution approach, this paper proposes Asynchronous Reference-based Evaluation (ARE) that asynchronously selects good parents by the tournament selection using reference solution in order to evolve solutions through a crossover of the good parents. To investigate the effectiveness of ARE in the case of evolving solutions with excessively different evaluation time, this paper applies ARE to Genetic Programming (GP), and compares GP using ARE (ARE-GP) with GP using (mu + lambda) selection (mu + lambda)-GP) as the synchronous approach in particular situation where the evaluation time of individuals differs from each other. The intensive experiments have revealed the following implications: (1) ARE-GP greatly outperforms (mu+lambda)-GP from the viewpoint of the elapsed unit time in the parallel computation environment, (2) ARE-GP can evolve individuals without decreasing the searching ability in the situation where the computing speed of each individual differs from each other and some individuals fail in their execution.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 動的環境適応のためのマルチエージェント型ABC アルゴリズム:レスキューエージェント間協調への展開
    高野 諒; 山崎大地; 市川嘉裕; 服部聖彦; 高玉圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 日本ソフトウェア科学会, 31巻, 3号, 掲載ページ 187-199, 出版日 2014年07月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Evaluating an Integration of Spacecraft Location Estimation with Crater Detection: Toward Smart Lander for Investigating Moon
    Takadama, K; Harada, T; Kamata, H; Ozawa, S; Fukuda, S; Sawai, S
    責任著者, The 12th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2014), 無巻, 出版日 2014年06月18日, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Maintaining, Minimizing, and Recovering Machine Language Program through SEU in On-Board Computer
    Harada, T; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, The 12th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2014), 無巻, 出版日 2014年06月18日, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Favor Information Presentation and Its Effect for Collective-Adaptive Situation
    Asami Mori; Tomohiro Harada; Yoshihiro Ichikawa; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, HUMAN INTERFACE AND THE MANAGEMENT OF INFORMATION: INFORMATION AND KNOWLEDGE IN APPLICATIONS AND SERVICES, PT II, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 8522巻, 8522号, 掲載ページ 455-466, 出版日 2014年06月, 査読付, This paper focuses on favor information among people as the factor to lead a group to "collective-adaptive situation" and explores its effect in "Barnga" as the cross-cultural game which aims at investigating how the players make an appropriate group decision. For this purpose, we propose the "favor marker" which appears as a favor for other players in Barnga system. The subjective experiment results with this system have been revealed that the players in both the system-based communication and face-to-face communication lead the collective-adaptive situation by using the favor markers, while being conscious on the difference of card rules which caused conflicts among players. In detail, the following implications have been found: (1) when the players meet their conflict at the first time, their intentions tend to be appear from their behaviors (e. g. gesture) without using the favor maker in the face-to-face communication, while their intentions are appeared by actively using the favor marker in the system-based communication; (2) after some conflicts, the favor marker in both types of communication showed the effect on making an aware of the difference of the card rules and facilitating behavior affected by such differences, which contributes to deriving a smooth group decision making.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 多次元空間問題における商品属性の関係理解と商品選定の支援
    沢田石 祐弥; 原田 智広; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹; 山口 智浩
    電子情報通信学会誌, 97巻, 6号, 掲載ページ 482-491, 出版日 2014年06月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 集団適応状態に向けた好意情報の提示とその影響
    森 有紗美; 原田 智広; 北川 広登; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 電子情報通信学会誌, 97巻, 6号, 掲載ページ 429-438, 出版日 2014年06月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Multiagent-based Sustainable Bus Route Optimization in Disaster
    Hiroto Kitagawa; Keiji Sato; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, 情報処理学会論文誌, 55巻, 4号, 出版日 2014年04月15日, This paper proposes a multiagent-based route optimization method as a next-generation transportation system to generate a sustainable route network which can transport stranded persons effectively even if the road conditions are changed in a disaster situation. For this purpose, we apply a multiagent approach into the route optimization method where an agent corresponds to one route. Such an approach is very useful in a disaster situation because it is easy to add/delete routes and modify their routes according to the dynamic condition change and constraints. Towards a sustainable route network by multiagent approach, our route optimization method (1) employs the bus stop clustering method to generate clustered routes, (2) introduces a cluster-extension method to connect routes in different clusters and (3) adopts the evaluation function in consideration of damage by a change in the condition of roads. Intensive simulations on Mandl's urban transport benchmark problem have revealed the following implications: (1) the proposed method has succeeded in reducing stranded persons, detour persons, detour time, all of which are caused by road condition changes; (2) detour routes have emerged, which contribute to an increasing network sustainability; and (3) we have succeeded in reducing both the passenger's transportation time and the number of buses in a non-damaged situation.------------------------------This is a preprint of an article intended for publication Journal ofInformation Processing(JIP). This preprint should not be cited. Thisarticle should be cited as: Journal of Information Processing Vol.22(2014) No.2 (online)DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.22.235------------------------------This paper proposes a multiagent-based route optimization method as a next-generation transportation system to generate a sustainable route network which can transport stranded persons effectively even if the road conditions are changed in a disaster situation. For this purpose, we apply a multiagent approach into the route optimization method where an agent corresponds to one route. Such an approach is very useful in a disaster situation because it is easy to add/delete routes and modify their routes according to the dynamic condition change and constraints. Towards a sustainable route network by multiagent approach, our route optimization method (1) employs the bus stop clustering method to generate clustered routes, (2) introduces a cluster-extension method to connect routes in different clusters and (3) adopts the evaluation function in consideration of damage by a change in the condition of roads. Intensive simulations on Mandl's urban transport benchmark problem have revealed the following implications: (1) the proposed method has succeeded in reducing stranded persons, detour persons, detour time, all of which are caused by road condition changes; (2) detour routes have emerged, which contribute to an increasing network sustainability; and (3) we have succeeded in reducing both the passenger's transportation time and the number of buses in a non-damaged situation.------------------------------This is a preprint of an article intended for publication Journal ofInformation Processing(JIP). This preprint should not be cited. Thisarticle should be cited as: Journal of Information Processing Vol.22(2014) No.2 (online)DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.22.235------------------------------
    英語
  • Personalized real-time sleep stage remote monitoring system
    Yusuke Tajima; Masaya Nakata; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, 2014 8TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MEDICAL INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY (ISMICT), IEEE, to appear巻, 出版日 2014年04月, 査読付, This paper proposes the real-time remote monitoring system for personalized sleep stage. Such a system enables care workers to monitor a sleep stage of aged persons remotely, which is required to support aged persons who tend to wander in midnight and/or who are easily to fall down from their beds. For this purpose, we develop the system that can estimate a sleep stage in real-time from a heartbeat and body movement data acquired by an unconstraint-typed pressure sensor, and such a sleep stage is remotely displayed in tablets of care worker to inform a care timing for aged persons. Intensive human subject experiments have revealed the following implications: (1) the past data for estimating the sleep stage (even in one day data) contributes to estimating the future sleep stage; (2) the precision of the sleep stage estimation increases as the number of past data increases; and (3) such a precision further increases by using either of the past data where a heartbeat rate gradually increases or decreases. (i.e., the past data where a heartbeat rate increases (or decreases) contributes to improving a precision of the sleep stage of a person whose heartbeat rate increases (or decreases)).
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Concierge-based Care Support System for Designing Your Own Lifestyle
    Takadama, K
    The AAAI 2014 Spring Symposia, Big Data Becomes Personal: Knowledge into Meaning, 掲載ページ 69-74, 出版日 2014年03月25日, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Sleep Stage Estimation Using Synthesized Data of Heart Rate and Body Movement
    Tajima, Y; Nakata, M; Harada, T; Sato, K; Takadama, K
    The AAAI 2014 Spring Symposia, Big Data Becomes Personal: Knowledge into Meaning, 掲載ページ 63-68, 出版日 2014年03月25日, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Archive of Useful Solutions for Directed Mating in Evolutionary Constrained Multiobjective Optimization
    Miyakawa, M; Takadama, K; Sato, H
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), Fuji Technology Press, 18巻, 2号, 掲載ページ 221-231, 出版日 2014年03月20日, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Asynchronous evolution by reference-based evaluation: Tertiary parent selection and its archive
    Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 8599巻, 掲載ページ 198-209, 出版日 2014年, This paper proposes a novel asynchronous reference-based evaluation (named as ARE) for an asynchronous EA that evolves individuals independently unlike general EAs that evolve all individuals at the same time. ARE is designed for an asynchronous evolution by tertiary parent selection and its archive. In particular, ARE asynchronously evolves individuals through a comparison with only three of individuals (i.e., two parents and one reference individual as the tertiary parent). In addition, ARE builds an archive of good reference individuals. This differ from synchronous evolution in EAs in which selection involves comparison with all population members. In this paper, we investigate the effectiveness of ARE, by applying it to some standard problems used in Linear GP that aim being to minimize the execution step of machine-code programs. We compare GP using ARE (ARE-GP) with steady state (synchronous) GP (SSGP) and our previous asynchronous GP (Tierra-based Asynchronous GP: TAGP). The experimental results have revealed that ARE-GP not only asynchronously evolves the machine-code programs, but also outperforms SSGP and TAGP in all test problems.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Controlling selection area of useful infeasible solutions in directed mating for evolutionary constrained multiobjective optimization
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 8426巻, 掲載ページ 137-152, 出版日 2014年, 査読付, As an evolutionary approach to solve multi-objective optimization problems involving several constraints, recently a MOEA using the two-stage non-dominated sorting and the directed mating (TNSDM) has been proposed. In TNSDM, the directed mating utilizes infeasible solutions dominating feasible solutions in the objective space to generate offspring. Our previous work showed that the directed mating significantly contributed to improve the search performance of TNSDM on several benchmark problems. However, the conventional directed mating has two problems. First, since the conventional directed mating selects a pair of parents based on the conventional Pareto dominance, two parents having different search directions are mated in some cases. Second, in problems with high feasibility ratio, since the number of infeasible solutions in the population is low, sometimes the directed mating cannot be performed. Consequently, the effectiveness of the directed mating cannot be obtained. To overcome these problems and further improve the effectiveness of the directed mating in TNSDM, in this work we propose a method to control selection areas of infeasible solutions by controlling dominance area of solutions (CDAS). We verify the effectiveness of the proposed method in TNSDM, and compare its search performance with the conventional CNSGA-II on m objectives k knapsacks problems. As results, we show that the search performance of TNSDM is further improved by controlling selection area of infeasible solutions in the directed mating. © 2014 Springer International Publishing.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • What is needed to promote an asynchronous program evolution in genetic programing?
    Keiki Takadama; Tomohiro Harada; Hiroyuki Sato; Kiyohiko Hattori
    筆頭著者, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 8426巻, 掲載ページ 227-241, 出版日 2014年01月, 査読付, Unlike a synchronous program evolution in the context of evolutionary computation that evolves individuals (i.e., programs) after evaluations of all individuals in each generation, this paper focuses on an asynchronous program evolution that evolves individuals during evaluations of each individual. To tackle this problem, we explore the mechanism that can promote an asynchronous program evolution by selecting a good individual without waiting for evaluations of all individuals, and investigates its effectiveness in genetic programming (GP) domain. The intensive experiments have revealed the following implications: (1) the program asynchronously evolved with the proposed mechanism can be completed with the shorter execution steps than the program asynchronously evolved without the proposed mechanism
    and (2) the program asynchronously evolved with the proposed mechanism can be completed with mostly the same or shorter execution steps than the program synchronously evolved by the conventional GP. © 2014 Springer International Publishing.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Multiagent-based sustainable bus route optimization in disaster
    Hiroto Kitagawa; Keiji Sato; Keiki Takadama
    Journal of Information Processing, Information Processing Society of Japan, 22巻, 2号, 掲載ページ 235-242, 出版日 2014年, 査読付, This paper proposes a multiagent-based route optimization method as a next-generation transportation system to generate a sustainable route network which can transport stranded persons effectively even if the road conditions are changed in a disaster situation. For this purpose, we apply a multiagent approach into the route optimization method where an agent corresponds to one route. Such an approach is very useful in a disaster situation because it is easy to add/delete routes and modify their routes according to the dynamic condition change and constraints. Towards a sustainable route network by multiagent approach, our route optimization method (1) employs the bus stop clustering method to generate clustered routes, (2) introduces a cluster-extension method to connect routes in different clusters and (3) adopts the evaluation function in consideration of damage by a change in the condition of roads. Intensive simulations on Mandl's urban transport benchmark problem have revealed the following implications: (1) the proposed method has succeeded in reducing stranded persons, detour persons, detour time, all of which are caused by road condition changes
    (2) detour routes have emerged, which contribute to an increasing network sustainability
    and (3) we have succeeded in reducing both the passenger's transportation time and the number of buses in a non-damaged situation. © 2014 Information Processing Society of Japan.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Controlling Selection Area of Useful Infeasible Solutions and Their Archive for Directed Mating in Evolutionary Constrained Multiobjective Optimization
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    GECCO'14: PROCEEDINGS OF THE 2014 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE, ASSOC COMPUTING MACHINERY, 掲載ページ 629-636, 出版日 2014年, 査読付, As an evolutionary approach to solve constrained multi-objective optimization problems (CMOPs), recently a MOEA using the two-stage non-dominated sorting and the directed mating (TNSDM) has been proposed. In TNSDM, the directed mating utilizes infeasible solutions dominating feasible solutions to generate offspring. Although the directed mating contributes to improve the search performance of TNSDM in CMOPs, there are two problems. First, since the number of infeasible solutions dominating feasible solutions in the population depends on each CMOP, the effectiveness of the directed mating also depends on each CMOP. Second, infeasible solutions utilized in the directed mating are discarded in the selection process of parents (elites) population and cannot be utilized in the next generation. To overcome these problems and further improve the effectiveness of the directed mating in TNSDM, in this work we propose an improved TNSDM introducing a method to control selection area of infeasible solutions and an archiving strategy of useful infeasible solutions for the directed mating. The experimental results on m objectives k knapsacks problems shows that the improved TNSDM improves the search performance by controlling the directionality of the directed mating and increasing the number of directed mating executions in the solution search.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Complete Action Map or Best Action Map in Accuracy-based Reinforcement Learning Classifier Systems
    Masaya Nakata; Pier Luca Lanzi; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    GECCO'14: PROCEEDINGS OF THE 2014 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE, ASSOC COMPUTING MACHINERY, 掲載ページ 557-564, 出版日 2014年, 査読付, We study two existing Learning Classifier Systems (LCSs): XCS, which has a complete map (which covers all actions in each state), and XCSAM, which has a best action map (which covers only the highest-return action in each state). This allows XCSAM to learn with a smaller population size limit (but larger population size) and to learn faster than XCS on well-behaved tasks. However, many tasks have difficulties like noise and class imbalances. XCS and XCSAM have not been compared on such problems before. This paper aims to discover which kind of map is more robust to these difficulties. We apply them to a classification problem (the multiplexer problem) with class imbalance, Gaussian noise or alternating noise (where we return the reward for a different action). We also compare them on real-world data from the UCI repository without adding noise. We analyze how XCSAM focuses on the best action map and introduce a novel deletion mechanism that helps to evolve classifiers towards a best action map. Results show the best action map is more robust (has higher accuracy and sometimes learns faster) in all cases except small amounts of alternating noise.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • A Modified XCS Classifier System for Sequence Labeling
    Masaya Nakata; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    GECCO'14: PROCEEDINGS OF THE 2014 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE, ASSOC COMPUTING MACHINERY, 掲載ページ 565-572, 出版日 2014年, 査読付, This paper introduces XCS-SL, an extension of XCS for sequence labeling, a form of time-series classification where every input has a class label. In sequence labeling the correct class of an input may depend on data received on previous time stamps, so a learner may need to refer to data at previous time stamps. That is, some classification rules (called "classifiers" here) must include conditions on previous inputs (a kind of memory). We assume the agent does not know how many conditions on previous inputs are needed to classify the current input, and the number of conditions/memories needed may be different for each input. Hence, using a fixed number of conditions is not a good solution. A novel idea we introduce is classifiers that have a variable-length condition to refer back to data at previous times. The condition can grow and shrink to find a suitable memory size. On a benchmark problem XCS-SL can learn optimal classifiers, and on a real-world sequence labeling task, it derived high classification accuracy and discovered interesting knowledge that shows dependencies between inputs at different times.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Messy Coding in the XCS Classifier System for Sequence Labeling
    Masaya Nakata; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    PARALLEL PROBLEM SOLVING FROM NATURE - PPSN XIII, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 8672巻, 掲載ページ 191-200, 出版日 2014年, 査読付, The XCS classifier system for sequence labeling (XCS-SL) is an extension of XCS for sequence labeling, a form of time-series classification where every input has a class label. In XCS-SL a classifier condition consists of some sub-conditions which refer back to previous inputs. Each sub-condition is a memory. A condition has n sub-conditions which represent an interval from the current time t(0) to a previous time t(-n). A problem of this representation (called interval coding) is, even if only one input at t(-n) is needed, the condition must consist of n sub-conditions to refer to it. We introduce a messy coding based condition where each sub-condition messily refers to a single previous time. Unlike the original coding, the set of sub-conditions does not necessarily represent an interval, so it can represent compact conditions. The original XCS-SL evolutionary mechanism cannot be used with messy coding and our main innovation is a novel evolutionary mechanism. Results on a benchmark show that, compared to the original interval coding, messy coding results in a smaller population size and does not require as high a population size limit. However, messy coding requires more training with a high population size limit. On a real world sequence labeling task messy coding evolved a solution that achieved higher accuracy with a smaller population size than the original interval coding.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Multiagent-based ABC algorithm for Autonomous Rescue Agent Cooperation
    R. Takano; A. Yamazaki; Y. Ichikawa; K. Hattori; K. Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, 2014 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS (SMC), IEEE, to appear巻, 掲載ページ 585-590, 出版日 2014年, 査読付, This paper focuses on cooperation among autonomous rescue agents in dynamic disaster environments, proposes Multiagent-based Artificial Bee Colony (M-ABC) algorithm by improving ABC algorithm without using global information (i.e., local information only), and investigates its effectiveness from the viewpoint of finding victim quickly and efficiently. The intensive simulations on the victim rescue in RoboCup Rescue Simulation System (RCRSS) have revealed the following implications: (1) M-ABC algorithm can rescue victims faster than the full search method as the conventional method. In particular, M-ABC distance (as one of the proposed M-ABC algorithms) can derive the highest performance; (2) M-ABC distance can keep high performance even in dynamical environments where victims move elsewhere; and (3) M-ABC distance can completely rescue victims in dynamical environments, while Ri-one method as the 2012 champion of RoboCup Rescue Simulation League (RCRSL) cannot in such a case.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 環境変化に適応するためのピボット型一般化
    佐藤 圭二; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 計測自動制御学会論文誌, 49巻, 11号, 出版日 2013年11月
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 複数ロボット協調による大規模構造物組み立てにおける故障ロボット回収タスクの影響
    大谷 雅之; 佐藤寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 電気学会論文誌C, The Institute of Electrical Engineers of Japan, 131巻, 9号, 掲載ページ 1729-1737, 出版日 2013年09月01日, This paper focuses on the distributed control of the multiple robots which may be broken and investigates how the robots complete their task by collecting broken robots through the simulation of the large-scale structure assembly. For this purpose, we conduct multiagent simulation for collecting broken robots under the different failure rate of robots. Through the intensive simulations, we have revealed that a collection of broken robots before completing their own task (i.e., deploying their panel) is more effective than after complete their own task.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Analyzing Program Evolution in Genetic Programming using Asynchronous Evaluation
    Harada, T; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, ECAL2013, 掲載ページ 713-720, 出版日 2013年09月
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 複数ロボット協調により大規模構造物組み立てにおける故障ロボット回収の影響
    大谷雅之; 佐藤寛之; 服部聖彦; 高玉圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 電気学会論文誌, 133巻, 9号, 掲載ページ 1729-1727, 出版日 2013年09月
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 異文化ゲームにおける好意情報の提示とその影響
    森 有紗美; 市川 嘉裕; 髙玉 圭樹
    人工知能学会全国大会論文集, 一般社団法人 人工知能学会, 2013巻, 0号, 掲載ページ 1B34-1B34, 出版日 2013年,

    本研究では,個人の利益が他人や集団全体の利益と競合する社会的問題において,集団を適応状態に導くために効果的な外的要因を探ることを目的とする.その目的に向け,Cialdini の提唱した交渉相手の承認を引き起こす要因となる人間の行動パターンの中から他者からの「好意」に着目し,それが集団内の人間の考え方を変え集団適応状態をもたらすかを異文化体験ゲーム「バルンガ」の被験者実験を通して検証する.


    日本語
  • Analysis of emission right prices in greenhouse gas emission trading via agent-based model
    Tomohiro Nakada; Keiki Takadama; Shigeyoshi Watanabe
    Multiagent and Grid Systems, 9巻, 3号, 掲載ページ 227-246, 出版日 2013年, 査読付, This paper proposes a participant nation model for international emission trading
    adaptive agents are used to explore the conditions under which an emission trading market is successful. In this study, the participation nation models with and without the compliance mechanism as prescribed in the Kyoto Protocol are compared
    the simulation results for these two cases show a significant difference in both the market price and the amount of gas emissions. Intensive simulations revealed the following successful conditions for the compliance mechanism: (1) the different carbon emission reduction targets for participant nations, as prescribed in the Kyoto Protocol, contributes to reducing the emission amount, (2) there exists a critical boundary for success (i.e., less than -6% emission reduction target) when all participant nations set negative emission reduction targets, (3) a few developing countries with positive emission reduction targets are indispensable for maintaining market trading, and (4) the use of the compliance mechanism helps reduce emissions, while in the case of noncompliance, reduction of emission is not achieved. © 2013 - IOS Press and the authors. All rights reserved.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Asynchronous evaluation based genetic programming: Comparison of asynchronous and synchronous evaluation and its analysis
    Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7831巻, 掲載ページ 241-252, 出版日 2013年, 査読付, This paper compares an asynchronous evaluation based GP with a synchronous evaluation based GP to investigate the evolution ability of an asynchronous evaluation on the GP domain. As an asynchronous evaluation based GP, this paper focuses on Tierra-based Asynchronous GP we have proposed, which is based on a biological evolution simulator, Tierra. The intensive experiment compares TAGP with simple GP by applying them to a symbolic regression problem, and it is revealed that an asynchronous evaluation based GP has better evolution ability than a synchronous one. © 2013 Springer-Verlag.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Simple Compact Genetic Algorithm for XCS
    Masaya Nakata; Pier Luca Lanzi; Keiki Takadama
    2013 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, 掲載ページ 1718-1723, 出版日 2013年, This paper proposes a novel rule discovery mechanism for the XCS classifier system, which is an extension of the compact genetic algorithm (cGA) to XCS. Our rule discovery mechanism, like cGA, extracts appropriate attributes of classifier conditions through a probability vector and evolves classifiers using the extracted attributes. Unlike cGA, it newly builds the probability vector at every generations (i.e., it keeps no any probability vectors) not so that it requires XCS to have a lot of probability vectors that represent all available attributes, and mutates classifier conditions based on the extracted attributes as attribute feedback. Experimental results show that XCS with our rule discovery mechanism (or XCScGA) can reach optimal performance with fewer rule evaluations and requires smaller population sizes than XCS. Our conclusion is that the proposed rule discovery mechanism promotes a recombination of building blocks, and that our mutation operator works to repair the classifier conditions towards a compact solutions, hence, XCScGA can generate good offspring which represent maximally general, maximally accurate, and compact solutions.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Designing internal reward of reinforcement learning agents in multi-step dilemma problem
    Yoshihiro Ichikawa; Keiki Takadama
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 17巻, 6号, 掲載ページ 926-931, 出版日 2013年, 査読付, This paper proposes the reinforcement learning agent that estimates internal rewards using external rewards in order to avoid conflict in multi-step dilemma problem. Intensive simulation results have revealed that the agent succeeds in avoiding local convergence and obtains a behavior policy for reaching a higher reward by updating the Q-value using the value that is subtracted the average reward from an external reward.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Characteristic and Application of Network Evolution Model for Public Transport Network
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    International Transactions on Systems Science and Applications (ITSSA), to appear巻, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analyzing Participant Nations in the Greenhouse Gas Emission Trading via Agent-based Model
    Nakada, T; Takadama, K; Watanabe, S
    International Transactions on Systems Science and Applications (ITSSA), to appear巻, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Exemplar-based Learning Classifier System: Towards a Generalization of Expert Knowledge
    Matsushima, H; Takadama, K
    International Transactions on Systems Science and Applications (ITSSA), to appear巻, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Specifying Collective Adaptive Situations in Cross Cultural Game Towards Validation of Agent-based Social Simulation
    Takadama, K; Ushida, Y
    SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (JCMSI), The Society of Instrument and Control Engineers, 6巻, 2号, 掲載ページ 117-123, 出版日 2013年, 査読付, This paper focuses on a collective adaptive situation as an complex phenomena in social dynamics and aims at specifying its situation towards a validation of agent-based social simulations. For this purpose, the fuzzy c-means clustering (FCM) method is applied into the experimental data of both the human subject experiments and the agent-based social simulations in the cross-cultural game, Barnga, and compare these results from the viewpoint of a collective adaptive situation. The analysis of these data has revealed the following implications: (1) the collective adaptive situation can be specified by the FCM method; and (2) the classified results of both of the experimental data are close to each other, indicating that agent-based social simulations can be validated from the viewpoint of a collective adaptive situation.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • 別カテゴリ商品提示による好みの明確化を促す推薦システム
    高玉 圭樹; 佐藤 史盟; 大谷 雅之; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 山口 智弘
    人工知能学会論文誌, The Japanese Society for Artificial Intelligence, 28巻, 2号, 掲載ページ 210-219, 出版日 2013年, 査読付, The paper proposes a novel recommender system which supports users to clarify the most appropriate preference by recommending other categories' items that almost meet the attributes selected by users. Such an advantage is achieved by both the preference ncretization of users and the preference change of users.To investigate the effectiveness of the proposed system, we conducted the human-subject experiments and found that the proposed system supports users to find their desirable items by clarifying their preference. Concretely, the following implications have been revealed: (1) the proposed recommender system with both the serendipity and decision buttons enables users to clarify their preference by comparing items which are classified in different categories; (2) in detail, the item recommendation based on the selected item attributes contributes to clarifying the users' preference through a change of their preference, while the item recommendation based on the item characteristic contributes to clarifying the users' preference through a concretization of their preference; and (3) the proposed recommender system with the decision button succeeds the further clarification of the preference of users who have already clarified it.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • A Development of Transportation Simulator for Relief Supply in Disasters
    Majima, T; Watanabe, D; Takadama, K; Katsuhara, M
    SICE Journal of Control, Measurement and System Integration (JCMSI), 6巻, 2号, 掲載ページ 131-136, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • The Layout Optimization of Newssite-inserte Advertisements using Two Conflicting Objectives
    Sakamoto, M; Takadama, K
    International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management (IJCISIM), 5巻, 掲載ページ 615-622, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Towards a Care Support System tha Can Guess The Way Aged Persons Feel
    Takadama, K
    Data Driven Wellness: From Self-Tracking to Behavior Change, AAAI, 掲載ページ 45-50, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Selection strategy for XCS with adaptive action mapping
    Masaya Nakata; Pier Luca Lanzi; Keiki Takadama
    GECCO 2013 - Proceedings of the 2013 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 掲載ページ 1085-1092, 出版日 2013年, 査読付, XCS with Adaptive Action Mapping (XCSAM) evolves solutions focused on classifiers that advocate the best action in every state. Accordingly, XCSAM usually evolves more compact solutions than XCS which, in contrast, works toward solutions representing complete state-action mappings. Experimental results have however shown that, in some problems, XCSAM may produce bigger populations than XCS. In this paper, we extend XCSAM with a novel selection strategy to reduce, even further, the size of the solutions XCSAM produces. The proposed strategy selects the parent classifiers based both on their fitness values (like XCS) and on the effect they have on the adaptive map. We present experimental results showing that XCSAM with the new selection strategy can evolve more compact solutions than XCS which, at the same time, are also maximally general and maximally accurate. Copyright © 2013 ACM.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Two-stage non-dominated sorting and directed mating for solving problems with multi-objectives and constraints
    Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato
    GECCO 2013 - Proceedings of the 2013 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 掲載ページ 647-654, 出版日 2013年, 査読付, We propose a novel constrained MOEA introducing a parents selection based on a two-stage non-dominated sorting of solutions and directed mating in the objective space. In the parents selection, first, we classify the entire population into several fronts by non-dominated sorting based on constraint violation values. Then, we re-classify each obtained front by non-dominated sorting based on objective function values, and select the parents population from upper fronts. The two-stage non-dominated sorting leads to find feasible solutions having better objective function values in the evolutionary process of infeasible solutions. Also, in the directed mating, we select a primary parent from the parents population and pick solutions dominating the primary parent from the entire population including infeasible solutions. Then we select a secondary parent from the picked solutions and apply genetic operators. The directed mating utilizes valuable genetic information of infeasible solutions to enhance convergence of each primary parent toward its search direction in the objective space. We compare the search performance of the two proposed algorithms using greedy selection (GS) and tournament selection (TS) in the directed mating with the conventional CNSGA-II and RTS algorithms on SRN, TNK, OSY and m objectives k knapsacks problems. We show that the proposed algorithms achieve higher search performance than CNSGA-II and RTS on all benchmark problems used in this work. Copyright © 2013 ACM.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Agent-based social simulation to investigate the occurrence of pareto principal in human society
    Khan Md Mahfuzus Salam; Takadama Keiki; Nishio Tetsuro
    Studies in Computational Intelligence, Springer Verlag, 493巻, 掲載ページ 259-265, 出版日 2013年, 査読付, Agent-based simulation is getting more attention in recent days to investigate the social phenomena. This research focused on Pareto principal, which is widely known in the field of Economics. Our motivation is to investigate the reason of why the Pareto principal exists in the human society. We proposed a model for human-agent and conduct simulation. Our simulation result converges to Pareto principal that justifies the effectiveness of our proposed human agent model. Based on the simulation result we found that due to some factors in human character Pareto principal occurred in human society. © Springer International Publishing Switzerland 2013.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Robust Bus Route Optimization to Destruction of Roads
    Kitagawa, H; Sato, K; Takadama, K; Sato, H; Hattori, K
    5thInternational Workshop on Emergent Intelligence onNetwork Agents (WEIN2013), at 12th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-agent System(AAMAS2013), 掲載ページ 173-185, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Analysis on the Number of XCS Agents in Agent-based Computational Finance
    Tomohiro Nakada; Keiki Takadama
    PROCEEDINGS OF THE 2013 IEEE CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR FINANCIAL ENGINEERING & ECONOMICS (CIFER), IEEE, 掲載ページ 8-13, 出版日 2013年, 査読付, An agent-based simulation developed as a tool to analyze economic system and social systems since the 1990s. Previous paper reported that the simulation results indicated that the number of agents affects the trading prices and their distributions. To analyze the effect of the number of agents, this paper analyzes the relationship between the number of agents and simulation results using XCS agents for artificial trading. We report the market price fluctuation and population size of internal model by the number of agents. The revealed the following remarkable implications: (1) increasing number of XCS agents does not affect the convergence of population size of all agents; and (2) all agents converge towards approximately form 15 % to 20 % of population size by learning classifier system of XCS agents; and (3) increasing number of XCS agents reduce the variance of the market price.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards understanding of relationship among pareto optimal solutions in multi-dimensional space via interactive system
    Keiki Takadama; Yuya Sawadaishi; Tomohiro Harada; Yoshihiro Ichikawa; Keiji Sato; Kiyohiko Hattori; Hiroyoki Sato; Tomohiro Yamaguchi
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 8018巻, 3号, 掲載ページ 137-146, 出版日 2013年, This paper proposes the interactive system that can help humans to understand the trade-off relationship of Pareto optimal solutions (e.g., good products from a certain aspect) in multi-dimensional space. For this purpose, the following two methods are proposed from the viewpoint of the number of evaluation criteria which should be considered by a user at one time: (i) the two fixed evaluation criteria are employed to evaluate the solutions
    and (ii) some evaluation criteria selected by a user (i.e., the number of the evaluation criteria is varied by a user) are employed to evaluate them. To investigate the effectiveness of our proposed system employing either of two methods, we conduct human subject experiments on the motor selection problem and have revealed the following implications: (i) the proposed system based on the two fixed evaluation criteria contributes to helping users to find better motors in terms of all the evaluation criteria, while (ii) the proposed system based on the selected evaluation criteria is more effective to help users to understand Pareto optimal solutions when more evaluation criteria need to be considered. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Modeling a human's learning and mastery processes toward learning support system on human computer interaction
    Takemori, K; Yamaguchi, T; Sasaji, K; Takadama, K
    The 15th International Conference on Human-Computer Interaction(HCI International 2013), Lecture Notes in Computer Science, 8016巻, 掲載ページ 555-564, 出版日 2013年
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Concierge-based Care Support System for Designing Your Own Lifestyle
    Takadama, K
    Big Data Becomkes Personal: Knowledge into Meaning, to appear巻, 出版日 2013年
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Sleep Stage Estimation Using Synthesized Data of Heart Rate and Body Movement
    Tajima, Y; Nakata, M; Sato, K; Takadama,K
    Big Data Becomes Personal: Knowledge into Meaning, to appear巻, 出版日 2013年
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Estimation of Cooperation Navigation by Multiple Rovers Using Different Positioning Technique
    Homma, E; Kagawa, T; Hattori, K; Otani, M; Nakata, M; Ichikawa, Y; Harada, T; Matsushima, H; Sato, K; Takadama, K; Nakajima, N
    The 29th International Symposium on Space Technology and Science: ISTS 2013, 2013巻, 6号, 出版日 2013年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Sleep stage estimation by evolutionary computation using heartbeat data and body-movement
    Hiroyasu Matsushima; Kazuyuki Hirose; Kiyohiko Hattori; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    International Journal of Advancements in Computing Technology, 4巻, 22号, 掲載ページ 281-290, 出版日 2012年12月, 査読付, This paper focuses on distinctive changes of not only the heart rate but also the body movement in REM stage (i.e., light sleep) and Non-REM stage (i.e., deep sleep) and improves our sleep estimation method by employing the feature of such distinctive changes. In particular, the heart rate increases irregularly in REM stage, while the heart rate decreases in Non-REM stage. The body moves intensively in REM stage, while the body does not frequently move in Non-REM stage. Using such distinctive changes, we propose a new fitness function which determines the REM/Non-REM stage and introduce it into for our sleep estimation method based on Genetic Algorithms (GAs), which evolve the sleep stage for each person according to the fitness. To investigate an effectiveness of a new fitness function, we compare the estimated sleep stages of our method employing the proposed fitness function with that of Watanabe's method as the conventional method. The experimental results suggest that our method employing the proposed fitness function has a capability to estimate the sleep stage accurately than Watanabe's method without connecting any devices.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Evolutionary optimization for feeder route network using multi-objective clustering
    Keiji Sato; Saori Iseya; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato; Kiyohiko Hattori
    International Journal of Advancements in Computing Technology, 4巻, 22号, 掲載ページ 269-280, 出版日 2012年12月, 査読付, This paper extends the demand priority-based Genetic Algorithm (namely the demand pri-GA) by employing the cluster-first-route-second method to generate the effective feeder route network consisted of the hub-spoke and loop type networks. For this purpose, we propose the feeder route network optimization method which integrates the demand pri-GA with the multi-objective clustering in order not to fall into local minima of the feeder route network. Through intensive simulations on the Busan-centered feeder route network optimization problem, we have revealed that (1) the proposed method contributes to avoiding to fall into local minima such as the feeder route network which including the high cost routes
    and (2) a relaxation of cluster restrictions in the proposed method contributes to generating a various low cost feeder routes network.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • 学習進度に基づくマルチエージェントQ学習における競合回避
    市川 嘉裕; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 計測自動制御学会論文誌, 48巻, 11号, 出版日 2012年11月, 査読付
    研究論文(大学,研究機関等紀要), 日本語
  • 予測報酬に基づく個別化による学習分類子システムの学習性能の向上
    中田 雅也; 原田 智広; 佐藤 圭二; 松島 裕康; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 計測自動制御学会論文誌, 計測自動制御学会 ; [196-]-, 48巻, 11号, 掲載ページ 713-722, 出版日 2012年06月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 超大規模センサネットワークに適応したセンサデータ収集・分散故障診断アルゴリズム
    服部 聖彦; 高玉 圭樹; 大谷 雅之; 松島 裕康; 佐藤 圭二; 市川 嘉裕
    計測自動制御学会論文誌, 計測自動制御学会 ; [196-]-, 48巻, 11号, 掲載ページ 745-753, 出版日 2012年05月
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • XCS with Adaptive Action Mapping.
    Masaya Nakata; Pier Luca Lanzi; Keiki Takadama
    Simulated Evolution and Learning - 9th International Conference, SEAL 2012, Hanoi, Vietnam, December 16-19, 2012. Proceedings, Springer, 掲載ページ 138-147, 出版日 2012年, 査読付
  • Enhancing Learning Capabilities by XCS with Best Action Mapping.
    Masaya Nakata; Pier Luca Lanzi; Keiki Takadama
    Parallel Problem Solving from Nature - PPSN XII - 12th International Conference, Taormina, Italy, September 1-5, 2012, Proceedings, Part I, Springer, 掲載ページ 256-265, 出版日 2012年, 査読付
  • Computational Time Reduction of Evolutionary Spacecraft Location Estimation toward Smart Lander for Investigating Moon
    Harada, T; Usami, R; Takadama, K; Kamata, H; Ozawa, S; Fukuda, S; Sawai, S
    The 11th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2012), 掲載ページ 10C--4, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Age-based Sleep Stage Estimation by Evolutionary Algorithm,
    Matsushima, H; Minami, S; Takadama, K
    The AAAI 2012 Spring Symposia, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), 掲載ページ 42--47, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Exploring Individual Care Plan for a Good Sleep
    Takadama, K
    The AAAI 2012 Spring Symposia, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence),, 掲載ページ 60--64, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Preference Clarification Recommender System by Searching Items Beyond Category
    Takadama; K. Sato, F; Otani, M; Hattori, K; Sato, H; Yamaguchi, T
    The IADIS Interfaces and Human Computer Interaction 2012 Conference (IHCI 2012), 掲載ページ 3-10, 出版日 2012年
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolutionary Algorithm for Uncertain evaluation function
    Tajima, Y; Nakata, M; Takadama, K
    The 16th International Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2012), 掲載ページ 40-45, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards Network Optimization of Regular and Non-regular Flights
    Jimba, T; Kitagawa, H; Azuma, E; Sato, K; Sato, H; Hattori, K; Takadama, K
    The 16th International Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2012), 掲載ページ 124-128, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Designing Internal Reward of Reinforcement Learning Agents for Conflict Avoidance in Multi-step Dilemma Problem
    Ichikawa, Y; Takadama, K
    The 16th International Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2012), 掲載ページ 152-157, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolving Conditional Branch Programs in Tierra-based Asynchronous Genetic Programming
    Tomohiro Harada; Yoshihiro Ichikawa; Keiki Takadama
    6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING AND INTELLIGENT SYSTEMS, AND THE 13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ADVANCED INTELLIGENT SYSTEMS, IEEE, 掲載ページ 1023-1028, 出版日 2012年, 査読付, This paper explores the methods which can evolve conditional branch programs in Tierra-based Asynchronous Genetic Programming (TAGP) to improve an evolutionary ability for complex programs. For this purpose, we propose three methods, namely, the label address, the elite preserving strategy with the program size restriction, and the gradient fitness calculation. An intensive experiment on a calculation program evolution reveals the following implications: (1) the label addressing can simply construct the conditional branch; (2) the elite preserving strategy contributes to maintaining the correct programs and the program size restriction prevents the ineffective instructions; and (3) the gradient fitness calculation can correctly evaluate the multiple outputs programs; and (4) the above three methods, however, are difficult to generate the shortest size programs such as sharing instructions with different calculations.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Interactive Assistant System for Understanding Pareto solutions in Multi-Dimensional Space
    Sawadaishi, Y; Harada, T; Ichikawa, Y; Takadama, K
    Triangle Symposium on Advanced ICT 2012 (TriSAI 2012), SJ16巻, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Computational Time Reduction of Evolutionary Spacecraft Location Estimation toward Smart Lander for Investigating Moon
    Harada, T; Usami, R; Takadama, K; Kamata, H; Ozawa, S; Fukuda, S; Sawai, S
    The 11th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2012), 10C-04巻, 掲載ページ 10C--4, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Robust Bus Route Optimization by Connecting/Extending Routes
    Kitagawa, H; Sato, K; Sato, H; Hattori, K; Takadama, K
    International Workshop on Modern Science and Technology (IWMST 2012), 掲載ページ 390-393, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Optimizing Ship Routes by Evolutionary Computation in Competitive Ship Companies
    Azuma, E; Sato, K; Sato, H; Hattori, K; Takadama, K
    International Workshop on Modern Science and Technology (IWMST 2012), 掲載ページ 378-383, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Layout optimization of Advertisements on News Websites by Genetic Algorithm
    Muramatsu, N; Takadama, K; Sato, H; Sakamoto, M
    International Workshop on Modern Science and Technology (IWMST 2012), 掲載ページ 384-389, 出版日 2012年
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Awareness based recommendation - Toward the Cooperative Learning in Human Agent Interaction -
    Yamaguchi, T; Nishimura, T; Takadama, K
    International Conference on Humanized System 2012 (ICHS 2012), 掲載ページ 198-203, 出版日 2012年
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Bridging local and global: multi-agent reinforcement learning from function approximation perspective
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K
    International Conference on Humanized System 2012 (ICHS 2012), 掲載ページ 204-208, 出版日 2012年
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Automatic Cartography Method by Cooperation of Autonomous Micro Robots and Its Verification Through Simulations
    Hattori, K; Homma, E; Otani, M; Ichikawa. Y; Matsushima, H; Sato, K; Harada, T; Takadama, K
    International Conference on Humanized System 2012 (ICHS 2012), 掲載ページ 228-231, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Cluster-based Bus Route Optimization for Stranded Persons in Disaster
    Kitagawa, H; Sato, K; Sato, H; Hattori, K; Takadama, K
    International Conference on Humanized System 2012 (ICHS 2012), 掲載ページ 224-227, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Ship Route Optimization by Multi-Objective Evolutionary Computation based on Dynamic Reference Point
    Azuma, E; Sato, K; Sato, H; Hattori, K; Takadama, K
    International Conference on Humanized System 2012 (ICHS 2012), 掲載ページ 209-214, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Entropy-based Conflict Avoidance According to Learning Progress in Multi-Agent Q-learning
    Ichikawa, Y; Sato, K; Hattori, K; Takadama, K
    The IADIS International Conference Intelligent Systems and Agents 2012 (ISA 2012), 掲載ページ 20-30, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Age-based Sleep Stage Estimation by Evolutionary Algorithm,
    Matsushima, H; Minami, S; Takadama, K
    The AAAI 2012 Spring Symposia, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), 掲載ページ 42--47-47, 出版日 2012年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Crater Detection using Haar-Like Feature for Moon landing System Based on the Surface Image
    Tanaami, T; Takeda, Y; Aoyama, N; Mizumi, S; Kamata, N; Takadama, K; Ozawa, S; Fukuda, S; Sawai, S
    The 28th International Symposium on Space Technology and Science (ISTS2011), 10巻, ists28号, 掲載ページ 2011-d-31, 出版日 2011年06月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Crater Detection using Haar-Like Feature for Moon landing System Based on the Surface Image
    Tanaami, T; Takeda, Y; Aoyama, N; Mizumi, S; Kamata, N; Takadama, K; Ozawa, S; Fukuda, S; Sawai, S
    The 28th International Symposium on Space Technology and Science (ISTS2011), 2011-d-37巻, ists28号, 掲載ページ 2011-d-31, 出版日 2011年06月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Special issue on new trends in agent-based simulation
    Keiki Takadama; Kiyoshi Izumi
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 15巻, 2号, 掲載ページ 165, 出版日 2011年03月
    研究論文(学術雑誌)
  • 個別化による学習分類子システムの一般化促進
    中田 雅也; 原田 智広; 佐藤 圭二; 松島 裕康; 高玉圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 計測自動制御学会論文誌, 47巻, 11号, 掲載ページ 581-590, 出版日 2011年03月, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Bayesian Analysis Method of Time Series Data in Greenhouse Gas Emissions Trading Market
    Tomohiro Nakada; Keiki Takadama; Shigeyoshi Watanabe
    AGENT-BASED APPROACHES IN ECONOMIC AND SOCIAL COMPLEX SYSTEMS VI, WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 8巻, 掲載ページ 147-159, 出版日 2011年, 査読付, This paper proposes the Bayesian analysis method (BAM) to classify the time series data which derives the complicated phenomena in the international greenhouse gas emissions trading. Our investigation compared the results using the method of Discrete Fourier transform (DFT) and BAM. Such comparisons have revealed the following implications: (1) BAM is superior to DFT in terms of classifying time series data by the different distances; and (2) the different distances in BAM show the importance of 1% influence of emission reduction targets.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • What Kinds of Human Negotiation Skill Can Be Acquired by Changing Negotiation Order of Bargaining Agents?
    Keiki Takadama; Atsushi Otaki; Keiji Sato; Hiroyasu Matsushima; Masayuki Otani; Yoshihiro Ichikawa; Kiyohiko Hattori; Hiroyuki Sato
    Human Interface and the Management of Information. Interacting with Information - Symposium on Human Interface 2011, Held as Part of HCI International 2011, Orlando, FL, USA, July 9-14, 2011, Proceedings, Part II, Springer, 掲載ページ 335-344, 出版日 2011年, 査読付
  • Pittsburgh-style learning classifier system for multiple environments: towards robust waterbus route for several situations.
    Keiji Sato; Keiki Takadama
    IJBIC, 3巻, 6号, 掲載ページ 370-383, 出版日 2011年, 査読付
  • Decision-making Model Using XCS in Artificial Market
    Nakada, T; Takadama, K; Watanabe, S
    Workshop on Agent-Based Computational Economics and Finance, 掲載ページ 1--5, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • The proposal of the planetary exploration system with the cooperation and sequential movement of two micro rovers
    Hattori, K; Nakata, M; Ichikawa, Y; Otani, M; Matsushima, H; Takadama, K
    The 28th International Symposium on Space Technology and Science, 2011-d-31巻, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Optimal Positions of Advertisements on News Websites Focusing on Three Conflicting Objectives
    Muramatsu, N; Takadama, K; Sakamoto, M
    The IADIS Interfaces and Human Computer Interaction 2011 Conference ( ISTS 2011), 掲載ページ 394--398, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Classification of Collective Adaptive Situations in Cross Cultural Game by Fuzzy C-Means Clustering
    Ushida, Y; Takadama, K
    SICE Annual Conference 2011, 掲載ページ 1224--1229, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • `Agent-based Modeling Using XCS in Greenhouse Gas Emissions Trading Market
    Nakada, T; Takadama, K
    SICE Annual Conference 2011, 掲載ページ 519--523, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Support System for Transportation under Disaster Circumstance
    Majima., T; Watanabe, D; Takadama, K; Katsuhara, M
    SICE Annual Conference 2011, 掲載ページ 137-142, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards generalization by identification-based XCS in multi-steps problem
    Masaya Nakata; Fumiaki Sato; Keiki Takadama
    Proceedings of the 2011 3rd World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, NaBIC 2011, 掲載ページ 389-394, 出版日 2011年, 査読付, This paper extends an accuracy-based Learning Classifier System (XCS) to promote a generalization of classifiers by selecting effective ones and deleting ineffective ones, and calls it Identification-based XCS (IXCS). Through the intensive simulations of the Maze problem (Maze6), the following implications have been revealed : (1) IXCS can derive good solutions with a fewer number of classifiers in comparison with XCSG as one of the major conventional XCS
    and (2) IXCS can not only generalize the classifiers faster but also generate the classifiers that are robust to the noisy environment. © 2011 IEEE.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Adaptive mutation depending on program size in asynchronous program evolution
    Tomohiro Harada; Keiki Takadama
    Proceedings of the 2011 3rd World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, NaBIC 2011, 掲載ページ 433-438, 出版日 2011年, 査読付, This paper proposes an adaptive mutation method which changes a mutation rate depending on the program size in the asynchronous program evolution unlike the synchronous program evolution such as genetic programming. An intensive experiment with an evolution of calculation programs has revealed that the proposed adaptive mutation method can generate the correct and short programs in comparison with other methods. © 2011 IEEE.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Multi-objective Constrained Optimization Evolutionary Algorithm by Concurrent Solution Search in Feasible and Infeasible Area,
    Shimada, T; Matsushima, H; Takadama, K
    The 15th International Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2011), 掲載ページ 111--116, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Sleep Stage Estimation By Evolutionary Computation Using Heartbeat Data and Body-Movement
    Matsushima, H; Hirose, K; Hattori, K; Sato, H; Takadama, K
    The 15th International Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2011), 掲載ページ 103--110, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolutionary Optimization for Feeder Route Network using Multi-Objective Clustering,
    Sato, K; Iseya, S; Takadama, K; Sato, H; Hattori, K
    The 15th International Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2011),, 掲載ページ 76--83, 出版日 2011年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • The biased multi-objective optimization using the reference point: Toward the industrial logistics network
    Eriko Azuma; Tomohiro Shimada; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato; Kiyohiko Hattori
    Proceedings - 10th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2011, 2巻, 掲載ページ 27-30, 出版日 2011年, 査読付, This paper explores the multi-objective evolutionary algorithm that can effectively solve a multi-objective problem where an importance of the objective differs each other unlike the conventional problem which concerns each objective evenly. Since such a type of a problem is often found in industrial problems (e.g., logistics network), we propose the biased multi-objective optimization using the reference point (i.e., the factor of strongly concerned). Intensive experiment on the multi-objective knapsack problem had revealed that our proposed method was more superior and had higher diversity than the conventional multi-objective optimization method. © 2011 IEEE.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Cooperation among multiple robots by collecting broken robots in large-scale structure assembly
    Masayuki Otani; Kiyohiko Hattori; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    2011 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, SII 2011, 掲載ページ 691-696, 出版日 2011年, 査読付, This paper focuses on the distributed control of the multiple robots which may be broken and investigates how the robots complete their task by collecting broken robots through the large-scale structure assembly. For this purpose, we conduct simulations of our proposed deadlock avoidance method with collecting broken robots under the different failure rate of robots. Through the intensive simulations, we have revealed that (1) our deadlock avoidance method with collecting broken robots completes assembly faster and more certainly than the method without collecting broken robots
    and (2) a collection of broken robots before completing their own task (Le., deploying their panel) is more effective than after complete their own task. © 2011 IEEE.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Robustness to bit inversion in registers and acceleration of program evolution in on-board computer
    Tomohiro Harada; Masayuki Otani; Yoshihiro Ichikawa; Kiyohiko Hattori; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 15巻, 8号, 掲載ページ 1175-1185, 出版日 2011年, 査読付, This paper focuses on an on-board computer (OBC) that evolves computer programs through bit inversion and targets analyzing robustness against bit inversion in registers. We also propose a new method that can change the number of computer programs dynamically. Intensive experiments revealed the following: (1) Correct programs can be maintained even in bit inversion in registers in addition to bit inversion in instructions. (2) Our proposal accelerates program evolution by increasing the population size, i.e., the number of programs, within fixed memory size.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Modeling collective adaptive agent design and its analysis in Barnga game
    Yuya Ushida; Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama
    JOURNAL OF ECONOMIC INTERACTION AND COORDINATION, SPRINGER HEIDELBERG, 5巻, 2号, 掲載ページ 137-154, 出版日 2010年12月, 査読付, This paper explores the collective adaptive agent that adapts to a group in contrast with the individual adaptive agent that adapts to a single user. For this purpose, this paper starts by defining the collective adaptive situation through an analysis of the subject experiments in the playing card game, Barnga, and investigates the factors that lead the group to the collective adaptive situation. Intensive simulations using Barnga agents have revealed the following implications: (1) the leader who takes account of other players' opinions contributes to guide players to the collective adaptation situation, and (2) an appropriate role balance among players (i.e., the leader, the claiming and quiet players, which make the most and least number of corrections of the leader's decision) is required to derive the collective adaptive situation.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Anaysis of Air Cargo Hub Location in East Asia
    Watanabe, D; Majima, T; Takadama, K; Katsuhara, M
    The Third International Conference on Transportation and Logistics (T-LOG2010) (CDROM) (2010), 掲載ページ CDROM, 出版日 2010年12月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Investigation of Elements for Leadership By Hybrid Intelligent Systems
    Ushida, Y; Takadama, K; Zhang, M
    The IADIS International Conference on Internet Technologies Society (ITS2010),, 掲載ページ 83-90, 出版日 2010年11月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Pittsburgh-style Learning Classifier System for Multiple Environments: Towards Robust Waterbus Route for Several Situations
    Sato, K; Takadama, K
    The 14th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2010), 掲載ページ 61-68, 出版日 2010年11月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Conflict Avoidance using Information Entropy in Multi-Agent Learning Environment
    Ichikawa, Y; Hattori, K; Takadama, K
    The 14th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2010), 掲載ページ 78-84, 出版日 2010年11月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Hybrid Directional-Biased Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization
    Tomohiro Shimada; Masayuki Otani; Hiroyasu Matsushima; Hiroyuki Sato; Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama
    Parallel Problem Solving from Nature PPSN XI, 掲載ページ 121-130, 出版日 2010年09月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 燃料価格の変動による国内航空貨物運賃への影響とその特性に関する国際比較
    渡部大輔; 間島隆博; 高玉圭樹; 勝原光治郎
    日本物流学会誌, 18号, 掲載ページ 145-152, 出版日 2010年05月31日
    日本語
  • Learning Multiple Band-Pass Filters for Sleep Stage Estimation: Towards Care Support for Aged Persons
    Keiki Takadama; Kazuyuki Hirose; Hiroyasu Matsushima; Kiyohiko Hattori; Nobuo Nakajima
    IEICE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG, E93B巻, 4号, 掲載ページ 811-818, 出版日 2010年04月, 査読付, This paper proposes the sleep stage estimation method that can provide an a;:curate estimation tiff each person without connecting any devices to human's body In particular, our method learns the appropriate multiple band-pass filters to extract the specific wave pattern of heartbeat. which Is required to estimate the sleep stage For an accurate estimation. this paper employs Learning Classifier System (LCS) as the data-mining techniques and extends it to estimate the sleep maize Extensive experiments on five subjects in mixed health confirm the following implications (1) the proposed method can provide more accurate sleep Stage estimation than the conventional method. and (2) the sleep sine estimation calculated by the proposed method is robust regardless of the physical condition of the subject
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • マルチエージェントシステムによる路線網構築法
    間島 隆博; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, オペレーションリサーチ学会論文誌, 55巻, 3号, 掲載ページ 170-175, 出版日 2010年03月
    日本語
  • エージェントベースシミュレーションを用いた国際排出権取引市場における時系列データの分類法の提案
    仲田 知弘; 高玉 圭樹; 渡辺 成良
    計測自動制御学会論文集, 46巻, 9号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Toward strategic human skill development through human and agent interaction: Improving negotiation skill by interacting with bargaining agent
    Atsushi Otaki; Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Fuji Technology Press, 14巻, 7号, 掲載ページ 831-839, 出版日 2010年, 査読付, This paper focuses on developing human skills through interaction between a human player and a computer agent, and explores its strategic method through experiments on the bargaining games where human players negotiate with computer agents. Specifically, human players negotiate with three types of agents: (a) strong/weak attitude agents making aggressive/defensive proposals in advantageous/disadvantageous situations
    (b) fair agents making fair proposals
    and (c) the "human-like" agents making mutually agreeable proposals as the number of games increases. Analysis of the human subject experiments has revealed the three major implications: (1) human players negotiating with the strong/weak attitude agents obtain the largest profit overall
    (2) human players negotiating with "human-like" agents win many games
    and (3) no relationship exists between profit maximization and a win of the games.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Evolutionary optimization for hub and spoke network based on demand and operation
    Saori Iseya; Keiki Takadama
    Proceedings - 2010 2nd World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, NaBIC 2010, 掲載ページ 678-683, 出版日 2010年, 査読付, This paper proposes the optimization method which extends Priority-based Genetic Algorithm (Pri-GA) to generate the effective feeder route which has hub-spoke and loop type network. In detail, the following extensions are introduced: (1) the route connection base on port demands, and (2) ship size changing based on operation form. To investigate the effectiveness of the proposed methods, this paper applies them into Pri-GA to optimize the Busan centered feeder route using the actual transportation data. The simulation have revealed following indications: (1) the generated routes using proposed methods contribute to reduce the moving and the shipping cost, and (2) our proposed methods contribute to allocate adequate ships with considering the port demands. © 2010 IEEE.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Improving Sleep Stage Estimation by Specializing Multiple Band-Pass Filters and Discrete Heartbeat Data,
    Takadama, K; Hirose, K; Matsushima, H; Hattori, K; Sato, H; Nakajima, N
    The Fourth International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT 2010), *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards Spiral Care Support System: Evaluating Sleep Stage for Care Plan Optimization
    Takadama, K
    The Fourth International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT 2010), *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Robustness of deadlock avoidance in assembling large-scale structure by multiple robots having trouble and individual differences
    Otani, M; Hattori, K; Sato, H; Takadama, K
    The 18th IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace (ACA 2010), *巻, *号, 掲載ページ 391-396, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Single Hub Location Model of Air Cargo in East Asia,
    Watanabe, D; Majima, T; Takadama, K; Katsuhara, M
    The 3rd International Conference on Transportation and Logistics(T-LOG 2010), *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Improving Recovery Capability of Multiple Robots in Different Scale Structure Assembly,
    Otani, M; Hattori, K; Sato, H; Takadama, K
    The 10th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2010), *巻, *号, 掲載ページ 1186-1196, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • The Layout Optimization of Newssite-inserted Advertisements Using Two Conflicting Objectives,
    Muraoka, K; Takadama, K; Sakamoto, M
    The IADIS Interfaces and Human Computer Interaction 2010 Conference (IHCI 2010), *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Serendipity-based Recommender System in Web Shopping,
    Sato, F; Otaki, A; Hattori, K; Sato, H; Takadama, K; Yamaguchi, T
    The IADIS Interfaces and Human Computer Interaction 2010 Conference (IHCI 2010), *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Large-scale structure assembly by multiple robots which may be broken
    Masayuki Otani; Kiyohiko Hattori; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    Lecture Notes in Electrical Engineering, 67巻, *号, 掲載ページ 567-576, 出版日 2010年, 査読付, This paper investigates how to design the limit of failure rate and the adjust number of robots in the distribution control of the multiple robots which may be broken through the simulation of space solar power satellite assembly. For this purpose, we conduct simulations with changing the failure rate of robots that employ our proposed deadlock avoidance method. Intensive simulations have revealed the following implications: (1) from the viewpoint of the completion rate, our deadlock avoidance method enables the robots to complete the assembly in 80% completion rate even if the 1/3 robots are broken
    (2) from the viewpoint of the recovery rate (i.e., the rate of completing a task when some of robots are broken), the maximum failure rate which enables robots to complete the assembly in 80% is 0.2%, i.e., the 1/3 robots can be broken
    and (3) when the failure rate is 0.2%, it is possible to maximize the completion rate from 80% to 90% by adjust the number of the robots. © 2010 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Fly to Venus: Program Evolving On-Board Computer in UNITEC-1
    Takadama, K; Harada, T; Nakazawa, K; Otani, M; Matsushima,H; Hattori, K
    The Third International Symposium on Robot and Artificial Intelligence, *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • The Multi-Agent Technique Focusing on Learning Progress
    Ichikawa, Y; Matsushima, H; Hattori, K; Takadama, K
    The 3rd International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling, *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Evolving Complex Programs in Tierra-Based On-Board Computer on UNITEC-1
    Harada, T; Otani, M; Matsushima, H; Hattori, K; Takadama, K
    The 61th International Astronautical Congress, *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Adaptive Agent Design in Highly-Dynamic Environment via Barnga Game,
    Ushida, Y; Hattori, K; Takadama, K
    The Third World Congress on Social Simulation, *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Classification of Price Fluctuation using Bayesian Analysis Method in U-Mart
    Nakada, T; Takadama, K; Watanabe, S
    The Third World Congress on Social Simulation, *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Dynamic matching range in Exemplar-based Learning Classifier System
    Hiroyasu Matsushima; Kiyohiko Hattori; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    2010 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), IEEE, *巻, *号, 出版日 2010年, 査読付, This paper proposes the extended version of Exemplar-based Learning Classifier System (ECS) called DMR-ECS which introduces the basis function for the dynamic matching selection in ECS. In comparision with our previous match selection in ECS, the proposed dynamic match selection in DMR-ECS can control an appropriate range of the match selection automatically to extract the exemplars that cover given problem space. Intensive simulation on the cargo layout problem has revealed that DMR-ECS contributes to not only improving the performance but also reducing the number of the exemplars with an appropriate range of the match selection.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • `Towards Care Plans of Aged Persons by Multi-objective Optimization
    Shimada, T; Matsushima, H; Sato, H; Hattori, K; Takadama, K
    SICE Annual Conference 2010, SB15巻, 5号, 掲載ページ 3258-3263, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards an Objective Generation As an Autonomous Agent Architecture,
    Kanamaru; A. Hattori; K. Sato, H; Takadama, K
    SICE Annual Conference 2010, SA15巻, 1号, 掲載ページ 2763-2768, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • `Proposal of Highly Accurate Position Estimation System Using Movement History of Wireless Terminals and Wireless Communication
    Hattori; Nakajima, N; and; Takadama, K
    SICE Annual Conference 2010, SA15巻, 1号, 掲載ページ 2783-2787, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Education Difference on Symbol Acquisition Between Educator Agent and Learner Agent
    Inoue, T; Matsushima, H; Hattori, K; Takadama, K
    International Conference on Humanized Systems 2010 (ICHS2010), 掲載ページ 5-9, 出版日 2010年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Strategic Human Skill Development by Agent-based Participatory Approach: Improving Negotiation Skill by Interacting with Bargaining Agent,
    Otaki, A; Hattori, K; Takadama, K
    2009 International Conference on Enterprise Information Systems and Web Technologies (EISWT-09), 掲載ページ 244-250, 出版日 2009年07月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Deadlock avoidance by task transfer among multiple robots in large-scale structure assembly
    Otani, M; Hattori, K; Takadama, K
    The 27th International Symposium on Space Technology and Science:(ISTS'09), *巻, 掲載ページ *, 出版日 2009年07月, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • ネットワーク成長,修正モデルによる公共交通機関の路線網構築法
    間島隆博; 高玉圭樹; 渡部大輔; 勝原光治郎
    情報処理学会論文誌, 掲載ページ VOL.2.NO.2,92-102, 出版日 2009年04月15日
    日本語
  • Time Horizon Generalization in Reinforcement Learning: Generalizing Multiple Q-tables in Q-learning Agents
    Hatcho, Y; Hattori, K; Takadama, K
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 13巻, 6号, 掲載ページ 667-674, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Exemplar Generalization in Reinforcement Learning: Improving Performance with Fewer Exemplars
    Matsushima, H; Hattori, K; Takadama, K
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 13巻, 6号, 掲載ページ 683-690, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Is Gradient Descent Update Consistent with Accuracy-based Learning Classifier System?
    Wada, A; Takadama, K
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 13巻, 6号, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analyzing Strenght-based Classifier System from Reinforcement Learning Perspective
    Wada, A; Takadama, K
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 13巻, 6号, 掲載ページ 631-639, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • ネットワーク成長,修正モデルによる公共交通機関の路線網構築法
    間島 隆博; 高玉 圭樹; 渡部大輔; 勝原光治郎
    情報処理学会学会誌, 情報処理学会, 2巻, 2号, 掲載ページ 92--102-102, 出版日 2009年, 自家用車から公共交通機関へのモーダルシフトは,大気汚染の緩和,二酸化炭素排出量の削減に対して大きな効果をもたらすため,LRT (Light Rail Transit) の導入や河川舟運の活用といった検討がさかんに行われている.通常,公共交通機関の輸送システムでは設定された路線内を輸送機材 (バス,船など) が往復する運行形態が採用されるが,路線経路の決定や複数の路線で構成するネットワークの構築は輸送システムのパフォーマンスを左右する重要な問題となる.本稿では,路線で構成されるネットワークを生成するモデルとして,複雑ネットワークの成長モデルにより,初期路線の集合を生成し,生成された路線をエージェントと見立てたマルチエージェントシステムにより,路線網を進化させるモデルを構築した.マルチエージェントシステムは進化ルールを変更,追加することで,様々な路線網を生成できる柔軟なシステムになる可能性が期待され採用した手法であるが,ここでは最適化の側面に焦点を当て報告する.なお,ここで構築したモデルを過去に行われたベンチマーク問題に応用した結果,既存の結果より良い路線網を生成することが確認できた.Since modal shift from automobile to public transport is expected to mitigate air pollution and reduce the emission amount of carbon dioxide, introduction of LRT (Light Rail Transit) or transportation system with rivers is investigated actively. The public transit network is comprised of lines and the organization of the lines affect to the performance of the transportation system. In this paper, a model organizing lines and generating public transit network is proposed. This model has two stages. At first stage, modified network evolution model in the research field of complex network produces the initial line set. At second stage, the lines generated in the first stage evolve as agent in the framework of the multi agent system. The proposed model provided better solutions than that of precedent work for a benchmark problem.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 燃料高騰によるトラック運賃への影響とその特性に関する国際比較
    渡部 大輔; 間島 隆博; 高玉 圭樹; 勝原 光治郎
    日本物流学会誌, 17巻, 17号, 掲載ページ 105--112, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Is Gradient Descent Update Consistent with Accuracy-based Learning Classifier System?
    Wada, A; Takadama, K
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), 13巻, 6号, 掲載ページ 640-648, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • From My Agent to Our Agent: Exploring Collective Adaptive Agent via Barnga
    Yuya Ushida; Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama
    AI 2009: ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, PROCEEDINGS, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 5866巻, 掲載ページ 41-51, 出版日 2009年, 査読付, This paper explores the collective adaptive agent that adapts to agroup in contrast with the individual adaptive agent that adapts to a single user. For this purpose, this paper starts by defining the collective adaptive situation through an analysis of the subject experiments in the playing card game, Barnga, and investigates the factors that lead the group to the collective adaptive situation. intensive simulations using Barnga agents have revealed the following implications: (1) the leader who takes account of other players' opinions contributes to guide players to the collective adaptation situation, and (2) an appropriate role balance among players (i.e., the leader, the claiming and quiet player, which make the most and least number of corrections) is required to derive the collective adaptive situation.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Analysis Method Depending on Bayes's Theorem for Agent-Based Simulations,
    Nakada, T; Takadama, K; Watanabe, S
    The 6th International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'09), *巻, 掲載ページ 306-317, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Generalized Weber Model for Hub Location of Air Cargo
    Daisuke Watanabe; Takahiro Majima; Keiki Takadama; Mitujiro Katuhara
    OPERATIONS RESEARCH AND ITS APPLICATIONS, PROCEEDINGS, WORLD PUBLISHING CORPORATION, 10巻, 掲載ページ 124-+, 出版日 2009年, 査読付, Many of air cargo companies adapt the hub-and-spokes system where economies of scale exist in the transportation cost. In this paper, we formulate economies of scale using nonlinear cost function of distances and demands, and analyze how the change of the transportation cost affects single hub location of air cargo using the generalized Weber problem on the regular demand points of one and two-dimensional region and the actual location of airport in East Asia. The optimal location will move to the largest demand points as the economies of scale in distances become larger or the economies of scale in demands become smaller. We confirm economies of scale in both distances and demands from the parameters estimated by the actual transportation cost in East Asia and find the optimal hub location of air cargo.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Pacific Ocean Route Optimization by Pittsburgh-style Learning Classifier System,
    Iseya, S; Sato, K; Hattori, K; Takadama, K
    ICCAS-SICE International Joint Conference 2009, 3A01-1巻, 掲載ページ 2710-2715, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Sleep Stage Estimation by Learning Classifier System: Towards Nurse Care Support,
    Hirose, K; Matsushima, H; Hattori, K; Takadama, K
    ICCAS-SICE International Joint Conference 2009, 3A01-2巻, 掲載ページ 2716-2721, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • `Exploring Relationship Between Symbol Creation/ Understanding and Embodiment: Effect of Adjective in Communication Among Agents,
    Inoue, T; Otani, M; Hattori, K; Takadama, K
    ICCAS-SICE International Joint Conference 2009, 2A11-2巻, 掲載ページ 1168-1173, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Proposal of Robust Wireless Overlay P2P Information Share System Based on Wireless Base Stations and Ad Hoc Devices
    Hattori, K; Takadama, K
    ICCAS-SICE International Joint Conference 2009, 3A01-6巻, 掲載ページ 2738-2743, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Modeling Collective Adaptive Agent Design and its Analysis in Barnga Game,
    Ushida, Y; Hattori, K; Takadama, K
    14th International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents (ESHIA2009), 掲載ページ 37-39, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Hybrid indoor location estimation system using image processing and WiFi strength
    Kiyohiko Hattori; Ryousuke Kimura; Nobuo Nakajima; Tetuya Fujii; Youiti Kado; Bing Zhang; Takahiro Hazugawa; Keiki Takadama
    PROCEEDINGS OF THE 2009 INTERNATIONAL CONFERENCE ON WIRELESS NETWORKS AND INFORMATION SYSTEMS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 406-+, 出版日 2009年, 査読付, Recently, the service of cellular phone which is dependent on the location is spreading widely. Various techniques are suggested for the location estimation in indoor, however, indoor location estimation techniques have many subjects with a cost and an aspect of the accuracy. To deal with these subjects, we propose a quite new hybrid indoor location estimation method for paying attention to a smart phone with built-in wifi and camera. The proposal method is able to realized both highly accuracy of indoor location estimation and low cost by using the two-dimensional marker, wifi base stations, and the radio wave strength of adhoc communications. Verified by using simulation was able to demonstrate the effectiveness.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Awareness based filtering - Toward the Cooperative Learning in Human Agent Interaction -,
    Yamaguchi, T; Nishimura, T; Takadama, K
    ICCAS-SICE International Joint Conference 2009, 2A11-2巻, 掲載ページ 1164-1167, 出版日 2009年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • ネットワーク成長,修正モデルによる公共交通機関の路線網構築法
    間島 隆博; 高玉 圭樹; 渡部 大輔; 勝原 光治郎
    情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS), 一般社団法人情報処理学会, 2008巻, 85号, 掲載ページ 59-62, 出版日 2008年09月11日, LRT (Light Rail Transit) の導入や路線の再構成など,公共交通機関の効率化に関する検討が盛んに行われている.路線経路の決定や複数の路線で構成するネットワークの構築は公共交通機関のパフォーマンスを左右する重要な問題となる.この問題に対し,複雑ネットワークの成長モデルにより,初期路線の集合を生成し,生成された路線をエージェントと見立てたマルチエージェントシステムにより,路線を修正,進化させるモデルを構築した.構築したモデルを過去に行われたベンチマーク問題に応用した結果,利用者の所要時間やバス台数の観点から,既存の結果より良い路線網を生成することが確認出来た.The public transit network is comprised of lines and the organization of the lines affect to the performance of the public transit network. In this paper, a model generating effective public transit network is proposed. This model has two stages. At firsl stage, modified network evolution model in the research field of complex network produces the initial line set. At second stage, the line modifies its route as agent in the framework of the multi agent system. The proposed model provided belter solutions than that of precedent work for a benchmark problem.
    日本語
  • Micro- and Macro-Level Validation in Agent-Based Simulation: Reproduction of Human-Like Behaviors and Thinking in a Sequential Bargaining Game
    Keiki Takadama; Tetsuro Kawai; Yuhsuke Koyama
    JASSS-THE JOURNAL OF ARTIFICIAL SOCIETIES AND SOCIAL SIMULATION, J A S S S, 11巻, 2号, 出版日 2008年03月, 査読付, This paper addresses both micro- and macro-level validation in agent-based simulation (ABS) to explore validated agents that can reproduce not only human-like behaviors externally but also human-like thinking internally. For this purpose, we employ the sequential bargaining game, which can investigate a change in humans' behaviors and thinking longer than the ultimatum game (i.e., one-time bargaining game), and compare simulation results of Q-learning agents employing any type of the three types of action selections (i.e., the epsilon-greedy, roulette, and Boltzmann distribution selections) in the game. Intensive simulations have revealed the following implications: (1) Q-learning agents with any type of three action selections can reproduce human-like behaviors but not human-like thinking, which means that they are validated from the macro-level viewpoint but not from the micro- level viewpoint; and (2) Q-learning agents employing Boltzmann distribution selection with changing the random parameter can reproduce both human-like behaviors and thinking, which means that they are validated from both micro- and macro-level viewpoints.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analysis on Public Transport Networks of Railway, Subway and Waterbus in Japan from the Viewpoint of Complex Network
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    International Transactions on Systems Science and Applications (ITSSA), Vol. 3巻, No. 1号, 掲載ページ 19-26, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • マルチエージェントシステムと物流解析への応用
    間島隆博; 高玉圭樹
    海上技術安全研究所報告, Vol. 7巻, No. 4号, 掲載ページ 103-107, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Hierarchical Importance Sampling as Generalized Population Convergence
    比護 貴之; 高玉 圭樹
    情報処理学会学会誌, 49巻, SIG4. TOMO20号, 掲載ページ pp. 66--78, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analysis on Public Transport Networks of Railway, Subway and Waterbus in Japan from the Viewpoint of Complex Network
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    International Transactions on Systems Science and Applications (ITSSA), 3巻, 1号, 掲載ページ 19-26, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Agent-Based Modeling of the Participant Nations and the Compliance Mechanism in the Emissions Trading
    Nakata, T; Takadama, K; Watanabe, S
    The Second World Congress on Social Simulation (WCSS'08), *巻, 掲載ページ 1-12, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Simulation Analysis of the Participant Nations Behavior in the Emissions Trading
    Tomohiro Nakada; Keiki Takadama; Shigeyoshi Watanabe
    2008 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-7, IEEE, 掲載ページ 381-+, 出版日 2008年, 査読付, This paper proposes a decision-making model of the participant nations using the reinforcement learning under uncertainty in the international emissions trading market, aim at clarifying the success conditions of the compliance mechanism in the emissions trading market. Intensive simulations have been revealed the following implications: (1) the trade of the emissions trading tended to stop that all nations set reduction commitment than 7% and (2) it is important to give high incentive for the improvement of the participant nations behavior.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Replicating Subject Experiments With Agents That Can Generalize Knowledge: Analyzing Bargaining Game Agents
    Hatcho, Y; Takadama, K
    The Second World Congress on Social Simulation (WCSS'08), *巻, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Toward robust deadlock avoidance method among multiple robots:Analyzing communication failure cases
    Otani, M; Takadama, K
    The 59th International Astronautical Congress (IAC2008), IAC08. B3.巻, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Exemplar-Based Learning Classifier System: Towards Cargo Layout Optimization
    Hiroyasu Matsushima; Keiki Takadama
    2008 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-7, IEEE, 掲載ページ 936-941, 出版日 2008年, 査読付, This paper focuses on generalization of Learning Classifier System (LCS) and explores the method for reducing the time of generalizing conscious rules that have the real number. For this purpose, we pay attention on exemplars (i.e., good examples) and, propose Exemplar-based LCS (ECS) that extracts useful exemplars as generalized rules by deleting unnecessary exemplars (some overlaping exemplars) as much as possible. To validate the effectiveness of ECS, this paper applies it to the cargo layout optimization problems. Intensive simulations have revealed the following implications; that (1) the gap between a center of gravity of HTV and its actual center is minimized by ECS in comparison with the other cases that employ 2000 exemplars and the randomly selected exemplars; (2) ECS can minimize the gap with the small numbers of exemplars (i.e., less than 2000 exemplars); and (3) such effectiveness of ECS is maintained even when the predetermined range of the match set is varied, which show the robustness of ECS against the parameter setting.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • The deadlock avoidance method based on Leader-Follower relations among multiple robots in large-scale structure assembly
    Masayuki Otani; Keiki Takadama
    2008 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-7, IEEE, 掲載ページ 1432-1437, 出版日 2008年, 査読付, This paper proposes the deadlock avoidance method where two robots that have different roles move together as on one set and change their roles between robots, and aims at investigating its effectiveness through simulation on constructing Space Solar Power Satellite (SSPS). Intensive simulations have revealed the following implications: (1) our proposed method enables robots to get out of deadlock situations and contributes to reducing the steps to assemble large-scale structure; and (2) the method is robust to the shape of the structure.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Generation of Public Transit Network by Network Evolution Model
    Takahiro Majima; Keiki Takadama; Daisuke Watanabe; Mitujiro Katuhara
    2008 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-7, IEEE, 掲載ページ 928-+, 出版日 2008年, 査読付, Optimization of public transit network is an imperative subject to reduce the environmental burden. Furthermore, considering the fact that earthquakes occur frequently in Japan, it can be easily imagined that the commuter transportation system in and around Tokyo will be confused if the railway network is collapsed. The bus or waterbus is expected as substitute transportation mode for the railway under disaster circumstances. Thus, it is essential to organize routes for bus or waterbus immideately taking into account of devastated situations. A number of algorithms have been reported for optimal bus transit route network and most of them rely on heuristics approach. In this paper, a hybrid algorithm of heuristics and meta-heuristics approach organizing the bus transit route network is proposed. The heuristics algorithm is based on the network evolution model and the meta-heuristics algorithm relies on simulated annealing. The network evolution model is actively studied in the research field of complex network and it provides various findings on characteristic of real world networks. Since the network evolution model generates networks using local information, it has potential to be a fast algorithm to accommodate the operation under disaster circumstances. On the other hand, the SA algorithm is applied to avoid local minima posed from using only heuristics approach.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Hub airport location in air cargo system
    Daisuke Watanabe; Takahiro Majima; Keiki Takadama; Mitujiro Katuhara
    2008 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-7, IEEE, 掲載ページ 909-+, 出版日 2008年, 査読付, Many of air cargo companies adapt the hub-and-spokes system where economies of scale exist in the transportation cost. In this paper, we analyze how the change of the transportation cost affects, single hub location of air cargo in the United States using the generalized Weber problem. We formulate economies of scale using nonlinear cost function of distances and demands. We confirm economies of scale in both distances and demands from the parameters estimated by the actual transportation cost, and the elasticity of distances has decreased greatly while the elasticity of demands hardly changes. The location of hub airport will move to the east coast which contains many large demand points as the economies of scale in distance become larger.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Single Hub location of air cargo using the generalized Weber model
    Watanabe, D; Majima, T; Takadama, K; Katsuhara, M
    The 11th International Symposium on locational decisions (ISOLDE XI), 掲載ページ 137, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Hub airport location with nonlinear transportation cost function
    Watanabe, D; Majima, T; Takadama, K; Katsuhara, M
    The Third International Nonlinear Sciences Conference (INSC2008), *巻, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards Dynamic and Robust Robot Division of Tasks via Local Communication Among Robots - Application to Space Solar Power System Construction -
    Okawa, T; Takadama, K
    The Ninth International Symposium on Artificial Intelligence,Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS08), **巻, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Dynamic Role change in Multiple Robots:Application to Space Solar Power Satellite Assembly
    Takadama, K; Okawa, T; Hattori, K
    The Second International Symposium on Robot and Artificial Intelligence, 掲載ページ 134-144, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Exemplar-Based Learning Classifier System: Towards a Generalization of Expert Knowledge
    Matsushima, H; Takadama, K
    12th Asia-Pacific Workshop on Intelligent and Evolutionary Systems (IES'08), 掲載ページ 62-70, 出版日 2008年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Modeling Knowledge Generalization Capability in Agent to Replicate Subject Experiment Result
    Yasuyo Hatcho; Keiki Takadama
    2008 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-7, IEEE, 掲載ページ 375-380, 出版日 2008年, 査読付, Toward the agent model that can replicate human-like behaviors this paper aims at investigating a capability of our proposed agent model in terms of (1) knowledge size and (2) practical time for replicating them. For this purpose, we employ our agent that has the capability of (1) selecting which knowledge can be generalized among a lot of knowledge and (2) determining the timing when the selected knowledge should be generalized, and compare the result of our agents with these of agents employing heuristic methods with different knowledge generalization timing. Intensive simulations for comparisons in the sequential bargaining game have revealed the following implications: (1) both knowledge selection and knowledge generalization timing are critical for modeling agents; and (2) the proposed techniques enable agents to replicate the same subject experiment result, i.e., agents replicate it with a small number of knowledge (not sufficient numbers of knowledge) in practical times (the less iterations).
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • A partitioned random network agent model for organizational sectionalism studies
    Kikuo Yuta; Yoshi Fujiwara; Wataru Souma; Keiki Takadama; Katsunori Shimohara; Osamu Katai
    NEW FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 3609巻, 掲載ページ 114-+, 出版日 2007年, 査読付, This paper presents a new organization model that addresses the effects of networks on the sectionalism phenomenon, defined as excessive concern that members of a section have for the interests of their own section. No studies tackled the relationship between human communication networks and sectionalism. The points of our model design are: network distributed agents with a sense of values, extended random network structures, and a new index to monitor sectionalism. A homogeneous effect of communication networks and a heterogeneous effect of sectional specialization were also introduced into the model. Empirical results showed that sectionalism behavior and the performance of the proposed index were superior to conventional indices when capturing sectional structures. Finally, we showed one example of the availability of such a multi-agent network approach. Simulation results clearly illustrated the effect of cross-sectional links on sectionalism reduction by following a so-called "power law."
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Waterbus route optimization by Pittsburgh-style Learning Classifier System
    Keiji Sato; Keiki Takadama
    PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-8, IEEE, 掲載ページ 1146-+, 出版日 2007年, 査読付, When a disaster occurs in the city center and roads and railroads etc. become unable to use, the waterbus has the great potential vehicles to transport passengers and several supplies. Since the number of passengers in such situation tend to change, according to the reconstruction degree of the city, effective and robust routes that can use two or more situations. To obtain such routes, this paper focuses on effective key routes to various situations, and proposes the method that put the pressure which decreases the number of routes. Through intensive simulations of five river stations, the following implications have been revealed, we get the routes which can transport passengers earlier than the case of not putting decreasing pressure of waterbus rout.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • X-MAS: Validation tool based on meta-programming
    Yutaka I. Leon Suematsu; Keiki Takadama; Katsunori Shimohara; Osamu Katai
    AGENT-BASED APPROACHES IN ECONOMIC AND SOCIAL COMPLEX SYSTEMS IV, SPRINGER-VERLAG TOKYO, 3巻, 掲載ページ 191-+, 出版日 2007年, 査読付, Validation is an important issue in Agent-Based Modeling (ABM). Unfortunately, although indispensable, it is not a common practice in the community. The main reason is that there are no established validation procedures. In our previous work, we proposed the cross-element validation as a validation process that consists of detecting, analyzing and comparing the model's macro-behavior under different variations of its composite elements. This process requires performing several simulations of the model with modifications in some of its algorithms. Therefore, it is indispensable the availability of some tools that provides: (1) easy model implementation, (2) flexibility for easy model's elements exchange, and (3) construction of efficient code for accelerating the simulations. In order to support these requirements, this paper proposes the X-MAS toolkit, which facilitates the implementation and cross-element validation of ABM models.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Analyzing parameter sensitivity and classifier representations for real-valued XCS
    Atsushi Wada; Keiki Takadama; Katsunori Shimohara; Osamu Katai
    LEARNING CLASSIFIER SYSTEMS, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 4399巻, 掲載ページ 1-16, 出版日 2007年, 査読付, To evaluate a real-valued XCS classifier system, we present a validation of Wilson's XCSR from two points of view. These are: (1) sensitivity of real-valued XCS specific parameters on performance and (2) the design of classifier representation with classifier operators such as mutation and covering. We also propose model with another classifier representation (LU-Model) to compare it with a model with the original XCSR classifier representation (CS-Model.) We did comprehensive experiments by applying a 6-dimensional real-valued multiplexor problem to both models. This revealed the following: (1) there are critical threshold on covering operation parameter (r(0)), which must be considered in setting parameters to avoid serious decreases in performance; and (2) the LU-Model has an advantage in smaller classifier population size within the same performance level over the CS-Model, which reveals the superiority of alternative classifier representation for real-valued XCS.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Tierra-based space system for robustness of bit inversion and program evolution
    Ken Nonami; Keiki Takadama
    PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-8, IEEE, 掲載ページ 1151-1156, 出版日 2007年, 査読付, This paper proposes the system that evolves to a better program by regarding a bit inversion caused by radiation as a chance of the mutation in program, and verifies the effectiveness of the proposed system by improving Tierra, digital life simulation for investing biological evolution. Concretely, the program improves to (1)achieve the goal received the outside from Tierra whose the goal is fixed as self-reproduction of the living thing, and (2)to introduce the mechanism that controls the reproduction and the lifespan of the program is added according to the goal achievement degree. As a result, a normal program was normal, and the program including a bug became normal.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Exploring quantitative evaluation criteria for service and potentials of new service in transportation: Analyzing transport networks of railway, subway, and waterbus
    Keiki Takadama; Takahiro Majima; Daisuke Watanabe; Mitsujiro Katsuhara
    INTELLIGENT DATA ENGINEERING AND AUTOMATED LEARNING - IDEAL 2007, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 4881巻, 掲載ページ 1122-+, 出版日 2007年, 査読付, This paper explores quantitative evaluation criteria for service and potentials of new service from the transportation viewpoint. For this purpose, we analyze transport networks of railway, subway, and waterbus, and have revealed the following implications: (1) efficiency criterion proposed by Latora [7,8] and centrality criterion in the complex network literature can be applied as quantitative evaluation criteria for service in a transportation domain; and (2) new services are highly embedded among networks, i.e., the analyses of the combined networks have the great potential for finding new services that cannot be found by analyzing a single network.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Counter example for Q-bucket-brigade under prediction problem
    Atsushi Wada; Keiki Takadama; Katsunori Shimohara
    LEARNING CLASSIFIER SYSTEMS, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 4399巻, 掲載ページ 128-143, 出版日 2007年, 査読付, Aiming at clarifying the convergence or divergence conditions for Learning Classifier System (LCS), this paper explores: (1) an extreme condition where the reinforcement process of LCS diverges; and (2) methods to avoid such divergence. Based on our previous work that showed equivalence between LCS's reinforcement process and Reinforcement Learning (RL) with Function approximation (FA) method, we present a counter example for LCS with the Q-bucket-brigade based on the 11-state star problem, a counter example originally proposed to show the divergence of Q-learning with linear FA. Furthermore, the empirical results applying the counter example to LCS verified the results predicted from the theory: (1) LCS with the Q-bucket-brigade diverged under prediction problems, where the action selection policy was fixed; and (2) such divergence was avoided by using the implicit-bucket-brigade or applying residual gradient algorithm to the Q-bucket-brigade.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Can agents acquire human-like behaviors in a sequential bargaining game? Comparison of Roth's and Q-learning agents
    Keiki Takadama; Tetsuro Kawai; Yuhsuke Koyama
    MULTI-AGENT-BASED SIMULATION VII, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 4442巻, 掲載ページ 156-+, 出版日 2007年, 査読付, This paper addresses agent modeling in multiagent-based simulation (MABS) to explore agents who can reproduce human-like behaviors in the sequential bargaining game, which is more difficult to be reproduced than in the ultimate game (i.e., one time bargaining game). For this purpose, we focus on the Roth's learning agents who can reproduce human-like behaviors in several simple examples including the ultimate game, and compare simulation results of Roth's learning agents and Q-learning agents in the sequential bargaining game. Intensive simulations have revealed the following implications: (1) Roth's basic and three parameter reinforcement learning agents with any type of three action selections (i.e., c-greed, roulette, and Boltzmann distribution selections) can neither learn consistent behaviors nor acquire sequential negotiation in sequential bargaining game; and (2) Q-learning agents with any type of three action selections, on the other hand, can learn consistent behaviors and acquire sequential negotiation in the same game. However, Q-learning agents cannot reproduce the decreasing trend found in subject experiments.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Analysis on transport networks of railway, subway and waterbus in japan
    Takahiro Majima; Mitujiro Katuhara; Keiki Takadama
    EMERGENT INTELLIGENCE OF NETWORKED AGENTS, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 56巻, 掲載ページ 99-+, 出版日 2007年, 査読付, Characteristics of network in the real world have attracted a number of scientists and engineers. Various findings are given from recent studies on the real world network, sometimes called complex network. The properties on the complex network are revealed mainly by early studies focused on the un-weighted relational network, in which there is no weight on links or vertices, such as distance or traffic amount. Meanwhile, studies investigating weighted network has begun to appear in recent years. In these papers the weight denotes distance between vertices. The knowledge of complex network seems to provide us useful information to design and construct the transport networks. Our final purpose is to find an algorithm providing effective and optimized waterbus and bus network expected to reduce traffic congestions and increase redundancy of transport system under disaster circumstances. Toward this goal, this paper starts by investigating five transport networks, one railway, three subways and one hypothetical waterbus lines in Japan and their combinations from the viewpoint of complex network. Furthermore the role of waterbus network is made clear using measures in terms of complex network.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Route Generation of Public Transport System with Network Evolution
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    The 12th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'07), 掲載ページ 585-588, 出版日 2007年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards Fault Tolerant of Space Solar Power Satellite: Challenge Issues and Applicability of Distributed Fault Diagnosis
    Takadama, K; Hattori; K. Murata; S; Furuya, H
    The First International Conference on Robot and Artificial Intelligence, 掲載ページ 22-31, 出版日 2007年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Micro- and Macro-level Validation in Agent-based simulation:Reproduction of Human-like Behaviors and Thinking in a Sequential Bargaining Game
    Takadama, K; Kawai, T; Koyama, Y
    The Third International Model-to-Model Workshop (M2M'07), 掲載ページ 46-65, 出版日 2007年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Characteristic and Application of Network Evolution Model for Public Transport Network
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    11th Asia-Pacific Workshop on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2007), 掲載ページ *, 出版日 2007年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Network Evolution Model for Route Design of Public Transport System and its Applications
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    The Second Workshop on Emergent Intelligence on Networked Agents(WEIN'07), 掲載ページ 57-69, 出版日 2007年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Resampling-based Population Mechansism for Evolutionary Algorithms based on Probability Models
    Higo, T; Takadama, K
    11th Asia-Pacific Workshop on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2007), 掲載ページ *, 出版日 2007年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Hierarchical importance sampling instead of annealing
    Takayuki Higo; Keiki Takadama
    2007 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOLS 1-10, PROCEEDINGS, IEEE, 掲載ページ 134-+, 出版日 2007年, 査読付, This paper proposes a novel method, Hierarchical Importance Sampling (HIS), which can be used instead of converging the population for Evolutionary Algorithms based on Probabilistic Models (EAPM). In HIS, multiple populations are simulated simultaneously so that they have different diversities. This mechanism allows HIS to obtain promising solutions with various diversities. Experimental comparisons between HIS and the annealing (i.e., general EAPM) have revealed that HIS outperforms the annealing when applying to a problem of a 2D Ising model, which have many local optima. Advantages of HIS can be summarized as follows: (1) Since populations do not need to converge and do not change rapidly, HIS can build probability models with stability; (2) Since samples with better cost function values can be used for building probability models in HIS, HIS can obtain better probability models; (3)HIS can reuse historical results, which are normally discarded in the annealing.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Waterbus route optimization by Pittsburgh-style learning classifier system
    Keiji Sato; Keiki Takadama
    Proceedings of the SICE Annual Conference, 掲載ページ 1150-1154, 出版日 2007年, 査読付, When a disaster occurs in the city center and roads and railroads etc. become unable to use, the waterbus has the great potential vehicles to transport passengers and several supplies. Since the number of passengers in such situation tend to change, according to the reconstruction degree of the city, effective and robust routes that can use two or more situations. To obtain such routes, this paper focuses on effective key routes to various situations, and proposes the method that put the pressure which decreases the number of routes. Through intensive simulations of five river stations, the following implications have been revealed, we get the routes which can transport passengers earlier than the case of not putting decreasing pressure of waterbus rout. © 2007 SICE.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Tierra-based space system for robustness of bit inversion and program evolution
    Ken Nonami; Keiki Takadama
    Proceedings of the SICE Annual Conference, 掲載ページ 1155-1160, 出版日 2007年, 査読付, This paper proposes the system that evolves to a better program by regarding a bit inversion caused by radiation as a chance of the mutation in program, and verifies the effectiveness of the proposed system by improving Tierra, digital life simulation for investing biological evolution. Concretely, the program improves to (1)achieve the goal received the outside from Tierra whose the goal is fixed as self-reproduction of the living thing, and (2)to introduce the mechanism that controls the reproduction and the lifespan of the program is added according to the goal achievement degree. As a result, a normal program was normal, and the program including a bug became normal. © 2007 SICE.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • A robustness distributed system with sensing and fault detection for large-scale sensor networks
    Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama; Satoshi Murata; Hiroshi Furuya
    PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-8, IEEE, 掲載ページ 1157-1161, 出版日 2007年, 査読付, In this paper, we propose a robustness data collection and fault detection method for large-scale sensor networks, which consist of ten thousand sensor nodes. The sensor network has some special features as multihop communication, data aggregation, and high error data rate caused by the huge number of nodes. To tackle this issue, we propose a distributed and self-organized method for data collecting and diagnosis. Our method has two features that are token nodes and limited broadcast for the data sharing and collecting. The token node is a special node that can make a limited broadcast packet for data collecting and sharing. Limited broadcast is a limited multihop number and we apply only two hops on this research. Those features can prevent a flood of broadcast packet. To clear the capability of our method, we make a few simulations and compare with other data collecting and diagnose method. As the result, our proposed method has better performance than other method.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 自律分散型故障診断手法の提案 - on-line分散型診断手法との比較 -
    服部聖彦; 高玉圭樹; 村田 智; 古谷 寛; 上野浩史; 稲場典康; 小田光茂
    人工知能学会学会誌, 21巻, 4号, 掲載ページ 417-426, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 行動価値に着目した学習分類子システムの改善: マルチエージェント強化学習への接近
    井上寛康; 高玉 圭樹; 下原 勝憲
    情報処理学会誌, 一般社団法人情報処理学会, 47巻, 5号, 掲載ページ 1483-1492, 出版日 2006年, 査読付, これまでで最も改善された学習分類子システムであるXCS は,決定的状態遷移からなる環境でのみ正しく動作することが知られている.本論文では,決定的状態遷移環境よりも複雑なマルチエージェント環境でも利用できる学習分類子システムを目指し,適切な経験の一般化が可能なXCS-QT を提案する.そしてその優位性をシミュレーション実験により示す.具体的には木の問題および追跡問題を用いて実験し,マルチエージェント環境はXCS にとって正しく動作できないいくつかの要因が含まれていること,およびXCS-QT がそれら要因を克服することを示す.XCS is the newest Learning Classifier System (LCS), and at present it can only be used for deterministic transition environments. This paper proposes XCS-QT as a modified LCS that can appropriately generalize its experience and can be used for multi-agent environments that are more complex than deterministic transition environments. We then show the system's advantage via simulation experiments using quasi-tree problems and hunter problems. Through the experiments, we demonstrate that there are several reasons why XCS cannot work very well in multi-agent environments, and that XCS-QT can overcome those problems.
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • マルチエージェントに基づくカーゴレイアウトシステム:日本がイニシアティブをとる次世代運用システムに向けて
    高玉 圭樹
    人工知能学会学会誌, 人工知能学会, 21巻, 1号, 掲載ページ 39-44, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Detecting Failure of Spacecraft Using Separated States in Particle Filters
    Takadama, K; Murakami, T; Kawahara, Y
    The 25th International Symposium on Space Technology and Science:(ISTS'06), 掲載ページ CD-ROM, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Neighbor based Parents Selection for Real-coded Genetic Algorithms
    Higo, T; Takadama, K
    Joint 3rd International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 7th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, 掲載ページ 1167-1172, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Dual-structured Classifier System Mediating XCS and Gradient Descent based Update
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K
    The 9th International Workshop on Learning Classifier Systems(IWLCS'06), 掲載ページ CD-ROM, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Community of Practice under Learning Classifier Systems
    Suematsu, Y.I.L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    The 9th International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS'06), 掲載ページ CD-ROM, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Analyzing Robustness in Multiagent Reinforcement Learning - A comparison between Profit Sharing and Q-Learning -,
    Nehashi, T; Takadama, K; Miyazaki, K
    The 11th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'06), 掲載ページ 47-50, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Concept of Inflatable Tensegrity for Large Space Structures
    Furuya, H; Nakahara, M; Murata, S; Jodoi D; Terada, Y; Takadama, K
    The 47th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Material Conference, 掲載ページ 1-3, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Deployment Characteristics of Multi-Cellular Inflatable Tubes
    Furuya, H; Nakahara, M; Murata, S; Takadama, K
    The 57th International Astronautical Congress (IAC'06), 掲載ページ 1-5, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Comparison between Self-organization with Sampling and Genetic Algorithms in multi-modal function
    Higo, T; Takadama, K; Katuhara, M; Majima, T
    The 11th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'06), 掲載ページ 374-377, 出版日 2006年, 査読付
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Toward guidelines for modeling learning agents in multiagent-based simulation: Implications from Q-learning and sarsa agents
    K Takadama; H Fujita
    MULTI-AGENT AND MULTI-AGENT-BASED SIMULATION, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 3415巻, 掲載ページ 159-172, 出版日 2005年, 査読付, This paper focuses on how simulation results are sensitive to agent modeling in multiagent-based simulation (MABS) and investigates such sensitivity by comparing results where agents have different learning mechanisms, i.e., Q-learning and Sarsa, in the context of reinforcement learning. Through an analysis of simulation results in a bargaining game as one of the canonical examples in game theory, the following implications have been revealed: (1) even a slight difference has an essential influence on simulation results; (2) testing in static and dynamic environments highlights the different tendency of results; and (3) three stages in both Q-learning and Sarsa agents (i.e., (a) competition, (b) cooperation; and (c) learning impossible) are found in the dynamic environment, while no stage is found in the static environment. From these three implications, the following very rough guidelines for modeling agents can be derived: (1) cross-element validation for specifying key factors that affect simulation results; (2) a comparison of results between the static and dynamic environments for determining candidates to be investigated in detail; and (3) sensitive analysis for specifying applicable range for learning agents.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Evaluation criteria for learning mechanisms applied to agents in a cross-cultural simulation
    YIL Suematsu; K Takadama; K Shimohara; O Katai; K Arai
    Agent-Based Simulation: From Modeling Methodologies to Real-World Applications, SPRINGER-VERLAG TOKYO, 1巻, 掲載ページ 89-98, 出版日 2005年, 査読付, In problems with non-specific equilibrium, common in social sciences, the processes involved in learning mechanisms can produce quite different outcomes. However, it is quite difficult to define which of the learning mechanisms is the best. When considering the case of a cross-cultural environment, it is necessary to evaluate how adaptation to different cultures occurs while keeping, at some level, the cultural diversity among the groups. This paper focuses on identifying an evaluation criterion using a comparison of various learning mechanisms that can manage the trade-off between adaptation to a new culture and the preservation of cultural diversity. Results show that: (a) For small and gradual accuracy from a less accurate learning mechanism, there is a tiny reduction in the diversity while the convergence time drops rapidly. For an accuracy level close to the most accurate learning mechanism, a reduction of the convergence time can be minor, while the diversity drops rapidly; (b) The evaluation of learning mechanism that performs better for fast converging while simultaneously keeping a good diversity before the convergence was performed graphically.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 社会組織シミュレーションにおける妥当性検証: エージェントのモデリングから始めよう
    高玉 圭樹
    組織科学, 白桃書房, 39巻, 1号, 掲載ページ 15-25, 出版日 2005年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • 実数値学習分類子システムの分析:XCSにおける実数値分類子表現および表現に固有なパラメータの検証
    和田充史; 高玉圭樹; 下原勝憲; 片井修
    人工知能学会学会誌, 20巻, 1号, 掲載ページ 57-66, 出版日 2005年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 日本語
  • Autonomous symbol acquisition through agent communication
    A Wada; K Takadama; K Shimohara; O Katai
    Recent Advances in Simulated Evolution and Learning, WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 2巻, 掲載ページ 711-728, 出版日 2004年, 査読付, In this chapter, we propose a multi-agent system aiming at autonomous symbol acquisition, in which agents acquire symbols through communication instead of symbols being given a priori by the designer. Based on this idea, we extended Steels's language acquisition model to develop a new model featuring three mechanisms: (a) symbol matching; (b) symbol creation; and (c) concept selection. Intensive simulation revealed the following implications: (1) the degree of trade-off between communication success and required lexicon size can be decreased by matching all possible combinations in symbol matching; (2) symbol creation of hearer agents plays a significant role in symbol acquisition, while speaker agents do not; (3) the speed of symbol creation depends on the method used for this step, but it is not related to the trade-off between communication success and lexicon size; and (4) concept selection can also be applied to resolve the trade-off between communication success and required lexicon size.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Interpretation by Implementation for Understanding a Multiagent Organization
    K. Takadama; T. Terano; K. Shimohara
    Computational and Mathematical Organization Theory (CMOT) , Kluwer Academic Publishers, 9巻, 1号, 掲載ページ 19-35, 出版日 2004年, 査読付
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Specifying a Failure Area in a Large-Scale Space Structure: Which Method is Better - Majority or Individual ?
    Kiyohiko Hattori; Keiki Takadama; Hiroshi Ueno; Mitsushige Oda
    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, 124巻, 10号, 掲載ページ 2019-2026, 出版日 2004年, 査読付, This paper analyzes the capabilities of two methods that specify a failure area in a large-scale space structure: (1) the adjoining module decision (AMD) method proposed by our previous research
    and (2) a Byzantine-based decision (BBD) method which is a general method in the context of a distributed processing approach. In this paper, we investigate methods that specify a failure area from the viewpoint of a distributed processing approach. Through intensive simulations, we finally concluded that the adjoining module decision method has better capability than a Byzantine-based decision method. Other implications are summarized as follows
    (1) A Byzantine-based decision method cannot specify a failure area if the number of broken modules is over 1/3 of the connected modules, while the adjoining module decision method can
    (2) A Byzantine-based decision method requires more time to decide a failure area than the adjoining module decision method
    (3) Neither methods can specify a failure area stably when methods do not disconnect broken modules
    and (4) an AMD method does not depend on the shape of the failure area, which indicates that the AMD method is robust in many cases. © 2004, The Institute of Electrical Engineers of Japan. All rights reserved.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Comparing Learning Classifier System and Reinforcement Learning with Function Approximation
    Atsushi Wada; Katsunori Shimohara; Keiki Takadama; Osamu Katai
    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, 124巻, 10号, 掲載ページ 2034-2039, 出版日 2004年, 査読付, As a first step toward an analysis of the capabilities of adaptive systems, including learning and evolution, we focus on the Learning Classifier System (LCS) and compare it with Reinforcement Learning (RL) that adopts the Function Approximation (FA) method. An analysis of this comparison found an equivalence of learning processes between both the two models, which brings the mathematical framework of the LCS's learning process to the level of RL with FA. Our analysis also clarified the limitations of the results. © 2004, The Institute of Electrical Engineers of Japan. All rights reserved.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Cross-element validation in multiagent-based simulation: Switching learning mechanisms in agents
    K Takadama; YL Suematsu; N Sugimoto; NE Nawa; K Shimohara
    JASSS-THE JOURNAL OF ARTIFICIAL SOCIETIES AND SOCIAL SIMULATION, J A S S S, 6巻, 4号, 出版日 2003年10月, 査読付, The validity of simulation results remains an open problem in multiagent-based simulation (MABS). Since such validity is based on the validation of computational models, we propose a cross-element validation method that validates computational models by investigating whether several models can produce the same results after changing an element in the agent architecture. Specifically, this paper focuses on learning mechanisms applied to agents as one of the important elements and compares three different MABSs employing either an evolutionary strategy (ES), a learning classifier system (LCS), or a reinforcement learning (RL). This type of validation is not based on the between-models addressed in conventional research but on a within-model. A comparison of the simulation results in a bargaining game, one of the fundamental examples in game theory, reveals that (1) computational models are minimally validated in the case of ES- and RL-based agents; and (2) learning mechanisms that enable agents to acquire their rational behaviors differ according to the knowledge representation (i.e., the strategies in the bargaining game) of the agents. Concretely, we found that (2-a) the ES-based agents derive the same tendency in game theory but the LCS-based agents cannot in the case of employing continuous knowledge representation; and (2-b) the same ES-based agents cannot derive the same tendency in game theory but the RL-based agents derive it in the case of employing discrete knowledge representation.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Analyzing the agent-based model and its implications
    YIL Suematsu; K Takadama; NE Nawa; K Shimohara; O Katai
    ADVANCES IN COMPLEX SYSTEMS, WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 6巻, 3号, 掲載ページ 331-347, 出版日 2003年09月, 査読付, Agent-based models (ABMs) have been attracting the attention of researchers in the social sciences, becoming a prominent paradigm in the study of complex social systems. Although a great number of models have been proposed for studying a variety of social phenomena, no general agent design methodology is available. Moreover, it is difficult to validate the accuracy of these models. For this reason, we believe that some guidelines for ABMs design must be devised; therefore, this paper is a first attempt to analyze the levels of ABMs, identify and classify several aspects that should be considered when designing ABMs. Through our analysis, the following implications have been found: (1) there are two levels in designing ABMs: the individual level, related to the design of the agents' internal structure, and the collective level, which concerns the design of the agent society or macro-dynamics of the model; and (2) the mechanisms of these levels strongly affect the outcomes of the models.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Acquisition of a specialty in multi-agent learning - Approach from learning classifier system
    H Inoue; K Takadama; K Shimohara; O Katai
    2003 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE IN ROBOTICS AND AUTOMATION, VOLS I-III, PROCEEDINGS, IEEE, 掲載ページ 1090-1095, 出版日 2003年, 査読付, We focus on a multi-agent learning where plural agents acquire different specialties to achieve the system goal. This allows the system to solve the deadlock or malfunction problems where agents cannot realize the system goal due to a lack of coodination among the sub-goals pursued by the agents. To this end, this paper proposes an algorithm based on the Learning Classifier System that divides the sub-tasks that agents specialize in. Through experiments, it is shown that agents with the algorithm have greater potential compared to agents using the conventional Learning Classifier System when there axe only a few agents in the system or the environment is too large for the conventional Learning Classifier System to learn effectively.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Analyzing state space segmentation in Learning Classifier System
    A Wada; K Takadama; K Shimohara; O Katai
    SICE 2003 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3, IEEE, 掲載ページ 1487-1491, 出版日 2003年, 査読付, We present an analysis on state space segmentation for the Learning Classifier System (LCS). An LCS model is proposed that can segment input state space into variable granularity. A preliminary experiment on a real-valued 6-multiplexor problem is conducted which result revealed that small granularity of segmentation affects the size of the classifier population by causing it to increase.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • The X-MAS SYSTEM: Toward simulation systems for cross-model-validation in multiagent-based simulations
    YIL Suematsu; K Takadama; NE Nawa; K Shimohara; O Katai
    MEETING THE CHALLENGE OF SOCIAL PROBLEMS VIA AGENT-BASED SIMULATION, SPRINGER-VERLAG TOKYO, 掲載ページ 171-184, 出版日 2003年, 査読付, The huge number of simulation models available in different scientific communities shows the prominent role that simulations are playing in the study of complex social systems. However, model validation is not an established practice among communities, but it is indispensable for assuring reliable models and results when studying a certain social phenomenon. In order to help researchers in validation processes, this paper proposes the Cross-model validation for MultiAgent-based Simulation (X-MAS) System, a toolkit developed for supporting validation of models and facilitating the implementation of complex social system simulations by addressing the following three aspects: (1) rich object-oriented library for cross-model validation, simultaneously providing X-MAS with verification and validation capabilities. For validation purpose, X-MAS supplies with an agent structure embedding several kind of elements, such as different learning mechanisms and knowledge representation schemes, (2) high-level programming skills are not required for rapid prototyping, and (3) framework facilities for the promotion of an effective cumulative scientific process, making it possible to evaluate and verify different models, permitting their exchange from different scientific communities, and stimulating the replication of results and their further verification and validation. The effectiveness of X-MAS is shown by investigating a bargaining model, a well-study model in game theory.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Towards verification and validation in multiagent-based systems and simulations: Analyzing different learning bargaining agents
    K Takadama; YL Suematsu; N Sugimoto; NE Nawa; K Shimohara
    MULTI-AGENT-BASED SIMULATION III, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 2927巻, 掲載ページ 26-42, 出版日 2003年, 査読付, Verification and validation (V&V) is a critical issue in both multi-agent systems (MAS) and agent-based social simulation (ABSS). As the first step towards V&V methods for MAS and ABSS, this paper investigates whether different computational models can produce the same results. Specifically, we compare three computational models with different learning mechanisms in a multiagent-based simulation and analyze the results of these models in a bargaining game as one of the fundamental examples in game theory. This type of V&V is not based on the between-models addressed in conventional research, but on a within-model. A comparison of the simulation results reveals that (1) computational models and simulation results are minimally verified and validated in the case of ES(evolutionary strategy)- and RL(reinforcement learning)-based agents; and (2) learning mechanisms that enable agents to acquire their rational behaviors differ according to the knowledge representation (i.e., the strategies in the bargaining game) of the agents.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • A reinforcement learning approach to fail-safe design for multiple space robots - cooperation mechanism without communication and negotiation schemes
    K Takadama; S Matsumoto; S Nakasuka; K Shimohara
    ADVANCED ROBOTICS, VSP BV, 17巻, 1号, 掲載ページ 21-39, 出版日 2003年, 査読付, This paper explores a fail-safe design for multiple space robots, which enables robots to complete given tasks even when they can no longer be controlled due to a communication accident or negotiation problem. As the first step towards this goal, we propose new reinforcement learning methods that help robots avoid deadlock situations in addition to improving the degree of task completion without communications via ground stations or negotiations with other robots. Through intensive simulations on a truss construction task, we found that our reinforcement learning methods have great potential to contribute towards fail-safe design for multiple space robots in the above case. Furthermore, the simulations revealed the following detailed implications: (i) the first several planned behaviors must not be reinforced with negative rewards even in deadlock situations in order to derive cooperation among multiple robots, (ii) a certain amount of positive rewards added into negative rewards in deadlock situations contributes to reducing the computational cost of finding behavior plans for task completion, and (iii) an appropriate balance between positive and negative rewards in deadlock situations is indispensable for finding good behavior plans at a small computational cost.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • エージェント指向シミュレーションにおけるブランドマーケティングの解釈(<論文特集>「エコノフィジックス」)
    高玉 圭樹; 辻中 尚宏; 下原 勝憲
    シミュレーション, 日本シミュレーション学会, 21巻, 2号, 掲載ページ 113-122, 出版日 2002年06月15日, This paper proposes Agent-based Brand Marketing (ABM) Model and discusses an important issue of validation on an interpretation of simulation results. In this model, consumer agents purchase products which are developed by company agents. Through several interpretations of markets, the following implications have been revealed: (1) when interpreting simulation results from the viewpoint of time, it is important to compare two markets which structure differs from each other rather than two markets where the number of iterations differs from each other; (2) when interpreting simulation results from the viewpoint of learning of agents, it is important to analyze varieties of behaviors of agents rather than their learning speed.
    日本語
  • エージェント指向シミュレーションにおける課題と累積発展 : 我々は今後、何を考慮すべきか?(投稿論文)
    高玉 圭樹; 下原 勝憲
    社会・経済システム, 社会・経済システム学会, 21巻, 掲載ページ 68-84, 出版日 2002年, Agent-based simulation is one of the potential approaches for understanding complex organizational and social phenomena. However, this approach has a serious problem characterized as a lack of cumulative progress. To tackle this problem, this paper investigates the main causes of the problem and explores some solutions. Through an analysis, the following implications are revealed: (1) cumulative progress in an agent-based approach is promoted by (a) the sharing of common results, (b) the development of standard computational models, (c) the replicating of older works, and/or (d) the creation of standard evaluation criteria; (2) our approach has great potential for promoting cumulative progress in an agent-based approach in terms of achieving the above four points; and (3) the factors found in our approach have the high possibility of being a fundamental process in the real world, supporting the KISS principle, and being utilized as toolkits.
    日本語
  • Robustness in Organizational-Learning Oriented Classifier System
    TAKADAMA K.
    Journal of Soft Computing, 6巻, 3号, 掲載ページ 229-239, 出版日 2002年
  • The hare and the tortoise - Cumulative progress in agent-based simulation
    K Takadama; K Shimohara
    AGENT-BASED APPROACHES IN ECONOMIC AND SOCIAL COMPLEX SYSTEMS, I O S PRESS, 72巻, 掲載ページ 3-14, 出版日 2002年, 査読付, Agent-based simulation is one of the potential approaches for understanding complex organizational and social phenomena. However, this approach has a serious problem characterized as a lack of cumulative progress. To tackle this problem, this paper investigates the main causes of the problem and explores some solutions. Through an analysis, the following implications are revealed: (1) cumulative progress in an agent-based approach is promoted by (a) the sharing of common results, (b) the development of standard computational models, (c) the replicating of older works, and/or (d) the creation of standard evaluation criteria; our approach has great potential for promoting cumulative progress in an agent-based approach in terms of achieving the above four points; and (2) the factors found in our approach have the high possibility of being a fundamental process in the real world, supporting the KISS principle, and being utilized as toolkits.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Nongovernance rather than governance in a multiagent economic society
    K Takadama; T Terano; K Shimohara
    IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 5巻, 5号, 掲載ページ 535-545, 出版日 2001年10月, 査読付, This paper explores how to achieve goals at the macro level without controlling self-interested economic agents at the micro level and investigates the effectiveness of our claim suggesting that we make use of properties arising from interaction among economic agents to address the above issue. Intensive experiments on a complex domain problem have found the following implications: 1) as an institution design, it is important not to control economic agents at the micro level, but to promote them to self-activate in order to achieve goals at the macro level and 2) as a role of an administrative party like a government, it is important to have a clear view to determine which results are good because the timing for finding such results depends on the environmental situation and there is no guarantee that these results will converge. Other implications are summarized as follows: 1) it is important to remove evaluation level intervention to find good results, while it is important to introduce this intervention to reduce costs and 2) behavior intervention does not contribute to finding good results nor reducing costs.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Towards a Multiagent Design Principle-Analyzing an Organizational-Learning Oriented Classifier System-
    TAKADAMA K.
    Soft Computing Agents : New Trends for Designing Autonomous Systems, Springer-Verlag, 出版日 2001年
  • Exploration and exploitation trade-off in multiagent learning
    K Takadama; K Shimohara
    ICCIMA 2001: FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND MULTIMEDIA APPLICATIONS, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 133-137, 出版日 2001年, 査読付, This paper focuses on the trade-off between exploration and exploitation in multiagent learning and explores some fundamental factors that contribute to clarifying this trade-off. Through inventive simulations on distributed constraint satisfaction problems in multiagent environments, the following implications are revealed: (1) the trade-off between exploration and exploitation at the collective level is not easy to be solved when considering the trade-off at the individual level; but (2) the trade-off at the collective level can be solved by introducing a simple gradient search in the trade-off at the individual level.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Agent Architecture based on an interactive self-reflection classifier System
    Keiki TAKADAMA; H. Inoue; Katsunori SHIMOHARA; Michio OKADA; Osamu KATAI
    International Journal of Artificial Life and Robotics, 5巻, 2号, 掲載ページ 103-108, 出版日 2001年, 査読付
    研究論文(学術雑誌)
  • Computational Analysis of Brand Marketing
    TAKADAMA,K; TSUJINAKA, N; K.SHIMOHARA
    筆頭著者, Computational Analysis of Social and Organizational System 2001 (CASOS2001), 掲載ページ 38-40, 出版日 2001年, 査読付
  • Which organizational knowledge is useful: rare, medium, or well-done? Comparison of different levels of organizational knowledge in multiagent environments
    K Takadama; T Terano; K Shimohara
    IECON 2000: 26TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4, IEEE, 掲載ページ 2891-2896, 出版日 2000年, 査読付, This paper focuses on several levels of organizational knowledge and investigates the characteristics of each level in multiagent environments. A careful investigation of the characteristics has revealed the following implications: (1) a moderately structured level of organizational knowledge improves solutions in an, individual evaluation and reduces computational costs in an organizational evaluation as a comparison when reusing roughly or well structured levels of organizational knowledge: and (2) the moderately structured level of organizational knowledge has great potential for further improvement of solutions or computational costs even in strict cases where good solutions or small computational costs have been, already found.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • How to autonomously decide boundary between self and others?
    K Takadama; H Inoue; K Shimohara
    IECON 2000: 26TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4, IEEE, 掲載ページ 2903-2908, 出版日 2000年, 査読付, This paper extends the Learning Classifier, System, (LCS) to introduce the mechanism for recognizing a current situation by determining a boundary between self and others. and investigates its effectiveness in an interaction with an agent. Intensive simulations for, adapting or? interacting agent by acquiring its internal model hum revealed the following implications: (1) the proposed mechanism gives a higher adaptation to the integrating agent than a random mechanism, the conventional LCS. and previously proposed mechanisms: (2) the proposed mechanism, keeps its effectiveness even in a complex internal model of an agent: and (3) the proposed mechanism has the potential to provide autunomy in terms of the precise recognition of the current situation.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • On the evolution of interaction rules in a canonical auction market with simple bidding agents
    NE Nawa; K Takadama; K Shimohara; O Katai
    IECON 2000: 26TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, VOLS 1-4, IEEE, 掲載ページ 2897-2902, 出版日 2000年, 査読付, Auction markets have been continually attracting attention in the field of economics due to their interesting properties as trading institutions. The recent boom of electronic markets over the Internet has also sparked related research in the field of artificial intelligence (AI). The main aspects investigated concerning electronic markets are the construction of automated negotiating agents, and the design of mechanisms and protocol rules to coordinate their interaction. In this paper, the construction of rules, by a genetic algorithm, to coordinate the bidders interaction in a canonical auction market is investigated, Auction rules have been deeply investigated in scenarios with human actors, where commonsensical protocols naturally prevail, restricting the possibilities of using idiosyncratic interaction procedures. By means of computational experiments, we show that in a hypothetical situation where the bidders follow very simple strategies, non-conventional auction rules can perform better than conventional protocols.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • 組織学習に基づく分散分類子システムを用いた創発的問題解決への接近
    高玉 圭樹; 寺野 隆雄; 下原 勝憲; 堀 浩一; 中須賀 真一
    計測自動制御学会論文集, 計測自動制御学会, 35巻, 11号, 掲載ページ 1486-1495, 出版日 1999年11月30日
    日本語
  • Grammatical Learning Model for Adaptive Collective Behaviors in Multiple Robots.
    Keiki Takadama; Koichiro Hajiri; Tatsuya Nomura; Katsunori Shimohara; Shinichi Nakasuka
    Grammatical Models of Multi-Agent Systems, Gordon and Breach Science Publishers, 掲載ページ 343-355, 出版日 1999年, 査読付
  • Making Organizational Learning Operational : Implication from Learning Classifier System
    TAKADAMA K.
    Computational and Mathematical Organization Theory (CMOT), 5巻, 3号, 掲載ページ 229-252, 出版日 1999年
  • How to design good learning agents in organization
    K Takadama; T Terano; K Shimohara
    GECCO-99: PROCEEDINGS OF THE GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE, MORGAN KAUFMANN PUB INC, 2巻, 掲載ページ 1398-1405, 出版日 1999年, 査読付, This paper categorizes four types of multiagent learning in terms of both goals and evaluations in agents, and investigates the characteristics of each categorization to find an effective type for designing learning agents. Since the characteristics in this categorization are affected by the learning mechanisms of agents, the characteristics are investigated by referring to organizational learning in organization and management science as one of methods. Through intensive simulations on a complex domain problem, the following implication has been revealed: agents that pursue their own goals and are evaluated according to their total results show high performance in comparison with other types of agents when all learning mechanisms in the organizational learning are employed.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Organizational learning agents for task scheduling in space crew and robot operations
    K Takadama; H Kasahara; LC Huang; M Watabe; H Ii; K Shimohara; S Nakasuka
    ISAIRAS '99: FIFTH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, ROBOTICS AND AUTOMATION IN SPACE, EUROPEAN SPACE AGENCY, 440巻, 掲載ページ 561-568, 出版日 1999年, 査読付, This paper explores rescheduling and reorganization abilities of our organizational learning model in the following two important applications in space: crew task scheduling in a space shuttle/station and task planning for truss construction with multiple space robots. Through intensive simulations of the above two tasks, the following experimental results have been obtained: (1) Our model provides good feasible schedules quickly in the case of rescheduling, and it keeps the computational cost for rescheduling low; (2) Plans generated by our model keep or recover efficiency in tasks when robots are added, removed, or exchanged among robot groups; and (3) The integration of(a) learning mechanisms, (b) rule based systems with evolutionary approaches, and (c) multiagent approaches is effective in rescheduling/replanning problems.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Printed circuit board design via organizational-learning agents
    K Takadama; S Nakasuka; T Terano
    APPLIED INTELLIGENCE, KLUWER ACADEMIC PUBL, 9巻, 1号, 掲載ページ 25-37, 出版日 1998年07月, This gaper proposes a novel evolutionary computation model: Organizational-Learning Oriented Classifier System (OCS), and describes its application to Printed Circuit Boards (PCBs) redesign problems in a computer aided design (CAD). Using the conventional CAD systems which explicitly decide the parts' placements by a knowledge base, the systems cannot effectively place the parts as done by human experts. Furthermore, the supports of human experts are intrinsically required to satisfy the constraints and to optimize a global objective function. However, in the proposed model OCS, the parts generate and acquire adaptive behaviors for an appropriate placement without explicit control. In OCS, we focus upon emergent processes in which the parts dynamically form an organized group with autonomously generating adaptive behaviors through local interaction among them. Using the model OCS, we have conducted intensive experiments on a practical PCB redesign problem for electric appliances. The experimental results have shown that: (1) it has found the feasible solutions of the same level as the ones by human experts, (2) solutions are locally optimal, and also globally better than the ones by human experts with regard to the total wiring length, and (3) the solutions are more preferable than those in the conventional CAD systems.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Multiagent reinforcement learning with organizational-learning oriented Classifier System
    K Takadama; S Nakasuka; T Terano
    1998 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVOLUTIONARY COMPUTATION - PROCEEDINGS, IEEE, 掲載ページ 63-68, 出版日 1998年, 査読付, Organizational-learning oriented Classifier System (OCS) is a new architecture proposed by us for an evolutionary computational model. We have shown its effectiveness in large scale problems with Printed Circuit Boards (PCBs) re-design in the Computer Aided Design (CAD). This paper proposes a novel reinforcement learning method for multiagents with OCS for more practical and engineering use. To validate the effectiveness of our method, we have conducted experiments on real scale PCBs design problems for electric appliances. The experimental results have suggested that (1) our method has found feasible solutions with the same quality of those by human experts; (2) the solutions are globally better than those by the conventional reinforcement learning methods with regard to both the total wiring length and the number of iterations.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Fault tolerance in a multiple robots organization based on an organizational learning model
    H Kasahara; K Takadama; S Nakasuka; K Shimohara
    1998 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, VOLS 1-5, IEEE, 掲載ページ 2261-2266, 出版日 1998年, 査読付, This paper investigates the ability of reorganization in our organizational learning model to maintain the collective performance of multiple robots in terms of fault tolerance. In real applications using these robots, when the membership of robots is changed according to situation or some robots become defective or inoperative, it is necessary for those robots that remain to reform their organization in order to continue to complete given tasks. Through intensive simulations on the same truss construction task, the following experimental results were obtained: (1) Our model enables robots to continue to complete given tasks by reforming their organization, when a membership of robots is changed or some faulty robots are removed, and (2) The number of steps before operation does not increase very much as compared with the steps after operation.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Design for sequence of behavior rules in multiple robots reinforcement learning
    K Takadama; K Hajiri; T Nomura; S Nakasuka; K Shimohara
    INTELLIGENT AUTONOMOUS SYSTEMS, I O S PRESS, 掲載ページ 327-334, 出版日 1998年, 査読付, This paper proposes a novel method for storing a sequence of behavior rules in multiple robots reinforcement learning, and focuses on how a sequence of behavior rules works for getting out of deadlock situations and works for reducing both the steps and the iteration counts. Through intensive simulations of truss construction by multiple robots, the following experimental results have suggested: (1) Since the size of memory for storing a sequence of behavior rules is fixed in the proposed method, this method enables robots to acquire their own appropriate functions: (2) Robots with this method not only get out of deadlock situations but also complete given tasks both in few steps and few iteration counts.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Adaptation to multiple robots organization with organizational knowledge on formation
    K Takadama; K Hajiri; T Nomura; S Nakasuka; K Shimohara
    FROM ANIMALS TO ANIMATS 5, M I T PRESS, 掲載ページ 483-488, 出版日 1998年, 査読付, This paper extends our organizational learning model by introducing the mechanism of utilizing organizational knowledge to improve the collective performance, and focuses on how this organizational knowledge works for supporting new robots in the process of their adaptation to an organization of multiple robots. Through intensive simulations of truss construction by multiple robots, the following experimental results have suggested: (1) Robots with organizational knowledge complete given tasks in fewer iterations than those without organizational knowledge; (2) The steps with organizational knowledge become fewer as the number of robots increases; and (3) Organizational knowledge enables robots to complete given tasks which cannot be completed without organizational knowledge.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • Organizational learning model for adaptive collective behaviors in multiple robots
    K Takadama; K Hajiri; T Nomura; K Shimohara; S Nakasuka
    ADVANCED ROBOTICS, TAYLOR & FRANCIS LTD, 12巻, 3号, 掲載ページ 243-269, 出版日 1998年, 査読付, This paper proposes a novel organizational learning model in which multiple robots acquire their own functions for adaptive collective behaviors through local interactions among their neighbors and form an organizational structure to complete given tasks without global explicit control mechanisms or communication methods. In this paper, we focus on emergent processes in which robots dynamically form an organizational structure by acquiring their own appropriate functions to complete given tasks effectively and also focus on how organizational knowledge supports robots to reform their organizational structure. Through intensive simulations of truss construction by multiple robots, the following experimental results have suggested: (1) robots in our model acquire their own appropriate functions without global explicit control mechanisms or communication methods and form an organizational structure which completes given tasks in less steps than those with a centralized control system, and (2) organizational knowledge enables robots to complete the tasks which cannot be completed without it and contributes to reducing the steps for completing given tasks.
    研究論文(学術雑誌), 英語
  • Good solutions will emerge without a global objective function: Applying organizational-learning oriented classifier system to printed circuit board design
    K Takadama; T Terano
    SMC '97 CONFERENCE PROCEEDINGS - 1997 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, VOLS 1-5, I E E E, 掲載ページ 3355-3360, 出版日 1997年, 査読付, This paper describes a novel evolutionary computation model: Organizational-Learning Oriented Classifier System (OCS), and its application to Printed Circuit Boards (PCBs) design problems. The idea of OCS comes from the theory of Organizational learning in organizational sciences. OCS is an extended multiagent version of a conventional Learning Classifier System to learn adaptive rules in a given environment. OCS adaptively learns 'good' knowledge for problem solving via interaction among the agents without explicit control mechanisms nor a global optimization function. To validate the effectiveness of OCS, we have conducted intensive experiments on a real scale PCB design problem for electric appliances. The experimental results have suggested that (1) OCS has found feasible solutions with the same quality of the ones by human experts; (2) the solutions are not only locally optimal, but also globally better than the ones by human experts with regard to the total wiring length; and (3) the solutions are more preferable than the ones from the conventional Computer Aided Design (CAD) systems.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語
  • A computational group dialogue model with organizational learning
    K Takadama; K Hajiri; T Nomura; M Okada; K Shimohara; S Nakasuka
    1997 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT PROCESSING SYSTEMS, VOLS 1 & 2, IEEE, 掲載ページ 174-179, 出版日 1997年, 査読付, This paper proposes a computational group dialogue model with organizational learning in which the agents adapt to, the groups through communication. Recently, as dementia becomes one of serious social problems, it is required to apply the model which has a mechanism of adaptation to the groups to dementia patients, in order that patients hare chances to adapt to the groups through communication. In the simulations, the agents communicate with other agents in the groups and learn their own dialogue strategics for adaptation to the groups with establishing their own opinions through communication.
    研究論文(国際会議プロシーディングス), 英語

MISC

  • AAAI 23 Spring Symposium Report on Socially Responsible AI for Well-Bing
    Kido, T; K. Takadama
    出版日 2023年06月20日, AI Magazine, 掲載ページ 1-2
  • 運転事故防止に向けた睡眠トータルケア:運転前の睡眠状況把握と運転後の睡眠改善
    髙玉 圭樹
    筆頭著者, 出版日 2023年02月, 自動車技術, 77巻, 2号
  • オープンスペースディスカッション 2021 実施報告
    能島 裕介; 高木 英行; 棟朝 雅晴; 濱田 直希; 西原 慧; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之; 桐淵 大貴; 宮川 みなみ
    This paper is a report on Open Space Discussion (OSD) held in Evolutionary Computation Symposium 2021. The purpose of OSD is to share and discuss problems at hand and future research targets related to evolutionary computation. Discussion topics are voluntarily proposed by some of the participants, and other participants freely choose one to join in the discussion. Through free discussions based on the open space technology framework, it is expected that participants will have new research ideas and start some collaborations. This paper gives the concept of OSD and introduces six topics discussed this year. This paper also shows the responses to the questionnaire on OSD for future discussions, collaborations, and related events., 進化計算学会, 出版日 2022年07月, 進化計算学会論文誌,2022, 1号, 掲載ページ 1-9, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 2185-7385
  • Reports of the AAAI 2019 Spring Symposium Series
    Baldini, I; Barrett, C; Chella, A; Cinelli, C; Gamez, D; Gilpin, L; Hinkelmann, K; Holmes, D; Kido, T; Kocaoglu, M; Lawless, W; Lomuscio, A; Macbeth, J; Martin, A; Mittu, R; Patterson, E; Sofge, D; Tadepalli, P; Takadama, K; Wilson, S
    出版日 2019年09月30日, AI Magazine, 40巻, 3号, 掲載ページ 59-66
  • Reports of the AAAI 2018 Spring Symposium Series,
    Amato, C; Ammar, H.B; Churchill, E; Karpas, E; Kido, T; Kuniavsky, M; Lawless, W. F; Rossi, F; Oliehoek, F. A; Russell, S; Takadama, K; Srivastava, S; Tuyls, K; Allen, P. V; Venable, K. B; Vrancx, P; Zhang, S
    出版日 2018年12月, AI magazine, 39巻, 4号, 掲載ページ 29-35, 英語, 査読付, 書評論文,書評,文献紹介等
  • Study of Analytical Methods on the Relationship between Sleep Quality and Stress with a focus on Human Circadian Rhythm.
    Ryo Takano; Satoshi Hasegawa; Yuta Umenai; Takato Tatsumi; Keiki Takadama; Toru Shimuta; Toru Yabe; Hideo Matsumoto
    AAAI Press, 出版日 2018年, 2018 AAAI Spring Symposia, Stanford University, Palo Alto, California, USA, March 26-28, 2018., 査読付, conf/aaaiss/TakanoHUTTSYM18
  • XCSR based on compressed input by deep neural network for high dimensional data.
    Kazuma Matsumoto; Ryo Takano; Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    ACM, 出版日 2018年, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, 掲載ページ 1418-1425, 査読付, conf/gecco/MatsumotoTTSKT18
  • XCS-CR: determining accuracy of classifier by its collective reward in action set toward environment with action noise.
    Takato Tatsumi; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    ACM, 出版日 2018年, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, 掲載ページ 1457-1464, 査読付, conf/gecco/TatsumiKT18
  • Classifier generalization for comprehensive classifiers subsumption in XCS.
    Caili Zhang; Takato Tatsumi; Hiyoyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    ACM, 出版日 2018年, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, 掲載ページ 1854-1861, 査読付, conf/gecco/ZhangTSKT18
  • Reports of the AAAI 2017 Spring Symposium Series,
    Bohg, J; Boix, X; Chang, N; Churchill; E. Chu; V. Fang, F; Feldman, J; Gonzalez, A; Kido, T; Lawless, W; Montaña, J; ntanon, S; Sinapov, J; Sofge, D; Steels, L; eenson, M; Takadama, K; Yadav, A
    出版日 2017年12月, AI magazine, Vol. 38巻, No. 4号, 掲載ページ 99-106, 英語, 査読付
  • Applying variance-based Learning Classifier System without Convergence of Reward Estimation into various Reward distribution
    Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    This paper focuses on a generalization of classifiers in noisy problems and aims at exploring learning classifier systems (LCSs) that can evolve accurately generalized classifiers as an optimal solution in several environments which include different type of noise. For this purpose, this paper employs XCS-CRE (XCS without Convergence of Reward Estimation) which can correctly identify classifiers as either accurate or inaccurate ones even in a noisy problem, and investigates its effectiveness in several noisy problems. Through intensive experiments of three LCSs (i.e., XCS as the conventional LCS, XCS-SAC (XCS with Self-adaptive Accuracy Criterion) as our previous LCS, and XCS-CRE) on the noisy 11-multiplexer problem where reward value changes according to (a) Gaussian distribution, (b) Cauchy distribution, or (c) Lognormal distribution, the following implications have been revealed: (1) the correct rate of the classifier of XCS-CRE and XCS-SAC converge to 100% in all three types of the reward distribution while that of XCS cannot reach 100%
    (2) the population size of XCS-CRE is smallest followed by that of XCS-SAC and XCS
    and (3) the percentage of the acquired optimal classifiers of XCS-CRE is highest followed by that of XCS-SAC and XCS., Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 出版日 2017年07月05日, 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2017 - Proceedings, 2017巻, CEC号, 掲載ページ 2630-2637, 英語, 査読付, 201702235307796961, 85027858488
  • 宇宙機コンピュータシステムの強化に向けたプログラム創発
    高玉 圭樹; 原田 智広
    筆頭著者, システム制御情報学会, 出版日 2017年05月23日, システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集, 61巻, 掲載ページ 6p, 日本語, 40021219730
  • 限られたデータ数における報酬分散に基づくクラスタリング学習分類子システム:介護プランへの応用
    張 財立; 辰巳 嵩豊; 高玉 圭樹
    自動制御連合講演会, 出版日 2017年, 自動制御連合講演会講演論文集, 60巻, 0号, 掲載ページ 927-932, 日本語, 130006251472
  • Automatic adjustment of selection pressure based on range of reward in learning classifier system.
    Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    ACM, 出版日 2017年, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2017, Berlin, Germany, July 15-19, 2017, 掲載ページ 505-512, 査読付, conf/gecco/TatsumiST17
  • Well-being Computing : 身体的・心理的・社会的健康増進技術と睡眠からの展望
    髙玉 圭樹; 村田 暁紀; 上野 史; 田島 友祐; 辰巳 嵩豊; 原田 智広
    筆頭著者, 人工知能学会 ; 2014-, 出版日 2017年01月, 人工知能 : 人工知能学会誌, 32巻, 1号, 掲載ページ 81-86, 日本語, 2188-2266, 40021055972
  • 特集 「Well-being Computing」にあたって
    城戸 隆; 高玉 圭樹
    人工知能学会, 出版日 2017年01月01日, 人工知能学会誌, 32巻, 1号, 掲載ページ 79-89, 日本語, 査読付, 190000000116
  • 解釈性に優れた知識獲得技術としての進化的機械学習
    中田 雅也; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 出版日 2016年07月15日, システム/制御/情報, Vol.60巻, No.7号, 掲載ページ 278-283, 日本語, 査読付
  • 快眠を導く音とは:心拍・呼吸に連動した音の睡眠への影響
    高玉 圭樹; 村田 暁紀; 上野 史; 田島 友祐; 原田 智広
    筆頭著者, 出版日 2016年05月01日, 人工知能学会誌,, 31巻, 3号, 掲載ページ 383-388, 日本語, 査読付, 190000000150
  • Reports of the AAAI 2016 Spring Symposium Series
    Amato, C; Amir, O; Bryson, J; Grosz, B; Indurkhya, B; Kiciman, E; Kido, T; W. F. Lawless; Liu, M; McDorman, B; Mead,R; F. A. Oliehoek; Specian, A; Stojanov, G; Takadama, K
    ラスト(シニア)オーサー, 出版日 2016年05月, AI magazine, 37巻, 4号, 掲載ページ 83-88, 英語, 査読付
  • Real-time sleep stage estimation from biological data with trigonometric function regression model
    Tomohiro Harada; Fumito Uwano; Takahiro Komine; Yusuke Tajima; Takahiro Kawashima; Morito Morishima; Keiki Takadama
    Copyright © 2016, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org). All rights reserved. This paper proposes a novel method to estimate sleep stage in real-time with a non-contact device. The proposed method employs the trigonometric function regression model to estimate prospective heart rate from the partially obtained heart rate and calculates the sleep stage from the estimated heart rate. This paper conducts the subject experiment and it is revealed that the proposed method enables to estimate the sleep stage in realtime, in particular the proposed method has the equivalent estimation accuracy as the previous method that estimates the sleep stage according to the entire heart rate during sleeping., 出版日 2016年01月01日, AAAI Spring Symposium - Technical Report, SS-16-01 - 07巻, 掲載ページ 348-353, 84980047676
  • 特集「人の認知を拡張し健康を促進する環境知能」にあたって
    城戸 隆; 髙玉 圭樹
    出版日 2015年11月01日, 人工知能, 30巻, 6号, 掲載ページ 724-725, 日本語, 190000000053
  • 生体リズムに連動した音と音色の違いが睡眠に及ぼす影響
    山木 清志; 植屋 夕輝; 石原 淳; 森島 守人; 原田 智広; 高玉 圭樹; 角谷 寛
    (一社)日本睡眠学会, 出版日 2015年07月, 日本睡眠学会定期学術集会プログラム・抄録集, 40回巻, 掲載ページ 255-255, 日本語, 2016017120
  • Handling Different Level of Unstable Reward Environment Through an Estimation of Reward Distribution in XCS
    Takato Tatsumi; Takahiro Komine; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    XCS is an accuracy-based learning classifier system (LCS) which is powered by a reinforcement algorithm. We expect it will have when the reward for a state I action pair is unstable, because it is not possible to correctly estimate the evaluation. This paper focuses on learning in a different level of an unstable reward environment and proposes XCS-URE (XCS for Unstable Reward Environment) by improving XCS for such an environment. For this purpose, XCS-URE estimates the reward distribution of the classifier (i.e., if-then rule) by using the standard deviation of the acquired reward, and adjusts the accuracy of the classifier depending on the reward distribution. In order to investigate the effectiveness of XCS-URE, this paper applies XCS and XCS-URE into the multiple unstable reward environments which have a different level of the unstable rewards added by Gaussian noise. The experiments on the modified multiplexer problems have the following implications: (1) in the environment same Gaussian noise is added, XCS cannot performs properly due to the low accuracy of the classifier in the noisy environments, while XCS-URE can perform properly by acquiring the appropriate classifiers even in such an environment; (2) in the same environment, XCS-URE can reduce the population size without decreasing the correct rate as compared to XCS; and (3) even in the environment different Gaussian noises depending on the situation are added, XCS-URE can reduce the population size without decreasing the correct rate by adjusting the accuracy of the classifier depending on the reward distribution., IEEE, 出版日 2015年, 2015 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), 掲載ページ 2973-2980, 英語, 査読付, conf/cec/TatsumiKST15, WOS:000380444803002
  • コンシェルジュサービスに基づく介護支援システム:パーソナルヘルスデータからライフスタイル設計へ
    高玉 圭樹
    筆頭著者, 人工知能学会 ; 2014-, 出版日 2014年11月01日, 人工知能学会誌, 29巻, 6号, 掲載ページ 585-590, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 2188-2266, 110009865185, AA12652467
  • 特集「Big Data Becomes Personal - 発見情報学が拓くヘルス& ウェルネス -」にあたって
    城戸 隆; 高玉 圭樹
    出版日 2014年11月01日, 人工知能学会誌, 29巻, 6号, 掲載ページ 580-582, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 2188-2266, 201402232463780463
  • 介護支援のための睡眠モニタリングエージェントとその展開
    高玉 圭樹; 田島 友祐
    筆頭著者, 出版日 2014年10月01日, 電子情報通信学会,基礎境界のソサイエティ誌,Fundamentals Review, 8巻, 2号, 掲載ページ 96-101, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)
  • パーソナルデータに基づく気づきの創発にあたって
    城戸 隆; 高玉 圭樹
    出版日 2013年11月01日, 人工知能学会誌, 28巻, 6号, 掲載ページ 827-828, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 0912-8085, 110009675042, AN10067140
  • 睡眠から高齢者の気持ちを察する次世代介護支援システム
    高玉 圭樹
    筆頭著者, 人工知能学会, 出版日 2013年11月01日, 人工知能学会誌, 28巻, 6号, 掲載ページ 851-856, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(学術雑誌), 0912-8085, 110009675046, AN10067140
  • Reports of the 2013 AAAI Spring Symposium Series
    Vita Markman; Georgi Stojanov; Bipin Indurkhya; Takashi Kido; Keiki Takadama; George Konidaris; Eric Eaton; Naohiro Matsumura; Renate Fruchter; Don Sofge; William F. Lawless; Omid Madani; Rahul Sukthankar
    The Association for the Advancement of Artificial Intelligence was pleased to present the AAAI 2013 Spring Symposium Series, held Monday through Wednesday, March 25-27, 2013. The titles of the eight symposia were Analyzing Microtext
    Creativity and (Early) Cognitive Development
    Data-Driven Wellness: From Self-Tracking to Behavior Change
    Designing Intelligent Robots: Reintegrating AI II
    Lifelong Machine Learning
    Shikakeology: Designing Triggers for Behavior Change
    Trust and Autonomous Systems
    and Weakly Supervised Learning from Multimedia. This report contains summaries of the symposia, written, in most cases, by the cochairs of the symposium. Copyright © 2013, Association for the Advancement of Artificial Intelligence. All rights reserved., AI Access Foundation, 出版日 2013年10月10日, AI Magazine, 34巻, 3号, 掲載ページ 93-98, 英語, 記事・総説・解説・論説等(その他), 0738-4602, 84896267515
  • 新たな宇宙探査機を目指すローバの進化: ARLISSでの挑戦
    高玉 圭樹; 杉本 悠太; 北川 広登
    筆頭著者, 計測自動制御学会, 出版日 2013年06月10日, 計測自動制御学会誌,特集号「ロボット競技と計測制御」, 52巻, 6号, 掲載ページ 515-521, 日本語, 記事・総説・解説・論説等(その他), 0453-4662, 10031182149, AN00072406
  • Reports of the AAAI2012 Spring Symposia
    Alani, H; An, B; Jain, M; Kido, T; Konidaris, G; Lawless, W; Martin, D; Pantofaru, C; Sofge, D; Takadama, K; Tambe, M; Vitvar, T
    出版日 2012年09月, AI magazine, 33巻, 3号, 掲載ページ 109-114, 英語, 記事・総説・解説・論説等(その他)
  • Social and group simulation based on real data analysis
    Kiyoshi Izumi; Keiki Takadama; Hiromitsu Hattori; Nariaki Nishino; Itsuki Noda
    Recently, social simulation research based on real data has appeared in various fields. This paper introduces studies of Agent-Based Simulation (ABSs) based on real data, focusing on introducing studies in the fields of financial marketing, traffic, pedestrians, and a sustainable society. We also introduce some approaches to establish a general method and/or theory about linking social simulation to real data. Finally, we categorize ABS research for understanding ABS research features., Fuji Technology Press, 出版日 2011年03月, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 15巻, 2号, 掲載ページ 166-172, 英語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(その他), 1883-8014, 79952925138
  • プログラム進化を促進する人工衛星の制御基板
    高玉 圭樹
    筆頭著者, 出版日 2011年01月, 精密工学学会誌, 77巻, 1号, 掲載ページ 46-50, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(その他)
  • Analysis on Transport Networks of Railway, Subway and Waterbus in Japan From the Viewpoint of Complex Network(Summaries of Papers Published by Staff of National Maritime Research Institute at Outside Organizations) :
    間島 隆博; 高玉 圭樹; 勝原 光治郎
    海上技術安全研究所, 出版日 2009年03月, 海上技術安全研究所報告, 8巻, 4号, 掲載ページ 435-435, 日本語, 1346-5066, 110007661658, AA11566574
  • 緊急時の代替輸送支援システム マルチエージェントシステムと物流解析への応用
    間島隆博; 高玉圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 出版日 2008年03月29日, 海上技術安全研究所報告, 7巻, 4号, 掲載ページ 493-497, 日本語, 1346-5066, 200902220063756964
  • Progress in Model-To-Model Analysis
    Juliette Rouchier; Claudio Cioffi-Revilla; J. Gary Polhill; Keiki Takadama
    ラスト(シニア)オーサー, J A S S S, 出版日 2008年03月, THE JOURNAL OF ARTIFICIAL SOCIETIES AND SOCIAL SIMULATION, 11巻, 2号, 英語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等(その他), 1460-7425, WOS:000265355000008
  • Network Route Design of Public Transport System with Network Evolution(Summaries of Papers Published by Staff of National Maritime Research Institute at Outside Organizations) :
    間島 隆博; 高玉 圭樹; 渡部 大輔; 勝原 光治郎
    海上技術安全研究所, 出版日 2007年06月, 海上技術安全研究所報告, 7巻, 1号, 掲載ページ 125-125, 日本語, 1346-5066, 110007661321, AA11566574
  • 日本における鉄道、地下鉄、水上バス輸送網の解析(所外発表論究等概要)
    間島 隆博; 勝原 光治郎; 高玉 圭樹
    ラスト(シニア)オーサー, 海上技術安全研究所, 出版日 2006年09月, 海上技術安全研究所報告, 6巻, 2号, 掲載ページ 234-234, 日本語, 1346-5066, 110007661194, AA11566574
  • 相互作用の本質に迫る
    高玉 圭樹
    筆頭著者, 出版日 2005年12月, 「相互作用の本質に迫る: 知的システムの理解と設計の新視点」特集号,計測自動制御学会,計測と制御, 44巻, 12号, 掲載ページ 817-818, 日本語, 記事・総説・解説・論説等(その他), 10016933404
  • 相互作用の設計原理を目指して
    高玉 圭樹
    筆頭著者, 出版日 2005年12月, 「相互作用の本質に迫る: 知的システムの理解と設計の新視点」特集号,計測自動制御学会,計測と制御,, 44巻, 12号, 掲載ページ 831-835, 日本語, 記事・総説・解説・論説等(その他)
  • マルチエージェントシステムにおける知識の均質性と取得できる情報の関係
    井上 寛康; 高玉 圭樹; 下原 勝憲; 片井 修
    FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会, 出版日 2004年08月20日, 情報科学技術フォーラム一般講演, 3巻, 2号, 掲載ページ 313-316, 日本語, 110007683840, AA11740605
  • Exploring Interaction among Agents, Robots, and Human, The Second Organized Session
    TAKADAMA K.
    出版日 2003年08月, SICE Annual Conference 2003, 10014869081
  • Exploring Interaction among Agents, Robots, and Human, The First Organized Session
    TAKADAMA K.
    出版日 2002年, The Forth Asia-Pacific Conference on Simulated Evolution And Learning (SEAL'02), 10014869080
  • Designing Multiple Agents using Learning Classifier Systems
    TAKADAMA K.
    責任著者, 出版日 2000年11月, The Fourth Japan-Australia Joint Workshop on Intelligent and Evolutionary Systems (JA'00), 10014869075
  • Can Multiagents Learn in Organization? 〜Analyzing Organizational-Learning Oriented Classifier System
    K. Takadama; T. Terano; K. Shimohara; K. Hori; S. Nakasuka
    筆頭著者, 出版日 1999年11月, The 16th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'99) Workshop on Agents Learning About, From and With other Agents, 10004577506
  • マルチエージェント学習における機能獲得に関する考察
    高玉 圭樹; 寺野 隆雄; 下原 勝憲
    筆頭著者, 人工知能学会, 出版日 1999年06月15日, 人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 13巻, 掲載ページ 290-293, 日本語, 0914-4293, 10009927613
  • Analyzing the roles of problem solving and learning in organizational-learning oriented classifier system
    K Takadama; S Nakasuka; T Terano
    筆頭著者, This paper analyzes the roles of problem solving and learning in Organizational-learning oriented Classifier System (OCS) from the viewpoint of organizational learning in organization and management sciences, and validates the effectiveness of the roles through the experiments of large scale problems for Printed Circuit Boards (PCBs) re-design in the Computer Aided Design (CAD). OCS is a novel multiagent-based architecture, and is composed of the following four mechanisms: (1) reinforcement learning, (2) rule generation, (3) rule exchange, and (4) organizational knowledge utilization. In this paper, we discuss that the four mechanisms in OCS work respectively as an individual performance/concept learning and an organizational performance/concept learning in organization and management sciences. Through the intensive experiments on the re-design problems of real scale PCBs, the results suggested that four learning mechanisms in individual/organizational levels contribute to finding not only feasible part placements in fewer iterations brit also the shorter total wiring length than the one by human experts., SPRINGER-VERLAG BERLIN, 出版日 1998年11月, PRICAI'98: TOPICS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 1531巻, 掲載ページ 71-82, 英語, 0302-9743, WOS:000084730100007
  • Reinforcement learning for multiple robots with organizational learning
    TAKADAMA K.
    責任著者, 出版日 1998年09月, Proc. 3rd Int. Symp. on Artificial Life and Robotics (AROB '98), 掲載ページ 392-396, 10010976264
  • 群知能ロボットの組織学習による集団的適応行動
    高玉 圭樹; 羽尻 公一郎; 野村 竜也; 中須賀 真一; 下原 勝憲
    筆頭著者, 出版日 1997年03月18日, 計測自動制御学会, 知能システムシンポジウム資料, 24巻, 掲載ページ 23-28, 日本語, 10016720011
  • 集団的適応行動のための対話戦略
    高玉 圭樹; 羽尻 公一郎; 岡田 美智男; 下原 勝憲
    筆頭著者, 対話によって生まれた信頼関係は,次なる対話の内容に影響を与える.そして対話の結果から新たな信頼関係が形成され,その影響下で再び対話が続けられる.このように対話にはある種の循環が存在する.これは人工生命研究の中心的概念である創発と類似した構造である.つまり,対話においても,「集団の挙動は単なる個の挙動の総和ではない」と考えられる.このような特性を持つ「集団対話」を対象とするとき,2者間の対話研究で培われた技術を拡張もしくは組み合わせるだけでなく,集団のダイナミクスを念頭においたアプローチが必要である.本研究では「創発」の視点から,個人の対話戦略や対話などの創発現象,および集団の自己組織化をシミュレートする.これにより,これまであまり議論されなかった集団対話研究のアプローチを提案する.The relationship that is made by dialogue effects to the next coming dialogue. A new relationship is made as a result of the new dialogue, and under the new relationship, the dialogue continues. In this way, there is a kind of cycle in the dialogue. This is very similar to emergence, that is the central concept in Artificial Life study. In other saying, even in the dialogue study, "the behavior of a group is not a simple sum of individual behaviorS" To study about such "group dialogue", we have to take an approach that considers the dynamics of the group, not just attaching or extending the technology that is developed in normal dialogue study. In this study, we simulate the emergence of individual strategy for the dialogue, and the selforganization of the group. In this way, we show a direction of group dialogue study that is not discussed yet, as a milestone., 一般社団法人情報処理学会, 出版日 1996年07月26日, 情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP), 1996巻, 74号, 掲載ページ 83-88, 日本語, 0919-6072, 110002916917, AN10442647

書籍等出版物

  • Reinforcement Learning in Cyclic Environmental Change for Non-Communicative Agents: A Theoretical Approach, Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems
    Uwano, F; Takadama, K
    共著, 143-159, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 14127, Springer-Verlag, 出版日 2023年09月04日, 査読付
  • Personalized Sleep Stage Estimation based on Time Series Probability of Estimation for Each Label with Wearable 3-axis Accelerometer
    Nakari, I; Nakashima, M; TAKADAMA, K
    共著, 531-542, Human Interface and the Management of Information, in H. Mori and Y. Asahi (eds.), Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2023年07月28日, 査読付
  • Multi-objectivization Relaxes Multi-funnel Structures in Single-objective NK-landscapes
    Tanaka, S; Takadama, K; Sato, H
    共著, 195-210, Evolutionary Computation in Combinatorial Optimisation (EvoCOP2023), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 13987, Springer Nature, 出版日 2023年04月, 査読付
  • Adaptive Synapse Adjustment and De- coding in Action-prediction Cortical Learning Algorithm
    Fujino, K; Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    811-821, Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2022) , Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 648, Springer Nature, 出版日 2023年03月28日, 査読付
  • Pareto Front Upconvert by Iterative Estimation Modeling and Solution Sampling
    Takagi, T; Takadama, K; Sato, H
    共著, 218-230, Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Lecture Notes in Computer Science, 出版日 2023年03月23日, 査読付
  • Design of Human-Agent-Group Interaction for Correct Opinion Sharing on Social Media
    Uwano, F; Yamane, D; Takadama
    共著, 146-165, Human Interface and the Management of Information, Part Ⅰ, Lecture Notes in Computer Science, Vol.13305, 出版日 2022年06月28日, 査読付
  • Inheritance vs. Expansion: Generalization Degree of Nearest Neighbor Rule in Continuous Space as Covering Operator of XCS
    Hiroki Shiraishi; Yohei Hayamizu; Iko Nakari; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    Applications of Evolutionary Computation, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 13224, 出版日 2022年04月15日, 査読付
  • Formalizing Model-based Multi-Objective Reinforcement Learning with a Reward Occurrence Probability Vector
    Yamaguchi, T; Kawabuchi, Y; Takahashi, S; Ichikawa, Y; Takadama, K
    英語, 共著, 299-330, Handbook of Research on New Investigations in Artificial Life, AI, and Machine Learning, IGI Global, 出版日 2022年01月, 査読付
  • Analyzing Early Stage of Forming a Consensus from Viewpoint of Majority/Minority Decision in Online-Barnga
    Maekawa, Y; Tomohiro, Y; Takadama, K
    英語, 共著, 269-285, Human Interface and the Management of Information, Part Ⅱ Lecture Notes in Computer Science, Vol. 12766, Springer-Verlag, 出版日 2021年07月29日, 査読付
  • Generating Duplex Routes for Robust Bus Transport Network by Improved Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition
    Kajihara, S; Sato, H; Takadama, K
    英語, 共著, 65-80, Applications of Evolutionary Computation, Vol. 12694 Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2021年04月09日, 査読付
  • Pareto Front Estimation Using Distance from Unit Hyperplane, Evolutionary Multi-Criterion Optimization
    Takagi, T; Takadama, K; Sato, H
    英語, 共著, 126-138, Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 12654, Springer-Verlag, 出版日 2021年03月28日, 査読付
  • Towards Agent Design for Forming a Consensus Remotely Through an Analysis of Declaration of Intent in Barnga Game
    Maekawa, Y; Yamaguchi, T; Takadama, K
    英語, 共著, 540-546, Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC), Vol.1322, Springer, 出版日 2021年02月23日, 査読付
  • How to Emote for Consensus Building in Virtual Communication Virtual Communication
    Maekawa, Y; Uwano, F; Kitajima, E; Takadama, K
    英語, 共著, 194-205, Human Interface and the Management of Information, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 12185, Part II, Springer-Verlag, 出版日 2020年07月21日, 査読付
  • Simultaneous Local Adaptation for Different Local Properties
    Kobayashi, R; Takano, R; Sato, H; Takadama, K
    英語, 共著, 216-227, Adaptation, Learning and Optimization, Vol. 12 Springer-Verlag, 出版日 2019年12月08日, 査読付
  • Model-Based Multi-Objective Reinforcement Learning by a Reward Occurrence Probability Vector
    Yamaguchi, T; Nagahama, S; Ichikawa, Y; Honma, Y; Takadama, K
    英語, 共著, 269-296, Advanced Robotics and Intelligent Automation in Manufacturing IGI Global, 出版日 2019年11月, 査読付
  • How to Design Adaptable Agents to Obtain Consensus with Omoiyari
    Maekawa, Y; Uwano, F; Kitajima, E; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 462-475, Human Interface and the Management of Information, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 11569, Part Ⅰ, Springer-Verlag, 出版日 2019年07月30日, 査読付
  • Model-based Multi-Objective Reinforcement Learning with Unknown Weights
    Yamaguchi, T; Nagahama, S; Ichikawa, Y; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 311-321, Human Performance Technology: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications, Chapter 10 IGI Global, 出版日 2019年05月, 査読付
  • A Distribution Control of Weight Vector Set for Multi-objective Evolutionary Algorithms
    Takagi, T; Takadama,K; Sato, H
    学術書, 英語, 共著, 70-80, Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering(LNICST), Springer-Verlag, 出版日 2019年03月13日, 査読付
  • Evolving Generalized Solutions for Robust Multi-Objective Optimization: Transportation Analysis in Disaster
    Takadama K; Sato, K; Sato, H
    学術書, 英語, 共著, 491-503, Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 11411, Springer-Verlag, 出版日 2019年03月12日, 査読付
  • Strategy for Learning Cooperative Behavior with Local Information for Multi-agent Systems
    Uwano, F; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 663-670, Principles and Practice of Multi-Agent Systems, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 11224, Springer-Verlag, 出版日 2018年11月01日, 査読付
  • Awareness Based Recommendation by Passively Interactive Learning: Toward a Probabilistic Event
    Yamaguchi, T; Nishimura, T; Nagahama, S; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 247-275, Novel Design and Applications of Robotics Technologies, Chapter 9 IGI Global, 出版日 2018年09月, 査読付
  • Correcting Wrongly Determined Opinions of Agents in Opinion Sharing Model
    Kitajima, E; Zhang, C. Ishii, H; Uwano, F; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 658-676, Human Interface and the Management of Information, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10904, Springer-Verlag, 出版日 2018年07月19日, 査読付
  • Generating Learning Environments Derived from Found Solutions by Adding Sub-goals toward the Creative Learning Support
    Okudo, T; Yamaguchi, T; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 313-330, Human Interface and the Management of Information, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10905, Springer-Verlag, 出版日 2018年07月19日, 査読付
  • GECCO '18: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference
    Aguirre, H; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, ISBN: 978-1-4503-5618-3, ACM, 出版日 2018年07月15日
  • Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
    Aguirre, H; Takadama, K
    共著, ACM, 出版日 2018年07月
  • Analyzing the goal findingprocess of human's learning with the reflection subtask
    Yamaguchi; T. Tamai, Y; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 442-459, Handbook of Research on Biomimetics and Biomedical Robotics, Chapter 19 IGI Global, 出版日 2017年12月, 査読付
  • Strategy to Improve Cuckoo Search toward Adapting Randomly Changing Environment
    Umenai, Y; Uwano, F; Sato, H; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 573-582, Advances in Swarm Intelligence, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10385, Springer-Verlag, 出版日 2017年07月27日, 査読付
  • Towards Adaptive Aircraft Landing Order with Aircraft Routes Partially Fixed by Air Traffic controllers as Human Intervention
    Murata, A; Sato, H; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 422-433, Human Interface and the Management of Information, Part II, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10274, Springer-Verlag, 出版日 2017年07月12日, 査読付
  • Designing the learning goal space for human toward acquiring a creative learning skill
    Okudo, T; Takadama, K; Yamaguchi, T
    学術書, 英語, 共著, Human Interface and the Management of Information, Part II, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 10274, 460-475, Springer-Verlag, 出版日 2017年07月12日, 査読付
  • Generating Hub-Spoke Network for Public Transportation: Comparison between Genetic Algorithm and Cuckoo Search Algorithm
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    学術書, 英語, 共著, 263-275, Intelligent and Evolutionary System, Springer-Verlag, 出版日 2016年11月17日, 査読付
  • Optimization of Aircraft Landing Route and Order Based on Novelty Search
    Murata, A; Sato, H; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 291-304, Intelligent and Evolutionary System, Springer-Verlag, 出版日 2016年11月17日, 査読付
  • Communication-less Cooperative Q-learning Agents in Maze Problem
    Uwano, F; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 453-467, Intelligent and Evolutionary System, Springer--Verlag, 出版日 2016年11月17日, 査読付
  • Preventing Incorrect Opinion Sharing with Weighted Relationship among Agents
    Saito, R; Nakata, M; Sato, H; Kovacs, T; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 50-62, The 18th International Conference on Human-Computer Interraction (HCI 2016), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 9735, Part II, Springer-Verlag, 出版日 2016年07月20日, 査読付
  • Personalized real-time sleep stage from past sleep data to today's sleep stage estimation
    Tajima, Y; Harada, T; Sato, H; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, 501-510, The 18th International Conference on Human-Computer Interraction (HCI 2016), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 9735, HCI-2016: Part II Springer-Verlag, 出版日 2016年07月20日, 査読付
  • Awareness Based Recommendation Toward A New Preference: Evaluation of The Awareness Effect
    Yamaguchi, T; Nishimura, T; Takadama, K
    英語, 共著, Chapter 9, 219-241, Handbook of Research on Advancements in Robotics and Mechatronics, IGI Global, 出版日 2015年04月05日
  • Messy Coding in the XCS Classifier System for Sequence Labeling
    Nakata, M; Kovacs, T; Takadama, K
    英語, 共著, Vol8672, 191-200, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2014年09月17日, 査読付
  • Visualizing mental learning processes with invisible mazes for continuous learning
    Yamaguchi, T; Takemori, K; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, Vol. 8522, 137-148, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2014年06月25日, 査読付
  • Favor Information Presentation and its Effect for Collective-Adaptive Situation
    Mori, A; Harada, T; Ichikawa, Y; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, Vol. 8522, 455-466, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2014年06月22日, 査読付
  • Asynchronous Evolution by Reference-based Evaluation: Tertiary Parent Selection and its Archive
    Harada, T; Takadama, K
    学術書, 英語, 共著, Vol. 8599, 198-209, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2014年04月23日, 査読付
  • Controlling Selection Area of Useful Infeasible Solutions in Directed Mating for Evolutionary Constrained Multiobjective Optimization
    Miyakawa, M; Takadama, K; Sato, H
    学術書, 英語, 共著, vol.8426, 137-152, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2014年02月20日, 査読付
  • What is Needed to Promote an Asynchronous Program Evolution in Genetic Programing?
    Takadama, K; Harada, T; Sato H; Hattori, K
    学術書, 英語, 共著, Vol.8426, 227-241, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2014年02月20日, 査読付
  • Towards Understanding of Pareto Solutions in Multi-Dimensiona lSpace via Interactive System
    Takadama, K; Sawadaishi, Y; Harada, T; Ichikawa, Y; Sato, k; Hattori, H; Yamaguchi, T
    英語, 共著, The 15th International Conference on Human-Computer Interaction, Vol. 8018, 137-146, Lecture Notes in Computer science, Springer-Verlag, 出版日 2013年07月, 査読付
  • Modeling a human's learning and mastery process toward learning support system on human computer interaction
    Takemori, K; Yamaguchi, T; Sasaji, K; Takadama, K
    英語, 共著, The 15th International Conference on Human-Computer Interaction Vol. 8016, 555-564, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2013年, 査読付
  • Modeling a Human's Learning Processese Toward Continuous Learning Support System
    Yamaguchi, T; Takemori, K; Takadama, K
    英語, 共著, 69-94, Mechatronics Engineering, Wiley-ISTE, 出版日 2013年
  • Awareness Based Recomendation- Toward The Human Adaptive and Friendly Interactive learning System Engineerning Creative Design in Robotics and Mechanics
    Yamaguchi, T; Nishimura, T; Takadama, K
    英語, 共著, Chapter 6, 86-100, Engineering Creative Design in Robotics and Mechatronics, IGI Global, 出版日 2013年
  • Asynchronous Evaluation based Genetic Programming : Comparison of Asynchronous Synchronous Evaluation andits Analysis," 16th European Conference on Genetic Programming, Lecture Notes in Computer Science
    Harada, T; Takadama, K
    英語, 共著, Vol. 7831, 241-252, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2013年, 査読付
  • XCS with Adaptive Action Mapping: Ninth International Conference on Simulated Evolution and Learning (SEAL2012))
    Nakata, M; Lanzi, P. L; Takadama, K
    英語, 共著, Vol. 7673, 138-147, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2012年, 査読付
  • Enhancing Learning Capabilities by XCS with Best Action Mapping Parallel Problem Solving from Nature PPSN XII
    Nakata, M; Lanzi, P. L; Takadama, K
    英語, 共著, Vol. 7491, 256-265, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2012年, 査読付
  • Bayesian Analysis Method of Time Series Data in Greenhouse Gas Emissions Trading Market
    Nakata, T; Takadama, K; Watanabe, S
    英語, 共著, Post Proceedings of the 6th international Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems(AESCS-2009), AESCS-2009, Springer-Verlag, 出版日 2011年07月
  • What Kinds of Human Negotiation Skill Can be Acquired by Changing Negotiation Order of Bargaining Agents?
    Takadama, K; Otaki, A; Sato, K; Matsushima, H; Otani, M; Ichikawa, Y; Hattori, K; Sato, H
    英語, 共著, Vol. 6772, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 出版日 2011年
  • Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6772
    Takadama, K; Otaki, A; Sato, K; Matsushima, H; Otani, M; Ichikawa, Y; Hattori, K; Sato, H
    英語, 共著, What Kinds of Human Negotiation Skill Can be Acquired by Changing Negotiation Order of Bargaining Agents?, Springer--Verlag, 出版日 2011年
  • Post Proceedings of The Sixth International Workshop onAgent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'09)
    Nakada, T; Takadama, K; Watanabe, S
    英語, 共著, Bayesian Analysis Method of Time Series Data in Greenhouse Gas Emissions Trading Market,, Springer-Verlag Tokyo, 出版日 2010年
  • Springer Series on Agent Based Social Systems (ABSS) Vol. 7
    Takadama, K; Cioffi-Revilla, C; Deffuant, G
    英語, 共著, Simulating Interacting Agents and Social Phenomena: The Second World Congress, Springer-Verlag, 出版日 2010年
  • Parallel Problem Solving from Nature PPSN XI Lecture Notes in Computer Science
    Shimada, T; Otani, M; Matsushima, H; Sato, H; Hattori; K; Takadama, K
    英語, 共著, `Hybrid Directional-biased Evolutionary Algorithm for Multi-objective Optimization,, Springer-Verlag, 出版日 2010年
  • Advances in Neural Network Research and Applications, Lecture Note in Electrical Engineering, Vol. 67
    Otani, A; Hattori, K; Takadama, K
    英語, 共著, Large-Scale Structure Assembly by Multiple Robots Which May be broken,, Springer-Verlag, 出版日 2010年
  • 自己組織化ハンドブック (国武 豊喜 (監修))
    高玉 圭樹
    日本語, 共著, 組織学習, NTS出版, 出版日 2009年
  • AI 2009: Advances in Artificial Intelligence -The 22nd Australasian Joint Conference LNAI 5866
    Ushida, Y; Hattori, K; Takadama, K
    英語, 共著, From My Agent to Our Agent: Exploring Collective Adaptive Agent via Barnga, Springer, 出版日 2009年
  • Operations Research and Its Applications: The 8th InternationalSymposium on Operations Research and Its Applications (ISORA 2009),Lecture Notes in Operations Research 10
    Watanabe, D; Majima, T; Takadama, K; Katsuhara, M
    英語, 共著, Generalized Weber Model for Hub Location of Air Cargo,, World Publishing Corporation, 出版日 2009年
  • 10th International Workshop, IWLCS 2006 and 11th International Workshop, IWLCS 2007,Revised Selected, Lecture Notes in Computer Science
    Bacardit, J; Bernado-Mansilla, E; Butz, M.V; Kovacs, T; Llora, X; Takadama, K
    英語, 編者(編著者), Learning Classifier Systems, Vol. 4998, Springer-Verlag, 出版日 2008年
  • エージェントアプローチ 人工知能 第2版
    高玉 圭樹; 古川康一; 中島秀行; 鷲尾隆; 犬塚信博; 新田克己
    日本語, 単訳, ``実世界におけるプランニングと行為'',12章 翻訳, 共立出版, 出版日 2008年
  • Learning Classifier Systems: Workshops, IWLCS 2003-2005, Revised Selected Papers,Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4399
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K
    英語, 共著, Counter Example for Q-Bucket-Brigade under Prediction Problem, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Learning Classifier Systems: Workshops, IWLCS 2003-2005, Revised Selected Papers, Lecture Notes in Artificial Intelligence Vol. 4399
    英語, 編者(編著者), Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Proceedings of the Third International Model-to-Model Workshop (M2M'07)
    Rouchier; J. Cioffi-Revilla; C. Polhill, G; Takadama K
    英語, 編者(編著者), GREQAM-CNRS, 出版日 2007年
  • Analysis on Transport Networks of Railway, Subway and Waterbus in Japan" in Emergent Intelligence of Networked Agents,Studies in Computational Intelligence, Vol. 56
    Majima, T; Katsuhara, M; Takadama, K
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • A Partitioned Random Network Agent Model for Organizational Sectionalism Studies" in New Frontiers in Artificial Intelligence - JSAI 2003 and JSAI2004 Conference and Workshops, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3609
    Yuta, K; Fujiwara, Y; Souma, W; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Analyzing Parameter Sensitivity and Classifier Representations for Real-valued XCS" Learning Classifier Systems: Workshops, IWLCS 2003-2005, Revised Selected Papers, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4399
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Counter Example for Q-Bucket-Brigade under Prediction Problem"in Learning Classifier Systems: Workshops, IWLCS 2003-2005, Revised Selected Papers,Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4399
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • X-MAS: Validation tool based on meta-programming, Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems IV:Post-proceedings of The Forth AESCS Interaction Workshop 2005(AESCS'05)
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Multi-Agent-Based Simulation VII (MABS'06)Lecture Notes in Computer Science Vol. 4442
    Springer-Verlag
    英語, 編者(編著者), Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Exploring Quantitative Evaluation Criteria for Service and Potentials of New Service in Transportation: Analyzing Transport Networks of Railway, Subway, and Waterbus ,'' The Eighth International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated L
    Takadama, K; Majima, T; Watanabe, D; Katsuhara, M
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Emergent Intelligence of Networked Agents, Studies in Computational Intelligence,Vol. 56
    Majima, T; Katsuhara, M; Takadama, K
    英語, 共著, Analysis on Transport Networks of Railway, Subway and Waterbus in Japan, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • New Frontiers in Artificial Intelligence - JSAI 2003 and JSAI2004 Conference and Workshops, Lecture Notes in Artificial Intelligence,Vol. 3609
    Yuta, K; Fujiwara, Y; Souma, W; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, A Partitioned Random Network Agent Model for Organizational Sectionalism Studies, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Learning Classifier Systems: Workshops, IWLCS 2003-2005, Revised Selected Papers,Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 4399
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, Analyzing Parameter Sensitivity and Classifier Representations for for Real-valued XCS, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems IV:Post-proceedings of The Forth AESCS Interaction Workshop 2005(AESCS'05)
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, X-MAS: Validation tool based on meta-programming, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • Multi-Agent-Based Simulation VII (MABS'06), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4442
    Takadama, K; Kawai, T; Koyama, Y
    英語, 共著, Can Agents Acquire Human-like Behaviors in a Sequential Bargaining Game? - Comparison of Roth's and Q-learning agents -, Springer-Verlag, 出版日 2007年
  • A Partitioned Random Network Agent Model for Organizational Sectionalism Studies, JSAI 2003/2004 Workshop Post-Proceedings, Lecture Notes in Computer Science
    Yuta, K; Fujiwara, Y; Souma, W; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2006年
  • Analyzing BARNGA Gaming Simulation through Modelling an Agent-Based Model,'' Agent Based Modeling Meets Gaming Simulation 2003
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O; Arai, K
    英語, 共著, Springer-Verlag, 出版日 2006年
  • Detecting Failure of Spacecraft Using Separated States in Particle Filters,''Post-proceeding of The 25th International Symposium on Space Technology and Science: ISTS'06
    Takadama, K; Murakami, T; Kawahara, Y
    英語, 共著, Nissei eblo Inc., 出版日 2006年
  • Multi-Agent-Based Simulation IV, The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation (MAMABS'04), Lecture Notes in Computer Science
    Takadama, K; Fujita, H
    英語, 共著, Toward Guidelines for Modeling Learning Agents in Multiagent-Based Simulation: Implications from Q-learning and Sarsa agents, Springer-Verlag,, 出版日 2005年
  • Agent-Based Simulation: From Modeling Methodologies to Real-World Applications,Post-proceeding of The Third International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'04)
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O; Arai, K
    英語, 共著, Evaluation Criteria for Learning Mechanisms Applied to Agents in a Cross-Cultural Simulation, Springer-Verlag, 出版日 2005年
  • Multi-Agent-Based Simulation IV, The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation (MAMABS'04), Lecture Notes in Computer Science
    Davidsson, P; Logan, B; Takadama K
    英語, 編者(編著者), Springer-Verlag, 出版日 2005年
  • Foundations of Learning Classifier Systems
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, Learning Classifier Systems with Convergence and Generalization, Springer-Verlag, 出版日 2005年
  • Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2005) Workshop
    Rothlauf, F; Blowers, M; Branke, J; Cagnoni, S; Garibay,I.I; Garibay, O; Grahl; J. Hornby, G; de Jong, E.D; Kovacs, T; Kumar, S; Lima, C.F; Llora, X; Lobo, F; Merkle, L.D; Miller,J; Moore, J.H; O'Neill, M; Pelikan, M; Riopka, T.P; Ritchie,M.D; Sastry, K; Smith, S.L; Stringer, H; Takadama, K; Toussaint, M; Upton, S.C; Wright, A.H; Yang, S
    英語, 編者(編著者), ACM Press, 出版日 2005年
  • Agent Based Modeling Meets Gaming Simulation 2003
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O; Arai, K
    英語, 共著, Analyzing BARNGA Gaming Simulation through Modelling an Agent-Based Model, Springer-Verlag, 出版日 2005年
  • Applications of Learning Classifier Systems, Fuzziness and Soft Computing series
    Takadama, K
    英語, 共著, Exploring Organizational-Learning Oriented Classifier System in Real-World Problems, Springer-Verlag, 出版日 2004年
  • Recent Advances in Simulated Evolution and Learning World Scientific
    Wada, A; Takadama K; Shimohara, K; Katai, O
    英語, 共著, Autonomous Symbol Acquisition Through Agent Communication, 出版日 2004年
  • Meeting the Challenge of Social Problems via Agent-Based Simulation: Post Proceedings of The Second International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'02)
    Terano, T; Deguchi, H; Takadama K
    英語, 編者(編著者), Springer-Verlag Tokyo, 出版日 2003年
  • Multi-Agent-Based Simulation III, The 4th International Workshop on Multi-Agent Based Simulation (MABS'03), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 2927
    Takadama, K; Suematsu, Y. L; Sugimoto, N; Nawa, N. E; Shimohara, K
    英語, 共著, Towards Verification and Validation in Multiagent-Based Systems and Simulations: Analyzing Different Learning Bargaining Agents, Springer-Verlag, 出版日 2003年
  • Meeting the Challenge of Social Problems via Agent-Based Simulation: Post Proceedings of The Second International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'02)
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Nawa, N. E; Shimohara, K; Katai O
    英語, 共著, The X-MAS SYSTEM: Toward Simulation Systems for Cross-Validation in Multiagent-based Simulation, Springer-Verlag Tokyo, 出版日 2003年
  • マルチエージェント学習 - 相互作用の謎に迫る -
    高玉 圭樹
    日本語, 編者(編著者), コロナ社, 出版日 2003年
  • Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems
    K. Takadama; K. Shimohara
    英語, 共著, The Hare and The Tortoise Cumulative Progress in Agent-Based Simulation, The IOS Press, 出版日 2002年
  • Learning Classifier Systems Meet Multiagent Environment
    192, 210, Advances in Learning Classifier Systems, 出版日 2001年, 査読付
  • Learning Classifier Systems meet Multiagent Environments
    K. Takadama; T. Terano; K. Shimohara i; P.L. Lanzi; W. Stolzmann; S.W. Wilson
    英語, Advances in Learning Classifier Systems,Lecture Notes in Artificial Intelligence,Springer--Verlag, 出版日 2001年
  • Towards a Multiagent Design Principle Analyzing an Organizational-Learning Oriented Classifier System
    K. Takadama; T. Terano; K. Shimohara; K. Hori; S.NakasukaV. in Loia; S. Sessa
    英語, Soft Computing Agents: New Trends for Designing Autonomous Systems, The series of Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer--Verlag, 出版日 2001年
  • Toward Cumulative Progress in Agent-Based Simulation
    K. Takadama; K. Shimohara; in T. Terano; T. Nishida; A. Namatame; S. Tsumoto; Y. Ohsawa; nd T; Washio (E
    英語, New Frontiers in Artificial Intelligence -- Joint JSAI 2001 WorkshopPost-Proceedings --, Lecture Notes in Computer Science, Springer--Verlag, 出版日 2001年
  • How to design good rules for multiple learning agents in scheduling problems?
    K. Takadama; M. Watabe; K. Shimohara; S. Nakasuka; H. Nakashima; C. Zhang
    英語, Lecture Notes in Artificial Intelligence,Springer-Verlag, 出版日 1999年
  • Analyzing the Roles of Problem Solving and Learning in Organizational-Learning Oriented Classifier System
    K. Takadama; S. Nakasuka; T. Terano; H.Y. Lee; H; Motoda
    英語, Lecture Notes in ArtificialIntelligence,Springer-Verlag, 出版日 1998年
  • Grammatical Learning Model for Adaptive Collective Behaviors in Multiple Robots
    K. Takadama; K. Hajiri; T. Nomura; K. Shimohara; S. Nakasuka; in; G. Paun; A. Salomaa
    英語, Grammatical Models of Multi-Agent Systems, Gordon and Breach, 出版日 1998年
  • Artificial Intelligence for Spacecraft Location Estimation based on Craters
    Takadama, K; Uwano, F; Waragai, Y; Nakari, I; Kamata, H; Ishida, T; Fukuda, S; Sawai, S; Sakai, S
    共著, CRC Press

講演・口頭発表等

  • REM Estimation Based on Accelerometer by Excluding Other Stages and Two-Scale Smoothing
    Shintani, D; Nakari, I; Washizaki, S; Takadama, K
    The 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2024), (to appear), Florida, 査読付, アメリカ合衆国
    発表日 2024年07月
    開催期間 2024年07月15日- 2024年07月19日
  • Generating High-Dimensional Prototypes with a Classifier System by Evolving in Latent Space
    Yatsu, N; Shiraishi, H; Sato, H; Takadama, K
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2024), Companion, (to appear), 招待, Melbourne, オーストラリア連邦
    発表日 2024年07月
    開催期間 2024年07月14日- 2024年07月18日
  • Approximating Pareto Local Optimal Solution Networks
    Tanaka, S; Ochoa, G; Liefooghe, A; Takadama, K; Sato, H
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2024), (to appear), Melbourne, 査読付, オーストラリア連邦
    発表日 2024年07月
    開催期間 2024年07月14日- 2024年07月18日
  • Multi-Layer Cortical Learning Algorithm for Forecasting Time-Series Data with Smoothly Changing Variation Patterns
    Fujino, K; Takadama, K; Sato, H
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • Design of Generalized and Specialized Helper Objectives for Multi-objective Continuous Optimization Problems
    Mochizuki, K; Ishizuka, T; Yatsu, N; Sato, H; Takadama, K
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • From multipoint search to multiarea search: Novelty-based multi-objectivization for unbounded search space optimization
    Ishizawa; Sato, H; Takadama, K
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • Designing Helper Objectives in Mult-objectivization
    Tanaka, S; Liefooghe, A; Takadama, K; Sato, H
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • Pareto Front Estimation Model Optimization for Aggregative Solution Set Representation
    Okumura, N; Takadama, K; Sato, H
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • Prototype Generation with sUpervised Classifier system on kNN matching
    Yatsu, N; Shiraishi, H; Sato, H; Takadama, K
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • Push and Pull Search with Directed Mating for Constrained Multi-objective Optimization
    Takamiya, R; Miyakawa, M; Takadama, K; Sato, H
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • Should Multi-objective Evolutionary Algorithms Use Always Best Non-dominated Solutions as Parents?
    Sato, K; Okumura, N; Takadama, K; Sato, H
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • Evolutionary Constrained Multi-Factorial Optimization Based on Task Similarity
    Kawakami, S; Takadama, K; Sato, H
    2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), (to appear), Yokohama, 査読付, 日本国
    発表日 2024年
    開催期間 2024年06月30日- 2024年07月05日
  • NREM3 Sleep Stage Estimation Based on Accelerometer by Body Movement Count and Biological Rhythms
    Shintani, D; Nakari, I; Washizaki, S; Takadama, K
    The AAAI 2024 Spring Symposia, Impact of GenAI on Social and Individual Well-being, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Palo Alto, 査読付, アメリカ合衆国
    発表日 2024年03月27日
  • Sleep Stage Estimation by Introduction of Sleep Domain Knowledge to AI: Towards Personalized Sleep Counseling System with GenAI
    Nakari, I; Takadama, K
    The AAAI 2024 Spring Symposia, Impact of GenAI on Social and Individual Well-being, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Palo Alto, 査読付, アメリカ合衆国
    発表日 2024年03月25日
  • The Challenges for GenAI for social and individual Well-being
    Kido T; Takadama, K
    The AAAI 2024 Spring Symposia, Impact of GenAI on Social and Individual Well-being, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Palo Alto, 査読付, アメリカ合衆国
    発表日 2024年03月25日
  • What is a correct output by Generative AI from the viewpoint of Well-being? Perspective from sleep stage estimation
    Takadama, K
    The AAAI 2024 Spring Symposia, Impact of GenAI on Social and Individual Well-being, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Palo Alto, 査読付, アメリカ合衆国
    発表日 2024年03月25日
  • 解集合アグリゲーションのためのパレートフロントモデルの最適化, テス問題とビル運用最適化問題における検証
    奥村 成; 太田 恵大; 佐藤 冬樹; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第25回進化計算学会研究会, 神奈川(東京都市大学横浜キャンパス), 日本国
    発表日 2024年03月22日
  • パレートフロントのアンサンブル推定に関する検討
    木川田 幸翼; 奥村 成; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第25回進化計算学会研究会, 神奈川(東京都市大学横浜キャンパス), 日本国
    発表日 2024年03月22日
  • 大脳新皮質学習に基づく多変量の時系列予測の補完に関する検討
    丹羽 和磨; 藤野 和志; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    計測自動制御学会,第51回知能システムシンポジウム, 大阪(近畿大学), 日本国
    発表日 2024年03月11日
  • 大脳新皮質学習に基づくサッカード運動の模倣に関する検討
    松田 優一; 丹羽 和磨; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    計測自動制御学会,第51回知能システムシンポジウム, 大阪(近畿大学), 日本国
    発表日 2024年03月11日
  • タスククラスタリングメタ逆強化学習に向けたファインチューンベース特徴量
    杭谷 拓海; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会,第51回知能システムシンポジウム, 大阪(近畿大学), 日本国
    発表日 2024年03月11日
  • マルチエージェント協調問題における協調行動獲得のための内部報酬設計
    竹内 意織; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会,第51回知能システムシンポジウム, 大阪(近畿大学), 日本国
    発表日 2024年03月11日
  • 洋上の航空路への合流へ向けたロバストスケジューリング
    石塚 智貴; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 462-466
    発表日 2023年12月23日
  • 多目的連続最適化問題における変数間属性を考慮したヘルパー関数の設計
    望月 啓吾; 谷津 直弥; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県, 日本国, pp. 441-448
    発表日 2023年12月23日
  • PSOとCMA-ESの相互支援による動的関数のピーク追従
    藤田 翔英; 石澤 竜希; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 372-379
    発表日 2023年12月23日
  • 目的関数変形による局所解探索の促進
    空閑 智也; 髙玉 圭樹; 佐藤 寛之
    神奈川県、小田原, 日本国, pp. 354-358
    発表日 2023年12月23日
  • タスク間類似度を用いる制約付き進化多因子最適化に関する一検討
    川上 紫央; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 338-345
    発表日 2023年12月23日
  • k近傍照合を用いた進化的ルール学習によるWeighted Prototype Selection
    谷津 直弥; 白石 洋輝; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 309-316
    発表日 2023年12月23日
  • 非有界探索空間最適化に向けたNovelty based Multi-Objectivizationによる多峰性多点探索
    石澤 竜希; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 250-257
    発表日 2023年12月22日
  • パレート局所解ネットワークの近似的な構築
    田中 彰一郎; Gabriela Ochoa; Arnaud Liefooghe; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 224-233
    発表日 2023年12月22日
  • 多目的進化計算における非劣解アーカイブからの親集合の再選択に関する検討
    佐藤 和磨; 奥村 成; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム 2023, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 151-157
    発表日 2023年12月22日
  • 制約付き多目的最適化のためのプッシュ・プル探索における指向性交配
    高宮 諒翔; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第17回進化計算シンポジウム, 神奈川県、小田原, 日本国, pp. 19-26
    発表日 2023年12月22日
  • A Preliminary Study on Ensemble Pareto Front Estimation
    Kikawada, K; Takagi, T; Okumura, N; Takadama, K; Sato, H
    The 5th ASEAN UEC Workshop 2023, 調布・東京, 日本国
    発表日 2023年12月10日
    開催期間 2023年12月
  • A Preliminary Study on Spatially Distributed Data Forecast Using Cortical Learning Algorithm
    Niwa, K; Aoki, T; Fujino, K; Takadama, K; Sato, H
    The 5th ASEAN UEC Workshop 2023, Chofu, Tokyo, 日本国, 国内会議
    発表日 2023年12月10日
    開催期間 2023年12月
  • A Preliminary Study on Solution Generation for Evolutionary Multi-factorial Optimization
    Kawakami, S; Takadama, K; Sato, H
    The 5th ASEAN UEC Workshop 2023, Chofu, Tokyo, 日本国
    発表日 2023年12月10日
    開催期間 2023年12月
  • マルチエージェント強化学習におけるカリキュラム学習適用に向けた観測選択アルゴリズムの設計
    坂上 凜矩; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会 2023 (SSI2023), 計測自動制御学会, 江東区(芝浦工業大学)、東京都, 日本国
    発表日 2023年11月11日
    開催期間 2023年11月10日- 2023年11月12日
  • 非通信マルチエージェント強化学習による即時的環境変化の追従性に関する一考察
    上野 史; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会 2023 (SSI2023), 計測自動制御学会, 江東区(芝浦工業大学)・東京都, 日本国, pp. 326-331
    発表日 2023年11月11日
    開催期間 2023年11月10日- 2023年11月12日
  • 衝突危険領域と他船の衝突回避方針推定を考慮したマルチエージェント深層強化学習
    戸板 佳祐; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会 2023 (SSI2023), 計測自動制御学会, 江東区(芝浦工業大学)、東京都
    発表日 2023年11月
    開催期間 2023年11月10日- 2023年11月12日
  • 準最適なデモンストレーションに対応するアーカイブに基づくマルチエージェント敵対的強化学習
    植木駿介; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会 2023 (SSI2023), 計測自動制御学会, 江東区(芝浦工業大学)、東京都
    発表日 2023年11月
    開催期間 2023年11月10日- 2023年11月12日
  • Alzheimer Dementia Detection Based on Time-series Instability of Heart Rate
    Matsuda, N; Nakari, I; Takadama, K; Katayama, K; Shiraishi, M; Ohira, Y
    口頭発表(一般), The 45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2023), Sydney, 査読付, オーストラリア連邦, 国際会議
    発表日 2023年07月25日
    開催期間 2023年07月24日- 2023年07月27日
  • Personalized Non-contact Sleep Stage Estimation with Weighted Probability Estimation by Ultradian Rhythm
    Nakari, I; Matsuda, N; Takadama, K
    The 45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2023), Sydney, 査読付, オーストラリア連邦, 国際会議
    発表日 2023年07月25日
    開催期間 2023年07月24日- 2023年07月27日
  • Exploring High-dimensional Rules Indirectly via Latent Space Through a Dimensionality Reduction for XCS
    Yatsu, N; Shiraishi, H; Sato, H; Takadama, K
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2023), Lisbon, 査読付, ポルトガル共和国
    発表日 2023年07月17日
    開催期間 2023年07月15日- 2023年07月19日
  • Toward Unbounded Search Space Exploration by Particle Swarm Optimization in Multi-Modal Optimization Problem
    Ishizawa, R; Kuga, T; Maekawa Y; Sato, H; Takadama, K
    2023 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2023), 査読付
    開催期間 2023年07月01日- 2023年07月05日
  • 運転事故防止に向けた睡眠トータルケア:運転前の睡眠状況把握と運転後の睡眠改善
    高玉 圭樹
    公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等, 自動車技術会, 招待, 自動車技術会, 千代田区、東京, 日本国
    発表日 2023年06月16日
  • 戸板 佳祐, 中理 怡恒, 高玉 圭樹
    衝突回避方針の相互選択状況下における方針推定に基づくマルチエージェント強化
    計測自動制御学会,第50回知能システムシンポジウム
    発表日 2023年03月29日
  • マルチエージェント敵対環境における協調行動のためのカリキュラム学習の設計
    坂上 凜矩; 戸板 佳祐; 高玉 圭樹
    計測自動制御学会,第50回知能システムシンポジウム
    発表日 2023年03月29日
  • How to handle well-being in Socially Responsible AI? - Findings from sleep perspective
    Takadama, K
    口頭発表(一般), The AAAI 2023 Spring Symposia, The AAAI 2023 Spring Symposia, Socially Responsible AI for Well-being, AAAI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), San Fransico, 査読付, アメリカ合衆国, 国際会議
    発表日 2023年03月29日
  • Evaluation of sleep quality and thermal environment according to nap time
    Nakai, M; Ashikaga, T; Shimizu, J; Takadama, K
    口頭発表(一般), The AAAI 2023 Spring Symposia, The AAAI 2023 Spring Symposia, Socially Responsible AI for Well-being, AAAI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), San Fransico, 査読付, アメリカ合衆国, 国際会議
    発表日 2023年03月28日
  • Sleep Stage Estimation based on The Estimated Probability of each Sleep Stage by Learning with Specialized Models
    Nakari, I; Takadama, K
    口頭発表(一般), The AAAI 2023 Spring Symposia, The AAAI 2023 Spring Symposia, Socially Responsible AI for Well-being, AAAI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), San Fransico, 査読付, 国際会議
    発表日 2023年03月28日
  • The Challenges for Socially Responsible AI for Well-being
    Kido, T; Takadama, K
    The AAAI 2023 Spring Symposia, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), San Fransico, 査読付, アメリカ合衆国, 国際会議
    発表日 2023年03月27日
  • Adaptive Synapse Adjustment and Decoding in Action-prediction Cortical Learning Algorithm
    Fujino, K; Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    The 14th World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC2022), 査読付
    発表日 2023年03月02日
  • Preliminary Study of Adaptive Synapse Generation in Cortical Learning Algorithm
    K. Aoki; Takadama, K; Sato, H
    2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), 査読付
    発表日 2023年03月02日
  • Similarity-based Multi-factorial Evolutionary Algorithm for Binary Optimization Problems
    Kawakami, S; Tanaka, S; Takadama, K; Sato, H
    2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), 査読付
    発表日 2023年03月02日
  • Multi-layer Cortical Learning Algorithm for Trend Changing Time-series Forecast
    Fujino, K; Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), 査読付
    発表日 2023年03月01日
  • 少数個体に向けた局所解アーカイブに基づく局所解探索のための複数粒子群最適化
    前川 裕介; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    進化計算学会,第16回進化計算シンポジウム 2022
    発表日 2022年12月17日
  • 多因子CMNKランドスケープ問題において類似目的関数を利用する進化計算
    川上 紫央; 田中 彰一郎; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    進化計算学会,第16回進化計算シンポジウム 2022
    発表日 2022年12月17日
  • 車列表現の一般化による多様な車列に適用可能な車両入替手順の進化的最適化
    古屋 敬祐; 中理 怡恒; 長濱 章仁; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    進化計算学会,第16回進化計算シンポジウム 2022
    発表日 2022年12月17日
  • 進化的ルール学習と次元削減・生成モデルのハイブリッドモデルにおける観測空間での報酬による潜在空間を経由したルール学習手法
    谷津 直弥; 白石 洋輝; 佐藤 寛之; 髙玉 圭樹
    進化計算学会,第16回進化計算シンポジウム 2022
    発表日 2022年12月17日
  • 学習分類子システムによる深層学習モデルの複数判断ルールの獲得
    新谷 大樹; 谷津 直弥; 白石 洋輝; 高玉 圭樹
    進化計算学会,第16回進化計算シンポジウム 2022
    発表日 2022年12月17日
  • 無限探索空間のマルチモーダル最適化問題に向けた粒子群最適化による動的探索範囲拡張
    石澤 竜希; 空閑 智也; 前川 祐介; 佐藤 寛之; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 進化計算学会,第16回進化計算シンポジウム 2022
    発表日 2022年12月17日
  • マルチファネル構造を持つ単一目的最適化問題の多目的化による緩和
    田中 彰一郎; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 進化計算学会,第16回進化計算シンポジウム 2022
    発表日 2022年12月17日
  • A Study on Synergy of Adaptive Synapse Arrangement and Column-based Decoder in Cortical Learning Algorithm
    Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    英語, Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS2022), IEEE, http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10001867/10001868/10001918.pdf?arnumber=10001918
    発表日 2022年11月29日
    開催期間 2022年11月29日- 2022年11月29日
  • Adaptive Synapse Adjustment for Multivariate Cortical Learning Algorithm.
    Fujino, K; Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    英語, Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS2022), IEEE, http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10001867/10001868/10002035.pdf?arnumber=10002035
    発表日 2022年11月29日
    開催期間 2022年11月29日- 2022年11月29日
  • Niching Migratory Multi-Swarm Optimiser by Replacing Generation and Deletion with Movement for Real Robots: adjusting swarm size based on convergence
    Maekawa, Y; Sato, H; Takadama, K
    The 16th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems (DARS 2022), 査読付
    発表日 2022年11月29日
  • 反復的に推定モデルを更新する教師あり多目的最適化アルゴリズムに関する検討
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2022)
    発表日 2022年11月27日
  • 階層型メタ強化学習におけるサブポリシーの獲得と状態マッピングによる未学習領域への適応
    加藤 駿; 中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2021), 東大阪市(近畿大学)・大阪, 国内会議
    発表日 2022年11月25日
  • 二個体協調における自由度に基づくマルチエージェント逆強化学習
    植木駿介; 亀谷 長太; 戸板 佳祐; 中理 怡恒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2021), 東大阪市(近畿大学)・大阪, 国内会議
    発表日 2022年11月25日
  • 大脳新皮質学習アルゴリズムにおけるシナプスの適応配置とカラムに基づくデコーダの協調
    青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2021), 東大阪市(近畿大学)・大阪
    発表日 2022年11月25日
  • 大脳新皮質学習における抑制性セルの導入と効果
    後藤 祐希; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2021), 東大阪市(近畿大学)・大阪, 国内会議
    発表日 2022年11月25日
  • 大脳新皮質学習における適応的なシナプス調整と予測値デコードの効果
    藤野 和志; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2021), 東大阪市(近畿大学)・大阪, 国内会議
    発表日 2022年11月25日
  • 多因子離散最適化問題において目的関数の類似度を計測して利用する進化計算の効果
    川上 紫央; 田中 彰一郎; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2021), 東大阪市(近畿大学)・大阪
    発表日 2022年11月20日
  • 複数の時間窓の生体振動データを学習した機械学習の組み合わせによる無拘束型睡眠段階推定
    中理 怡恒; 高玉 圭樹
    第3回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会
    発表日 2022年11月18日
  • Prototype models for predicting vehicle types generated in heterogeneous traffic simulation
    Nagahama, A; Wada, T; Takadama, K; Yanagisawa, D; Nishinari, K; Tanaka, K
    Traffic and Granular Flow 2022, 査読付
    発表日 2022年10月16日
  • Bus Transportation Network Optimization in Competition of Two Bus Companies Starting with Similar/Different Routes.
    Zhou, R; Nakari, I; Yatsu, N; Takadama, K
    英語, SICE Annual Conference 2022
    発表日 2022年09月09日
    開催期間 2022年09月09日- 2022年09月09日
  • Supervised Multi-objective Optimization Algorithm Using Estimation
    Takagi, M; Takadama, K; Sato, H
    英語, 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2022)
    発表日 2022年07月20日
    開催期間 2022年07月20日- 2022年07月20日
  • Impacts of Single-objective Landscapes on Multi-objective Optimization
    Tanaka, S; Takadama, K; Sato, H
    英語, 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2022)
    発表日 2022年07月20日
    開催期間 2022年07月20日- 2022年07月20日
  • XCSR with VAE using Gaussian Distribution Matching: From Point to Area Matching in Latent Space for Less-overlapped Rule Generation in Observation Space,
    Yatsu, N; Shiraishi, H; Sato, H; Takadama, K
    英語, 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2022), IEEE, http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/9870216/9870201/09870349.pdf?arnumber=9870349
    発表日 2022年07月20日
    開催期間 2022年07月20日- 2022年07月20日
  • Beta Distribution-based XCS Classifier System
    Shiraishi, H; Hayamizu, Y; Sato, H; Takadama, K
    英語, 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2022)
    発表日 2022年07月20日
    開催期間 2022年07月20日- 2022年07月20日
  • Unstable Circadian Rhythm of Heart Rate of Alzheimer Dementia Based on Biological Data of Mattress Sensor.
    Matsuda, N; Nakari, I; Takadama, K
    英語, The 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2022)
    発表日 2022年07月12日
    開催期間 2022年07月12日- 2022年07月12日
  • Non-Contact REM Sleep Estimation by Time-Series Confidence of Predictions: From Binary to Continuous Prediction in Machine Learning for Biological Data
    Nakari, I; Matsuda, N; Takadama, K
    英語, The 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2022)
    発表日 2022年07月12日
    開催期間 2022年07月12日- 2022年07月12日
  • Can the Same Rule Representation Change its Matching Area? Enhancing Representation in XCS for Continuous Space by Probability Distribution in Multiple Dimension
    Shiraishi, H; Hayamizu, Y; Sato, H; Takadama, K
    英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2022), ACM, https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3512290.3528874
    発表日 2022年07月12日
    開催期間 2022年07月12日- 2022年07月12日
  • Absumption based on Overgenerality and Condition-Clustering based Specialization for XCS with Continuous-Valued Inputs
    Shiraishi, H; Hayamizu, Y; Sato, H; Takadama, K
    英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2022), ACM, https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3512290.3528841
    発表日 2022年07月11日
    開催期間 2022年07月11日- 2022年07月11日
  • マットレスセンサから得られた生体振動データの機械学習による特徴抽出に基づく健常者と睡眠時無呼吸症候群の違いの発見
    中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第47回日本睡眠学会シンポジウム,日本睡眠学会, 京都市、京都府, 国内会議
    発表日 2022年06月30日
  • Random Forestsによる睡眠時無呼吸症候群と健常者の学習結果の比較に基づく特徴抽出と解釈可能な判定
    中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第36回人工知能学会全国大会, 国内会議
    発表日 2022年06月15日
  • A thermal environment that promotes efficient napping
    Ohga, T; Ashikaga T; Nakai M; Takadama, K
    英語, The AAAI 2022 Spring Symposia, How Fair is Fair? Achieving Wellbeing AI
    発表日 2022年03月22日
    開催期間 2022年03月22日- 2022年03月22日
  • Analysis of Circadian Rhythm Estimation Process for Improving the Accuracy of Alzheimer Dementia Detection
    Matsuda, N; Senju, T; Nakari, I; Takadama, K
    英語, The AAAI 2022 Spring Symposia, How Fair is Fair? Achieving Wellbeing AI
    発表日 2022年03月22日
    開催期間 2022年03月22日- 2022年03月22日
  • REM Estimation Based on Combination of Multi-Timescale Estimations and Automatic Adjustment of Personal Bio-vibration Data of Mattress Sensor
    Nakari, I; Matsuda, N; Takadama, K
    英語, The AAAI 2022 Spring Symposia, How Fair is Fair? Achieving Wellbeing AI
    発表日 2022年03月22日
    開催期間 2022年03月22日- 2022年03月22日
  • How to cope with bias in Well-being AI - Towards fairness in Well-being AI by personal and long-term evaluation?
    Takadama, K
    英語, The AAAI 2022 Spring Symposia, How Fair is Fair? Achieving Wellbeing AI
    発表日 2022年03月21日
    開催期間 2022年03月21日- 2022年03月21日
  • The Challenges for Fairness and Well-being - How Fair is Fair? Achieving Well-being AI
    Kido, T; Takadama, K
    The AAAI 2022 Spring Symposia, How Fair is Fair? Achieving Wellbeing AI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), 査読付
    発表日 2022年03月21日
  • 渋滞緩和に向けた交通流率と車列の不安定性を考慮した進化計算よる車両順最適化
    古屋 敬祐; 中理 怡恒; 河野 航大; 長濱 章仁; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第49回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2022年03月15日
  • 他船のモデル化を通した目的地と衝突回避方針の同時推定に基づくマルチエージェント強化学習
    戸板 佳祐; 前川 裕介; 加藤 駿; 福本 有季子; 中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第49回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2022年03月15日
  • 交互的路線の奪い合いによる複数バス会社のバス路線網の分析
    周 仁亮; 谷津 直弥; 中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第49回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2022年03月15日
  • 覚醒とNon-REM睡眠の影響を除去した体動の出現頻度に基づく非拘束型REM睡眠推定
    嘉村 魁人; 松田 尚也; 千住 太希; 中理 怡恒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第49回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2022年03月14日
  • 適応範囲の拡大に向けたMAMLとMLSHの組み合わせによるメタ強化学習
    加藤 駿; 速水 陽平; 中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第49回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2022年03月14日
  • 多目的化が最適化に与える影響に関する基礎的検討
    田中 彰一郎; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022 (SSI2021), 東大阪市(近畿大学)・大阪, 国内会議
    発表日 2022年01月25日
  • VAEを用いた学習分類子システムによる高次元マルチステップ問題の汎用的ルール学習
    谷津直弥; 白石洋輝; 佐藤寛之; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第15回進化計算シンポジウム2021(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2021年12月26日
  • β分布に基づく学習分類子システム
    白石 洋輝; 速水 陽平; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第15回進化計算シンポジウム2021(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2021年12月26日
  • 単一の目的関数のランドスケープが多目的最適化に与える影響
    田中彰一郎; 高玉圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第15回進化計算シンポジウム2021(オンライン開催)
    発表日 2021年12月26日
  • 進化型多目的最適化における重みベクトル選択に基づく解集団分割と領域別探索
    河野航大; 高玉圭樹; 佐藤寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第15回進化計算シンポジウム2021(オンライン開催), 国際会議
    発表日 2021年12月26日
  • 3目的最適化結果の可視化法に関する比較検討
    高木智章; 高玉圭樹; 佐藤寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第15回進化計算シンポジウム2021(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2021年12月26日
  • 複数解探索のための収束状況に応じた複数群間移動に基づく実ロボット適用に向けた粒子群最適化
    前川裕介; 河野航大; 佐藤寛之; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第15回進化計算シンポジウム 2021(オンライン開催), 国内会議
    発表日 2021年12月25日
  • 他エージェントの不確実性にロバストな経路獲得に向けたマルチエージェント逆強化学習
    福本 有季子; 速水 陽平; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催), 国内会議
    発表日 2021年11月22日
  • 実数値学習分類子システムにおける最近傍ルールの汎化レベルを継承する被覆法
    白石 洋輝; 速水 陽平; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催)
    発表日 2021年11月22日
  • 不確実な生体信号データの再学習を有する二段Evidential Neural Networkによる睡眠段階推定
    千住 太希; 中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催)
    発表日 2021年11月22日
  • 他エージェントの不確実性にロバストな経路獲得に向けたマルチエージェント逆強化学習
    福本 有季子; 速水 陽平; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催)
    発表日 2021年11月20日
  • 実数値学習分類子システムにおける最近傍ルールの汎化レベルを継承する被覆法
    白石 洋輝; 速水 陽平; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催)
    発表日 2021年11月20日
  • 不確実な生体信号データの再学習を有する二段Evidential Neural Networkによる睡眠段階推定
    千住 太希; 中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催)
    発表日 2021年11月20日
  • オクルージョン下における関節点の信頼値と塗りつぶしに基づく複数人の再帰的個別姿勢推定
    荒井 亮太郎; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催)
    発表日 2021年11月20日
  • 大脳新皮質学習の階層化における抑制フィードバックの検討
    青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021) (オンライン開催)
    発表日 2021年11月20日
  • 変分ベイズに基づく高精度画像照合による無人月面探査機の画像航行に関する研究
    丹治 寛樹; 大関 裕太; 伊藤 充輝; 神田 達也; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第65回宇宙科学技術連合講演会,日本航空宇宙学会(オンライン開催)
    発表日 2021年11月11日
  • 睡眠時の短時間覚醒の特徴分析と睡眠時無呼吸症候群の判定の可能性
    中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第3回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会,信学技報(オンライン開催)
    発表日 2021年11月05日
  • 三角関数近似による心拍数の概日リズムにおける正弦波成分の不安定さに基づくアルツハイマー型認知症判定
    松田 尚也; 中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第3回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会,信学技報(オンライン開催)
    発表日 2021年11月05日
  • Alzheimer Dementia Detection based on Instability of Circadian Rhythm Waves of Heartrate
    Matsuda, N; Nakari, I; Takadama, K
    英語, The 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2021)
    発表日 2021年10月31日
    開催期間 2021年10月31日- 2021年10月31日
  • Sleep Apnea Syndrome Detection Based on Degree of Convexity of Logaritshmic Spectrum Calculated from Overnight Biovibration Data of Mattress Sensor.
    Nakari, I; Takadama, K
    英語, The 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2021)
    発表日 2021年10月31日
    開催期間 2021年10月31日- 2021年10月31日
  • 無拘束型マットセンサによる睡眠時無呼吸症候群のスクリーニングの可能性
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第46回日本睡眠学会シンポジウム, 日本睡眠学会, 福岡県・福岡/オンライン
    発表日 2021年09月24日
  • グリッド型多目的進化計算における可変エリート集団に関する検討
    加納 謙介; 高木 智章; 田中 彰一郎; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 電気学会,第30回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN 2021)(オンライン開催)
    発表日 2021年09月22日
  • ルールの過剰汎化率を考慮したAbsumption に基づく実数値学習分類子システム
    白石 洋輝; 速水 陽平; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 電気学会,第30回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN 2021)(オンライン開催)
    発表日 2021年09月21日
  • 多目的意思決定を支援する有向パレートフロントの推定
    高木 智章; 田中 彰一郎; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 電気学会,第30回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN 2021)(オンライン開催)
    発表日 2021年09月21日
  • 吸収マルコフ連鎖に基づく局所解ネットワークに関する検討
    田中 彰一郎; 古谷 博史; 日和 悟; 廣安 知之; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第20回進化計算学会研究会(オンライン開催)
    発表日 2021年09月08日
  • 推定を利用する教師あり多目的最適化アルゴリズムに関する検討
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第20回進化計算学会研究会 (オンライン開催)
    発表日 2021年09月08日
  • 目的関数の類似度を利用した多因子進化計算に関する検討
    川上紫央; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第20回進化計算学会研究会(オンライン開催)
    発表日 2021年09月08日
  • Multi-factorial Evolutionary Algorithm Using Objective Similarity Based Parent Selection
    Kawakami, S; Takadama, K; Sato, H
    英語, 13th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT 2021), 査読付
    発表日 2021年09月01日
    開催期間 2021年09月01日- 2021年09月01日
  • Double-layered Cortical Learning Algorithm for Time-series Data Prediction
    Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    英語, 13th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT 2021)
    発表日 2021年09月01日
    開催期間 2021年09月01日- 2021年09月01日
  • Guiding Robot Exploration in Reinforcement Learning via Automated Planning
    Hayamizu, Y; Amiri, S; Chandan, K; Takadama, K; Zhang, S
    英語, The 31st International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2021), 査読付
    発表日 2021年08月02日
    開催期間 2021年08月02日- 2021年08月02日
  • Misclassification Detection based on Conditional VAE for Rule Evolution in Learning Classifier System
    Shiraishi, H; Tadokoro, M; Hayamizu, Y; Fukumoto, Y; Sato; H; Takadama, K
    英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2021)
    発表日 2021年07月12日
    開催期間 2021年07月12日- 2021年07月12日
  • Weight Vector Arrangement Using Virtual Objective Vectors in Decomposition-based MOEA
    Takagi, M; Takadama, K; Sato, H
    英語, 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2021), 6, 査読付
    発表日 2021年06月30日
    開催期間 2021年06月30日- 2021年06月30日
  • XCS with Weight-based Matching in VAE Latent Space and Additional Learning of High-Dimensional Data
    Tadokoro, M; Sato, H; Takadama, K
    英語, 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2021), 査読付
    発表日 2021年06月29日
    開催期間 2021年06月29日- 2021年06月29日
  • Increasing Accuracy and Interpretability of High-Dimensional Rules for Learning Classifier System
    Shiraishi, H; Tadokoro, M; Hayamizu, Y; Fukumoto, Y; Sato; H; Takadama, K
    英語, 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2021), 査読付
    発表日 2021年06月29日
    開催期間 2021年06月29日- 2021年06月29日
  • Alzheimer Dementia Detection based on Circadian Rhythm Disorder of Heartrate
    Matsuda, N; Nakari, I; Arai, R; Sato, H; Takadama, K; Hirose, M; Hasegawa, H; Shiraishi, M; Matsuda, T
    英語, 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021), 査読付
    発表日 2021年03月11日
    開催期間 2021年03月11日- 2021年03月11日
  • 正しい意見共有に向けたユーザの投稿頻度を考慮したエージェントネットワークシステム:人とエージェントの関係から人とエージェント集団の関係への展開
    山根 大輝; 前川 佳幹; 荒井 亮太郎; 福本 有季子; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,HAIシンポジウム2021(オンライン開催)
    発表日 2021年03月10日
  • 心拍数から推定した概日/非概日リズムの振幅比率に基づくアルツハイマー型認知症判定
    松田 尚也; 荒井 亮太 郎; 藁谷 由香; 中理 怡恒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹; 廣瀬 雅宣; 長谷川 洋; 白石 眞; 松田 隆秀
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第48回知能システムシンポジウム(オンライン開催)
    発表日 2021年03月09日
  • 睡眠段階ごとの生体振動特徴に着目したニューラルネットワークによる推定
    千住 太希; 中理 怡恒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第48回知能システムシンポジウム(オンライン開催)
    発表日 2021年03月09日
  • 大脳新皮質学習における多層化に関する検討
    青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第48回知能システムシンポジウム (オンライン開催)
    発表日 2021年03月09日
  • 説明可能なAI:学習分類子システム
    髙玉圭樹
    海上技術安全研究所、海洋リスク評価系、知識・データシステム系講演会, 招待
    発表日 2021年02月26日
  • Finding Many Good Solutions by Multi-Swarm Optimization for Multiple Robots: The Niching Migratory Multi-Swarm Optimiser with Limited Movement
    Maekawa, Y; Kawano, K; Kajihara, S; Fukumoto, Y; Sato, H; Takadama, K
    英語, The 26th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 2021)
    発表日 2021年01月22日
    開催期間 2021年01月22日- 2021年01月22日
  • 重みベクトルと混雑距離における解選択の相互補完に基づく進化計算: MOEA/DとNSGA-IIの融合
    河野 航大; 梶原 奨; 田所 優和; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第14回進化計算シンポジウム 2020(オンライン開催)
    発表日 2020年12月20日
  • 学習分類子システムのルール進化に対するConditional VAE に基づく誤判定訂正
    白石 洋輝; 田所 優和; 速水 陽平; 福本 有季子; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第14回進化計算シンポジウム 2020(オンライン開催)
    発表日 2020年12月20日
  • 最適化問題の類似性を利用した未知の最適化問題に適した進化計算法の推薦
    山本 康平; 高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第14回進化計算シンポジウム 2020(オンライン開催)
    発表日 2020年12月20日
  • 目的関数空間の単位超平面を基準とするパレートフロント推定とその利用
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第14回進化計算シンポジウム 2020(オンライン開催)
    発表日 2020年12月19日
  • 複数局所解探索のための複数群間移動に基づく粒子群最適化:実ロボット環境に向けた個体数固定と同時移動への展開
    前川裕介; 河野航大; 梶原奨; 福本有季子; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第14回進化計算シンポジウム 2020(オンライン開催)
    発表日 2020年12月19日
  • Efficient Exploration in Reinforcement Learning Leveraging Automated Planning
    Hayamizu, Y; Amiri, S; Chandan, K; Takadama, K; Zhang, S
    英語, The 3rd Robot Learning Workshop: Grounding Machine Learning Development in the Real World
    発表日 2020年12月11日
    開催期間 2020年12月11日- 2020年12月11日
  • Column-Based Predictive Value Decoding in Cortical Learning Algorithms.
    Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    英語, Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS2020)
    発表日 2020年12月06日
    開催期間 2020年12月06日- 2020年12月06日
  • Cooperative Multi-agent Inverse Reinforcement Learning Based on Selfish Expert and its Behavior Archives
    Fukumoto, Y; Tadokoro, M; Takadama, K
    英語, The 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2020)
    発表日 2020年12月04日
    開催期間 2020年12月04日- 2020年12月04日
  • 個別探索から生成された行動系列の優先付けに基づくマルチエジェント逆強化学習
    福本 有季子; 速水 陽平; 前川 佳幹; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2020 (SSI2020) (オンライン開催)
    発表日 2020年11月16日
  • 知識の誤りに対する自動計画を利用したモデルベース強化学習のロバスト性
    速水 陽平; Zhang Shiqi; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2020 (SSI2020) (オンライン開催)
    発表日 2020年11月16日
  • VAEの潜在変数空間における分布ベース照合に基づく学習分類子システム
    田所 優和; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2020 (SSI2020) (オンライン開催)
    発表日 2020年11月16日
  • MarioGAN と進化計算による多様なステージ生成に関する検討
    熊谷 涼; 高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2020 (SSI2020) (オンライン開催), 計測自動制御学会
    発表日 2020年11月15日
  • 多変量大脳新皮質学習によるデータの連続欠損に対する予測持続に関する検討
    長島 晶彦; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2020 (SSI2020) (オンライン開催)
    発表日 2020年11月15日
  • 大脳新皮質学習におけるカラムに基づく予測表現デコーダに関する検討
    青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2020 (SSI2020) (オンライン開催)
    発表日 2020年11月15日
  • Random Forestsによる健常者とSAS患者の学習結果の違いに基づく生体振動データの周波数解析
    中理 怡恒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第2回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会(オンライン開催), 電子情報通信学会
    発表日 2020年11月04日
  • 密集クレータによる推定誤差を考慮した宇宙探査機の自己位置推定
    藁谷 由香; 中理 怡恒; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 石田 貴行; 福田盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第64回宇宙科学技術連合講演会(オンライン開催), 日本航空宇宙学会, 国内会議
    発表日 2020年10月30日
  • 外乱を伴う月面撮影画像と地図画像との高精度照合に関する研究
    大関 裕太; 小原 静華; 小松原 燿介; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第64回宇宙科学技術連合講演会(オンライン開催), 日本航空宇宙学会, 国内会議
    発表日 2020年10月30日
  • Towards Accurate Spacecraft Self-Location Estimation by Eliminating Close Craters in Camera-Shot Image
    Waragai, Y; Nakari, I; Hayamizu, Y; Takadama, K; Kamata, H; Ishida, T; Fukuda S; Sawai, S; Sakai, S
    英語, The 15th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2020)
    発表日 2020年10月21日
    開催期間 2020年10月21日- 2020年10月21日
  • Towards Agent Design for Forming a Consensus Remotely Through an Analysis of Declaration of Intent in Barnga Game
    Maekawa, Y; Yamaguchi, T; Takadama, K
    英語, 4th International Conference on Intelligent Human Systems Integration (IHSI 2021)
    発表日 2020年10月19日
    開催期間 2020年10月19日- 2020年10月19日
  • 仮想目的ベクトル群によるパレートフロントの形状推定
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第18回進化計算学会研究会(オンライン開催), 進化計算学会研究会, 国内会議
    発表日 2020年09月16日
  • モデルベース強化学習における自動計画を用いた探索戦略
    速水 陽平; Amiri Saeid,Chandan Kishan; Zhang Shiqi; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第19回情報科学技術フォーラム(Forum on Information Technology: FIT2020)(オンライン開催), 情報処理学会, 札幌市,北海道, 国内会議
    発表日 2020年09月01日
  • Local Covering: Adaptive Rule Generation Method Using Existing Rules for XCS
    Tadokoro, M; Hasegawa, S; Tatsumi, T; Sato, H; Takadama, K
    英語, 2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2020), 2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2020)
    発表日 2020年07月19日
    開催期間 2020年07月19日- 2020年07月19日
  • Preliminary Study of Adaptive Grid-based Decomposition on Many-objective Evolutionary Optimization
    Kanou, K; Takagi, M; Takadama, K; Sato, H
    英語, International Workshop on Evolutionary Many-objective Optimization (E-MaOP 2020), Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2020)
    発表日 2020年07月09日
    開催期間 2020年07月09日- 2020年07月09日
  • Visual Mapping of Multi-objective Optimization Problems and Evolutionary Algorithms
    Yamamoto, K; Takagi, M; Takadama, K; Sato, H
    英語, International Workshop on Visualisation Methods in Genetic and Evolutionary Computation (VizGEC 2020), Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2020)
    発表日 2020年07月08日
    開催期間 2020年07月08日- 2020年07月08日
  • Incremental Lattice Design of Weight Vector Set
    Takagi, M; Takadama, K; Sato, H
    英語, International Workshop on Decomposition Techniques in Evolutionary Optimization (DTEO 2020), Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2020)
    発表日 2020年07月08日
    開催期間 2020年07月08日- 2020年07月08日
  • Directionality Reinforcement Learning to Operate Multi-Agent System without Communication
    上野 史; 髙玉圭樹
    英語, The 11th International Workshop on Optimization and Learning in Multiagent Systems (OptLearnMAS2020), The 19th International Joint on Autonomous and Multi-agent systems(AAMAS 2020), 査読付
    発表日 2020年05月
    開催期間 2020年05月- 2020年05月
  • Non-contact Sleep Apnea Syndrome Detection Based on What Random Forests Learned,
    Nakari, I; Kitajima, E; Tajima, Y; Takadama, K
    英語, 2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2020)
    発表日 2020年03月11日
    開催期間 2020年03月11日- 2020年03月11日
  • 個別最適行動からの行動探査によるアーカイブを活用した協調型マルチエージェント逆強化学習
    福本 有季子; 長谷川 智; 田所 優和; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第47回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会,第47回知能システムシンポジウム, 愛知県,名古屋市, 国内会議
    発表日 2020年03月02日
  • マルチエージェント強化学習による目的数の異なるエージェント間の目的推定
    坂本 充生; 前川 佳幹; 北島 瑛貴; 上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第47回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会, 愛知県,名古屋市, 国内会議
    発表日 2020年03月02日
  • 多目的意思決定支援のためのパレートフロントの上位集合の獲得に関する検討
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第17回進化計算学会研究会, 進化計算学会, 東京都,調布市, 国内会議
    発表日 2020年02月28日
  • 小型月着陸実証機SLIMの開発状況
    坂井 真一郎; 櫛木 賢一; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 荒川 哲人; 齋藤 宏生; 佐藤 英一; 上野 誠也; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 小島 広久; 下地 治彦; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩; SLIMプロジェクトチーム
    口頭発表(一般), 日本語, 第20回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2020), 神奈川県,相模原市, 国内会議
    発表日 2020年01月08日
  • 分解型多数目的最適化における指向確率選択と二重連鎖更新の効果
    佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月15日
  • 競争群最適化における比較群サイズが最適化性能に与える影響
    三好 陵太; 高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月15日
  • 局所収束回避に向けた粒子群最適化と差分進化の空間的探索戦略の切り替え
    河野 航大; 梶原 奨; 小林 亮太; 高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月15日
  • Local Covering: 保持分類子の条件部一般化に基づく XCS の適応的ルール生成法
    田所 優和; 長谷川 智; 辰巳 嵩豊; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月14日
  • 非劣解サンプリングのための多目的進化計算における環境選択法の比較評価
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月14日
  • 評価値軸・設計変数上の解の継続変化に対する群知能アルゴリズムのメカニズムの設計とその追従性評価
    高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月14日
  • 格子型多数目的進化アルゴリズムにおける分解粒度の適応的決定に関する検討
    加納 謙介; 高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月14日
  • 多目的最適化のベンチマーク問題マップとアルゴリズムマップに関する検討
    山本 康平; 高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月14日
  • 多因子距離最小化問題における進化計算の性能比較
    川上 紫央; 高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月14日
  • 不確実性を伴うデータを分類するルール獲得に向けた正確性によるルール選択メカニズムの設計
    辰巳嵩豊; 佐藤寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第13回進化計算シンポジウム 2019, 進化計算学会, 淡路島,兵庫県, 国内会議
    発表日 2019年12月14日
  • Sleep Apnea Syndrome Detection based on Biological Vibration Data from Mattress Sensor
    Nakari, I; Murata, A; Kitajima, E; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(SSCI 2019), 査読付, 国際会議
    発表日 2019年12月06日
  • Simultaneous Local Adaptation for Different Local Properties
    Kobayashi, R; Takano, R; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 22nd Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2019), Tottori, Tottori, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年12月06日
  • 多次元意見共有エージェントネットワークモデルにおける複数の環境情報発信源を考慮した誤報伝搬防止アルゴリズム
    北島 瑛貴; 村田 暁紀; 上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2019 (SSI2019), 計測自動制御学会, 千葉市,千葉県, 国内会議
    発表日 2019年11月25日
  • 行動系列分割に基づく不完全なエキスパートからの逆強化学習
    長谷川 智; 上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2019 (SSI2019), 千葉市,千葉県, 国内会議
    発表日 2019年11月24日
  • Towards Adaptation to Environmental Change without Network Revision in Urban Transit Network Design Problem
    Kajihara, S; Kobayashi, R; Takano, R; Takadama, K; Aratani, T; Majima, T
    口頭発表(一般), 英語, The 3rd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM 2019), akunigami-gun, Okinawa, 査読付
    発表日 2019年11月20日
  • Toward Tracking to Serial Movement for Two Swarm Intelligence Algorithms in Dynamic Environments
    Takano, R; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 3rd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM 2019), Kunigami-gun,Okinawa, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年11月20日
  • 画像航行への応用を想定した外乱を伴う撮影画像と地図画像との高精度マッチングに関する研究
    小原 静華; 小松原 燿介; 津田 啓輔; 三木 健生; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第63回宇宙科学技術連合講演会, JSASS-2019-4020, 日本航空宇宙学会, 徳島市、徳島県, 国内会議
    発表日 2019年11月06日
  • クレータの座標ずれを利用したSLIM探査機の自己位置推定精度の向上
    藁谷 由香; 上野 史; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第63回宇宙科学技術連合講演会, JSASS-2019-4018, 日本航空宇宙学会, 徳島市,徳島県, 国内会議
    発表日 2019年11月06日
  • 覚醒時における睡眠時無呼吸症候群患者の生体振動データの時系列分析
    中理 怡恒; 田島 友祐; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第3回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会, 信学技報, MICT2019--32, つくば市,茨城県, 国内会議
    発表日 2019年11月05日
  • 逆強化学習における準最適行動系列からの最適行動獲得に向けたエキスパート行動の修正
    長谷川智; 上野史; 高玉圭樹
    日本語, 計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2019 講演論文集
    発表日 2019年11月
    開催期間 2019年11月- 2019年11月
  • Application of Multi Agent System and Transition Matrix Analysis to Logistics System for Equal Distribution under Disaster Situation
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Aratani, T; Sato, K
    口頭発表(一般), 英語, SICE Annual Conference 2019, 広島市, 広島県, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年09月11日
  • エージェント間通信を伴わず環境状態および報酬の包括的動的変化に追従する理論的マルチエージェント強化学習
    上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会、JAWS2019 (Joint Agent Workshops and Symposium), 別府市,大分県, 国内会議
    発表日 2019年09月10日
  • 重みベクトルの部分集合選択による進化型多目的最適化に関する基礎検討
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 電気学会,電子・情報・システム部門大会, 電気学会, 中頭郡(沖縄)
    発表日 2019年09月05日
  • 非通信マルチエージェント強化学習における獲得報酬値の変動を用いたエージェント数の動的変化への追従
    上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第18回情報科学技術フォーラム, 岡山市,岡山県, 国内会議
    発表日 2019年09月03日
  • How to Design Adaptable Agents to Obtain Consensus with Omoiyari
    Maekawa, Y; Uwano, F; Kitajima, E; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 21st International Conference on Human-Computer Interaction (HCI International 2019), Florida, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年07月26日
  • Model-based Multi-Objective Reinforcement Learning with Unknown Weights
    Yamaguchi, T; Nagahama, S; Ichikawa, Y; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 21st International Conference on Human-Computer Interaction (HCI International 2019), Florida, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年07月26日
  • XCS-CR for Handling Input, Output, and Reward Noise
    Tatsumi, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS 2019) in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2019), Prague, Czech Republic, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年07月13日
  • How to Select Appropriate Craters to Estimate Location Accurately in Comprehensive Situations for SLIM Project
    Uwano, F; Tatsumi, T; Murata, A; Takadama, K; Kamata, H; Ishida, T; Fukuda S; Sawai, S; Sakai, S
    口頭発表(一般), 英語, The 32nd International Symposium on Space Technology and Science (ISTS 2019) & 9th Nano-Satellite Symposium (NSAT), Fukui, Fukui, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月20日
  • Complex-Valued-based Learning Classifier System for POMDP Environments
    Takadama, K; Yamazaki, D; Nakata, M; H. Sato
    口頭発表(一般), 英語, 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019), Wellington, New Zealand, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月12日
  • Comparison of Statistical Table- and Non-Statistical Table-based XCS in Noisy Environments
    Tatsumi, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019), Wellington, New Zealand, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月12日
  • Knowledge Extraction from XCSR Based on Dimensionality Reduction and Deep Generative Models
    Tadokoro, M; Hasegawa, S; Tatsumi, T; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019), Wellington, New Zealand, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月12日
  • Niche Radius Adaptation in Bat Algorithm for Locating Multiple Optima in Multimodal Functions
    Iwase, T; Takano, R; Uwano, F; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019), Wellington, New Zealand, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月11日
  • Complex-Valued-based Learning Classifier System for POMDP Environments
    Takadama, K; Yamazaki, D; Nakata, M; H. Sato
    口頭発表(一般), 英語, 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019), Wellington, New Zealand, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月11日
  • Comparison of Statistical Table- and Non-Statistical Table-based XCS in Noisy Environments
    Tatsumi, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019), Wellington, New Zealand, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月10日
  • Knowledge Extraction from XCSR Based on Dimensionality Reduction and Deep Generative Models
    Tadokoro, M; Hasegawa, S; Tatsumi, T; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019), Wellington, New Zealand, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年06月10日
  • 北米便に対する上空通過機と日本出発便のモデリング
    村田 暁紀; 高玉 圭樹; マーク ブラウン; 平林 博子; 虎谷 大地
    口頭発表(一般), 日本語, 平成31年度 電子航法研究所研究発表会(第19回), 調布, 東京, 国内会議
    発表日 2019年06月07日
  • 集団適応を導くギャップ補填に基づく「思いやり」
    前川 佳幹; 上野 史; 北島 瑛貴; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 2019年度人工知能学会全国大会(第33回), 新潟市,新潟県, 国内会議
    発表日 2019年06月06日
  • 無拘束型リアルタイム睡眠段階推定と深い睡眠を導く行動マイニング
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 新技術説明会,JST(科学技術支援機構), 招待, 千代田区,東京都, 国内会議
    発表日 2019年05月14日
  • Sleep Stage Estimation using Heart Rate Variability divided by Sleep Cycle with Relative Evaluation
    Tobaru, A; Tajima, Y; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2019 Spring Symposia, Interpretable AI for Well-Being: Understanding Cognitive Bias and Social Embeddedness, Palo Alto, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年03月27日
  • Toward Good Circadian Rhythm through an valuate of Stress Condition
    Takano, R; Kajihara, S; Hasegawa, S; Kitajima, E; Takadama, K; Shimuta, T; Yabe, T; Matsumoto, H
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2019 Spring Symposia, Interpretable AI for Well-Being: Understanding Cognitive Bias and Social Embeddedness, Palo Alto, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年03月27日
  • WAKE Detection During Sleep using Random Forest for Apnea Syndrome Patients
    Nakari, I; Tajima, Y; Takano, R; Tobaru, A; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2019 Spring Symposia, Interpretable AI for Well-Being: Understanding Cognitive Bias and Social Embeddedness, Palo Alto, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年03月27日
  • The Challenges for Interpretable AI for Well-being
    Kido, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2019 Spring Symposia, Interpretable AI for Well-Being: Understanding Cognitive Bias and Social Embeddedness, Palo Alto, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年03月25日
  • What Makes It Difficult To Apply AI Into Well-being and Its Solution: An Example of Sleep Apnea Syndrome
    Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2019 Spring Symposia, Interpretable AI for Well-Being: Understanding Cognitive Bias and Social Embeddedness, Palo Alto, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年03月25日
  • Bat Algorithm with Dynamic Niche Radius for Multimodal Optimization
    Iwase, T; Takano, R; Uwano, F; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 3rd International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (ISMSI 2019), Male, Maldives, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年03月24日
  • A Distribution Control of Weight Vector Set for Multi-objective Evolutionary Algorithms
    Takagi, T; Takadama,K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, The 11th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT 2019), Pittsburgh, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年03月13日
  • 好奇心を持つエージェントによる多様性のある情報伝搬シミュレーションモデルの提案
    北島 瑛貴; 上野 史; 村田 暁紀; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会, HAIシンポジウム2018, 神奈川県,川崎市, 国内会議
    発表日 2019年03月08日
  • バス路線網における運行形態の一般化による環境変化への適応
    梶原 奨; 村田 暁紀; 長谷川 智; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 第46回知能システムシンポジウム, 滋賀県,大津市
    発表日 2019年03月07日
  • Random Forestを用いた無拘束型生体センサによる睡眠時無呼吸症候群の判別と中途覚醒推定
    中理 怡恒; 田島 友祐; 桃原 明里; 北島 瑛貴; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 第46回知能システムシンポジウム, 滋賀県,大津市, 国内会議
    発表日 2019年03月07日
  • 故障に対して冗長性を備えた仮想ロボットのニューロ進化による持続可能な行動獲得
    速水 陽平; 上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 第46回知能システムシンポジウム, 滋賀県,大津市, 国内会議
    発表日 2019年03月07日
  • 故障に対して冗長性を備えた仮想ロボットのニューロ進化による持続可能な行動獲得
    速水陽平; 辰巳嵩豊; 上野史; 高玉圭樹
    日本語, 知能システムシンポジウム講演資料(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201902218229025617
    発表日 2019年03月06日
    開催期間 2019年03月06日- 2019年03月06日
  • 大脳新皮質学習における適応型シナプス配置法の検討
    青木 健; 鈴ヶ嶺 聡哲; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 第46回知能システムシンポジウム, 滋賀県,大津市, 国内会議
    発表日 2019年03月06日
  • 自己構成型大脳新皮質学習における時間遅れシナプスの検討
    鈴ヶ嶺 聡哲; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 第46回知能システムシンポジウム, 滋賀県,大津市, 国内会議
    発表日 2019年03月06日
  • An Improved Social-Spider Optimization Algorithm for Tracking Peak in Dynamic Environments
    Takano, R; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 24th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 2019), Beppu, Oita, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年01月24日
  • Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning with incomplete expert
    Hasegawa, S; Uwano, F; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 24th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 2019), Beppu, Oita, 査読付, 国際会議
    発表日 2019年01月23日
  • 小型月着陸実証機SLIMの開発状況
    坂井 真一郎; 櫛木 賢一; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 荒川 哲人; 齋藤宏生; 佐藤 英一; 上野 誠也; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 小島 広久; 下地 治彦; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩; SLIMプロジェクトチーム
    口頭発表(一般), 日本語, 第19回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2019), 神奈川県,相模原市, 国内会議
    発表日 2019年01月09日
  • 高精度月着陸のための画像航法および自律誘導制御
    石田 貴行; 植田 聡史; 伊藤 琢博; 坂井 真一郎; 福田盛介; 上野 誠也; 樋口 丈浩; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 小島 広久; 狩谷 和季
    口頭発表(一般), 日本語, 第19回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2019), 神奈川県,相模原市, 国内会議
    発表日 2019年01月09日
  • Novelty Search-based Bat Algorithm: Adjusting Distance among Solutions for Multimodal Optimization
    Iwase, T; Takano, R; Uwano, F; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 22nd Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES 2018), Sapporo, Hokkaido, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年12月20日
  • 分解に基づく多目的進化計算における重みベクトル群の分布制御に関する検討
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第12回進化計算シンポジウム 2018, 福岡市,福岡県, 国内会議
    発表日 2018年12月08日
  • 動的最適化問題に向けた異種戦略の個体別適用に基づく差分進化
    小林 亮太; 岩瀬 拓哉; 高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第12回進化計算シンポジウム 2018, 福岡市,福岡県, 国内会議
    発表日 2018年12月08日
  • 解釈可能なルール獲得に向けた深層生成モデルによる次元削減に基づく学習分類子システム
    田所 優和; 速水 陽平; 藤野 貴章; 辰巳 嵩豊; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第12回進化計算シンポジウム 2018, 福岡市,福岡県, 国内会議
    発表日 2018年12月08日
  • Social Spider Optimization Algorithmの動的最適化問題への適用:変化への追従から先回りへ
    高野 諒; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第12回進化計算シンポジウム 2018, 福岡市,福岡県, 国内会議
    発表日 2018年12月08日
  • 多目的最適化問題群マップにおける未知問題の位置推定法の検討
    山本 康平; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会, 第12回進化計算シンポジウム 2018, 福岡市,福岡県, 国内会議
    発表日 2018年12月08日
  • Dynamic Niche Radiusに基づく個体間距離を考慮したBat Algorithm
    岩瀬 拓哉; 高野 諒; 上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会, 進化計算シンポコンペティション 2018,第7位, 国内会議
    発表日 2018年12月08日
  • A Study on a Cortical Learning Algorithm Dynamically Adjusting Columns and Cells
    Suzugamine, S; Aoki, T; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2018), 富山県富山市, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年12月06日
  • XCS for Missing Attributes in Data
    Tatsumi, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS2018), 富山県富山市, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年12月06日
  • 高齢化社会におけるビッグデータと人工知能の役割
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 順天堂大学,大学院特別講義, 招待, 順天堂大学
    発表日 2018年11月28日
  • 複数解探索を考慮した分散型Bat Algorithm
    岩瀬拓哉; 高野諒; 上野史; 佐藤寛之; 高玉圭樹
    日本語, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201902247291836692
    発表日 2018年11月25日
    開催期間 2018年11月25日- 2018年11月25日
  • 報酬の動的変化に適応する通信なしマルチエージェント協調学習のための公平性に基づく内部報酬設定法
    上野史; 高玉圭樹
    日本語, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201902226549519292
    発表日 2018年11月25日
    開催期間 2018年11月25日- 2018年11月25日
  • 実行不可能解における遺伝子内の最大制約違反量と平均制約違反量を活用した解修復法
    村田 暁紀; Daniel Delahaye; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • グリッドネットワーク上の誤報抑制意見共有アルゴリズム
    北島瑛貴; 辰巳 嵩豊; 村田 暁紀; 上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • 複数解探索を考慮した分散型 Bat Algorithm
    岩瀬 拓哉; 高野 諒; 上野 史; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県), 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • 報酬の動的変化に適応する通信なしマルチエージェント協調学習のための 公平性に基づく内部報酬設定法
    上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • 大脳新皮質学習におけるシナプスの動的再配置に関する検討
    青木 健; 鈴ヶ嶺 聡哲; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • 大脳新皮質学習におけるカラムとセルの動的構成法の動作解析
    鈴ヶ嶺 聡哲; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • 最適化問題群マップにおける未知問題の位置推定に関する基礎検討
    山本康平; 宮川みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • 行動系列分割に基づく不完全なエキスパートからの逆強化学習
    長谷川 智; 上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2018 (SSI 2018), 富山市,富山県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • 多次元意見共有エージェントネットワークモデルにおける複数の環境情報
    中理 怡恒; 田島 友祐; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2019 (SSI 2019), 千葉市,千葉県, 国内会議
    発表日 2018年11月25日
  • Well-being Computing:パーソナルビッグデータからの睡眠状態推定とその展開
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第8回賢さの先端研究会, 招待, 計測自動制御学会,知能工学部会/システム工学部会(共催), 富山県富山市, 国内会議
    発表日 2018年11月24日
  • いかにマルチエージェントシステムを操るかー人工物から人間まで
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, マルチエージェントシステムの数理とシミュレーション,数理工学ワークショップ, 招待, 大阪大学 数理・データ科学教育研究センター, 大阪府吹田市, 国内会議
    発表日 2018年11月14日
  • 睡眠時無呼吸症候群患者に対する無拘束型リアルタイム睡眠段階推定法の分析
    田島 友祐; 高野 諒; 上野 史; 原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第3回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会,信学技報, MICT2018-46, 兵庫県、神戸市, 国内会議
    発表日 2018年11月06日
  • 睡眠時無呼吸症候群患者のための無拘束型リアルタイム睡眠段階推定法
    田島友祐; 上野史; 原田智広; 髙玉圭樹
    ヘルスケア・医療情報通信技術研究会論文集, https://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgs_regid=431d64beb688782bf1a545e5a5488f24682312697241c0d6d0914daddc9445a6&tgid=IEICE-MICT&lang=
    発表日 2018年11月
    開催期間 2018年11月- 2018年11月
  • 睡眠時無呼吸症候群患者に対する無拘束型リアルタイム睡眠段階推定法の分析
    田島友祐; 高野諒; 上野史; 原田智広; 高玉圭樹
    日本語, 電子情報通信学会技術研究報告, http://jglobal.jst.go.jp/public/201902210822046685
    発表日 2018年10月30日
    開催期間 2018年10月30日- 2018年10月30日
  • 包括的な撮影画像パターンに対するSLIM探査機の自己位置推定の評価と精度向上
    上野 史; 村田 暁紀; 辰巳 嵩豊; 高 圭樹; 鎌田 弘之; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第62回宇宙科学技術連合講演会,日本航空宇宙学会, 日本航空宇宙学会, 久留米市,福岡県, 国内会議
    発表日 2018年10月24日
  • 月面画像に基づくクレータ検出と特徴点検出法によるバックアップ処理について
    小松原 燿介; 上沼 大悟; 津田 啓輔; 三木 健生; 上原 あかり; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第62回宇宙科学技術連合講演会,日本航空宇宙学会,JSASS-2018-4088, 福岡県久留米市, 国内会議
    発表日 2018年10月24日
  • Transportation Simulator for Disaster Circumstance and Bottleneck Analysis
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Aratani, T; Sato, K
    英語, Journal Artificial Life and Robotics, Springer--Verlag
    発表日 2018年10月03日
    開催期間 2018年10月03日- 2018年10月03日
  • Strategy for Learning Cooperative Behavior with Local Information for Multi-agent Systems
    上野 史; 髙玉圭樹
    英語, The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems, 査読付, http://dblp.uni-trier.de/db/conf/prima/prima2018.html#conf/prima/UwanoT18
    発表日 2018年10月
    開催期間 2018年10月- 2018年10月
  • 航空機着陸問題におけるクラスタリングを用いた分割反復最適化手法
    村田 暁紀; 佐藤 寛之; 高玉圭 樹; Daniel Delahaye
    口頭発表(一般), 日本語, 電気学会,第28回インテリジェント・システム・シンポジウム, 電気学会, 横浜,神奈川県, 国内会議
    発表日 2018年09月27日
  • 多目的進化計算における重みベクトルの分布に関する基礎検討
    高木 智章; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 電気学会,第28回インテリジェント・システム・シンポジウム, 電気学会, 横浜,神奈川県, 国内会議
    発表日 2018年09月26日
  • A Preliminary Study on Weight Vector Distribution Control Based on Intermediate Objective Value
    Takagi, T; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, 2018 JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, Shenzhen, China, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年08月31日
  • Multiple Swarm Intelligence Methods based on Multiple Population with Sharing Best Solution for Drastic Environmental Change
    Umenai, Y; Uwano, F; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), kyoto, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年07月17日
  • Artificial Bee Colony Algorithm based on Adaptive Local Information Sharing: Approach for several dynamic changes
    Takano, R; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), kyoto, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年07月17日
  • Generalizing Rules by Random Forest-based Learning Classifier Systems for High-Dimensional Data Mining
    Uwano, F; Dobashi, K; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS 2018) in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), kyoto, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年07月16日
  • XCS-CR: Determining Accuracy of Classifier by its Collective Reward in Action Set toward Environment with Action Noise
    Tatsumi, T; Kovacs, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS 2018) in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), Kyoto, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年07月16日
  • XCSR Based on Compressed Input by Deep Neural Network for High Dimensional Data
    Matsumoto, K; Takano, R; Tatsumi, T; Sato, H; Kovacs, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS 2018) in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), kyoto, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年07月16日
  • Classifier Generalization for Comprehensive Classifiers Subsumption in XCS
    Zhang, C; Tatsumi, T; Sato, H; Kovacs, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Evolutionary Computation in Health care and Nursing System in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), kyoto, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年07月15日
  • Multiple swarm intelligence methods based on multiple population with sharing best solution for drastic environmental change.
    Yuta Umenai; Fumito Uwano; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018) Companion, ACM, http://doi.acm.org/10.1145/3205651.3205800
    発表日 2018年07月
    開催期間 2018年07月- 2018年07月
  • Generalizing rules by random forest-based learning classifier systems for high-dimensional data mining.
    Fumito Uwano; Koji Dobashi; Keiki Takadama; Tim Kovacs
    The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), Companion, ACM, http://doi.acm.org/10.1145/3205651.3208298
    発表日 2018年07月
    開催期間 2018年07月- 2018年07月
  • Merging Flows and Optimizing Aircraft Scheduling in Terminal Maneuvering Area Based on GA
    Murata, A; Delahaye, D; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, International Conference for Research in Air Transportation (ICRAT 2018), Barcelon, Spain, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年06月27日
  • 自己構成型の大脳新皮質学習アルゴリズムに関する検討
    鈴ヶ嶺 聡哲; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第13回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, 八王子,東京都, 国内会議
    発表日 2018年06月17日
  • 自己構成型の大脳新皮質学習アルゴリズムに関する検討
    鈴ヶ嶺 聡哲; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会(SICE),システム・情報部門, 第13回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, 計測自動制御学会(SICE),システム・情報部門,, 八王子,東京都, 国内会議
    発表日 2018年06月16日
  • 健康促進に向けたサーカディアンリズムに着目した睡眠とストレスの分析
    高野 諒; 長谷川 智; 梅内 祐太; 辰巳 嵩豊; 高玉 圭樹; 志牟 田亨; 家邉 徹; 松本 英雄
    口頭発表(一般), 日本語, 2018年度人工知能学会全国大会(第32回)2F2-OS-4a-04, 国内会議
    発表日 2018年06月06日
  • How to Detect Essential Craters in Camera Shot Image for Increasing the Number of Spacecraft Location Candidates while Improving Its Estimation Accuracy?
    Ishii, H; Umenai, Y; Matsumoto, K; Uwano, F; Tatsumi, T; Takadama, K; Kamata, H; Ishida, T; Fukuda S; Sawai, S; Sakai, S
    口頭発表(一般), 英語, The 14th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2018), Madrid, Spain, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年06月05日
  • Analyzing Triangle Matching Method Based on Craters for Spacecraft Localization
    Uwano, F; Ishii, H; Umenai, Y; Matsumoto, K; Tatsumi, T; Murata, A; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 14th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2018), Madrid, Spain, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年06月05日
  • Sleep Stage Re-Estimation Method focus on Changing Sleep Cycles
    Tajima, Y; Murata, A; Harada, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2018 Spring Symposia,Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年03月28日
  • Improving Sleep Stage Estimation Accuracy by Circadian Rhythm Extracted from a Low Frequency component of Heart rate
    Tobaru, A; Uwano, F; Iwase, T; Matsumoto, K; Takano, R; Tajima; Y. Umenai, Y; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), The AAAI 2018 Spring Symposia,Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI, Stanford, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年03月28日
  • Ensemble Method for Heart Rate Extraction from Pressure Sensor Data
    Uwano, F; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2018 Spring Symposia,Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年03月28日
  • Study of Analytical Methods on the Relationship Between Sleep Quality and Stress With a Focus on Human Circadian Rhythm
    Takano, R; Umenai, Y; Tastumi, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2018 Spring Symposia,Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年03月26日
  • Can Machine Learning Correct Commonly Accepted Knowledge and Provide Understandable Knowledge in Care Support Domain? -- Tackling Cognitive Bias and Humanity from Machine Learning Perspective --
    Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2018 Spring Symposia, Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年03月26日
  • The Challenges for Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI -- Beyond Machine Intelligence --
    Kido, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2018 Spring Symposia, Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年03月26日
  • 報酬生起確率ベクトルに基づくあらゆる状況に対する強化学習
    長濵 将太; 市川 嘉裕; 高玉 圭樹; 山口 智浩
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第45回知能システムシンポジウム, 大阪,豊中市, 国内会議
    発表日 2018年03月08日
  • 帰宅困難者の滞留解消に向けた区間混雑に基づく路線間バス譲渡
    高谷 美穂; 石井 晴之; 張 財立; 辰巳 嵩豊; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会, 第45回知能システムシンポジウム, 大阪,豊中市, 国内会議
    発表日 2018年03月08日
  • 負の報酬生成による環境変化に適応可能な逆強化学習
    長谷川 智; 梅内 祐太; 上野 史; 佐藤 寛之; 山口 智浩; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第45回知能システムシンポジウム, 大阪,豊中市, 国内会議
    発表日 2018年03月08日
  • 負の報酬生成による環境変化に適応可能な逆強化学習
    長谷川智; 梅内祐太; 上野史; 佐藤寛之; 高玉圭樹; 山口智浩
    日本語, 知能システムシンポジウム講演資料(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201802262414668286
    発表日 2018年03月07日
    開催期間 2018年03月07日- 2018年03月07日
  • 帰宅困難者の滞留解消に向けた区間混雑に基づく路線間バス譲渡
    高谷美穂; 石井晴之; ZHANG C; 辰巳嵩豊; 佐藤寛之; 高玉圭樹
    日本語, 知能システムシンポジウム講演資料(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201802214800585203
    発表日 2018年03月07日
    開催期間 2018年03月07日- 2018年03月07日
  • 全体構想:医学と情報学との新しい融合とその可能性
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第16回日本病院総合診療医学会学術総会,日本病院総合診療医学会, 別府,大分, 国内会議
    発表日 2018年03月03日
  • 大脳新皮質学習におけるカラムとセルの動的構成に関する検討
    鈴ヶ嶺 聡哲; 青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第117回数理モデル化と問題解決研究発表会, 指宿,鹿児島, 国内会議
    発表日 2018年03月02日
  • Ensemble Heart Rate Extraction Method for Biological Data from Water Pressure Sensor
    Fumito Uwano; Keiki Takadama
    英語, 2018 AAAI Spring Symposium Series, 査読付, https://www.aaai.org/ocs/index.php/SSS/SSS18/paper/view/17547
    発表日 2018年03月
    開催期間 2018年03月- 2018年03月
  • Improving Sleep Stage Estimation Accuracy by Circadian Rhythm Extracted from a Low Frequency Component of Heart Rate
    Akari Tobaru; Fumito Uwano; Takuya Iwase; Kazuma Matsumoto; Ryo Takano; Yusuke Tajima; Yuta Umenai; Keiki Takadama
    英語, 2018 AAAI Spring Symposium Series, 査読付, https://www.aaai.org/ocs/index.php/SSS/SSS18/paper/view/17554
    発表日 2018年03月
    開催期間 2018年03月- 2018年03月
  • 非通信マルチエージェント協調行動学習に向けた目的価値と内部報酬に基づく強化学習
    上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門,第11回関論的システムデザイン調査研究会, 計測自動制御学会,システム・情報部門, 大津市,滋賀県, 国内会議
    発表日 2018年01月21日
  • 睡眠を通して Well-being を見つめよう
    田島 友祐; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門,第11回関論的システムデザイン調査研究会, 計測自動制御学会,システム・情報部門, 大津市,滋賀県, 国内会議
    発表日 2018年01月21日
  • 小型月着陸実証機SLIMの開発状況
    坂井 真一郎; 櫛木 賢一; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 佐藤 英一; 上野 誠也; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 小島 広久; 下地 治彦; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩; SLIMプロジェクトチーム
    口頭発表(一般), 日本語, 第18回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2018), 相模原,神奈川, 国内会議
    発表日 2018年01月10日
  • ピンポイント月着陸のための画像航法および自律誘導制御
    植田 聡史; 伊藤 琢博; 坂井 真一郎; 石田 貴行; 福田盛介; 上野 誠也; 樋口 丈浩; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 小島 広久; 狩谷 和季
    口頭発表(一般), 日本語, 第18回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2018), 相模原,神奈川, 国内会議
    発表日 2018年01月10日
  • Classifier generalization for comprehensive classifiers subsumption in XCS.
    Caili Zhang; Takato Tatsumi; Hiyoyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, ACM, 査読付, http://doi.acm.org/10.1145/3205651.3208260
    発表日 2018年
    開催期間 2018年- 2018年
  • XCS-CR: determining accuracy of classifier by its collective reward in action set toward environment with action noise.
    Takato Tatsumi; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, ACM, 査読付, http://doi.acm.org/10.1145/3205651.3208271
    発表日 2018年
    開催期間 2018年- 2018年
  • XCSR based on compressed input by deep neural network for high dimensional data.
    Kazuma Matsumoto; Ryo Takano; Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Tim Kovacs; Keiki Takadama
    Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, GECCO 2018, Kyoto, Japan, July 15-19, 2018, ACM, 査読付, http://doi.acm.org/10.1145/3205651.3208281
    発表日 2018年
    開催期間 2018年- 2018年
  • Strategy for Learning Cooperative Behavior with Local Informationfor Multi-agent Systems
    Uwano, F; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), 査読付, 国際会議
    発表日 2018年
  • Effects of Chain-Reaction Initial Solution Arrangement in Decomposition-Based MOEAs
    Sato, H; Miyakawa, M; Takadama,K
    口頭発表(一般), 英語, Post Proceedings of Eurosim Congress on Modelling and Simulation (EUROSIM) 2016, Linköping Electronic Conference Proceedings, 2018, 査読付, 国際会議
    発表日 2018年
  • 目的数が異なる最適化問題群マップの生成に関する検討
    角口 元章; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第11回進化計算シンポジウム 2017, 函館,北海道, 国内会議
    発表日 2017年12月10日
  • Searching multiple local optimal solutions in Multimodal Function by Bat Algorithm based on Novelty Search
    Iwase, T; Takano, R; Uwano, F; Umenai, Y; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 進化計算学会,第11回進化計算シンポジウム 2017, 函館,北海道, 国内会議
    発表日 2017年12月10日
  • 動的環境適応に向けた粒子群最適化とカッコウ探索の協働のための情報共有方法の検討
    梅内 祐太; 上野 史; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第11回進化計算シンポジウム 2017, 函館,北海道, 国内会議
    発表日 2017年12月10日
  • 深層学習による次元圧縮ルールの学習分類子システムにおける初期ルールとしての可能性
    松本 和馬; 高野 諒; 上野 史; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第11回進化計算シンポジウム 2017, 函館,北海道, 国内会議
    発表日 2017年12月09日
  • 多峰性関数におけるランダムな動的環境変化に対する適応的局所情報共有範囲に基づくArtificial Bee Colony アルゴリズムの変化への追従性の検証
    高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第11回進化計算シンポジウム 2017, 国内会議
    発表日 2017年12月09日
  • 深層学習による次元圧縮ルールの学習分類子システムにおける初期ルールとしての可能性
    松本和馬; 高野諒; 上野史; 佐藤寛之; 高玉圭樹
    日本語, 進化計算シンポジウム講演資料
    発表日 2017年12月
    開催期間 2017年12月- 2017年12月
  • Searching Multiple Local Optimal Solutions in Multimodal Function by Bat Algorithm based on Novelty Search
    Takuya Iwase; Ryo Takano; Fumito Uwano; Yuta Umenai; Haruyuki Ishii; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    日本語, 進化計算シンポジウム講演資料
    発表日 2017年12月
    開催期間 2017年12月- 2017年12月
  • Multi-Objetive Optimization Problem Mapping Based on Algorithmic Parameter Rankings
    Kakuguchi, M; Miyakawa, M; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, The 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI2017), HAWAII USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年11月30日
  • 大脳新皮質アルゴリズムの簡素化に関する検討
    青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2017 (SSI2017), 計測自動制御学会, 浜松,静岡県, 国内会議
    発表日 2017年11月27日
  • 知識の忘却に基づく迷路形状の変化に追従する非通信マルチエージェント強化学習
    上野史; 高玉圭樹
    日本語, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201802242521570164
    発表日 2017年11月25日
    開催期間 2017年11月25日- 2017年11月25日
  • データの曖昧性を許容する学習分類子システム:介護データのマイニング
    藤野貴章; 辰巳嵩豊; 張財立; 松本和馬; 佐藤寛之; 高玉圭樹
    日本語, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201802224238912172
    発表日 2017年11月25日
    開催期間 2017年11月25日- 2017年11月25日
  • 連続報酬環境における学習分類子システムの不適切な一般化に関する一考察
    辰巳 嵩豊; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2017 (SSI2017), 計測自動制御学会, 浜松,静岡県, 国内会議
    発表日 2017年11月25日
  • 複数解探索を考慮した分散型Bat Algorithm
    岩瀬 拓哉; 高野諒; 上野史; 梅内祐太; 石井晴之; 佐藤寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2017 (SSI2017), 計測自動制御学会, 浜松,静岡県, 国内会議
    発表日 2017年11月25日
  • データの曖昧性を許容する学習分類子システム: 介護データのマイニング
    藤野 貴章; 辰巳 嵩豊; 張 財立; 松本 和馬; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2017 (SSI2017), 計測自動制御学会, 浜松,静岡県, 国内会議
    発表日 2017年11月25日
  • 知識の忘却に基づく迷路形状の変化に追従する非通信マルチエージェント
    上野 史; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2017 (SSI2017), 計測自動制御学会, 浜松,静岡県, 国内会議
    発表日 2017年11月25日
  • 報酬生起確率ベクトルと重みベクトルに基づく全ての最適方策の一括強化学習
    長濵 将太; 山口 智; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2017 (SSI2017), 計測自動制御学会, 浜松,静岡県, 国内会議
    発表日 2017年11月25日
  • 限られたデータ数における報酬分散に基づくクラスタリング学習分類子シ ステム:介護プランへの応用
    張 財立; 辰巳 嵩豊; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第60回自動制御連合講演会,計測自動制御学会, 調布,東京, 国内会議
    発表日 2017年11月11日
  • 睡眠周期の変化に着目したリアルタイム睡眠段階再推定法 (医用画像)
    田島 友祐; 村田 暁紀; 原田 智広; 高玉 圭樹
    日本語, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 電子情報通信学会, http://id.ndl.go.jp/bib/028700009
    発表日 2017年11月06日
    開催期間 2017年11月06日- 2017年11月06日
  • 睡眠周期の変化に着目したリアルタイム睡眠段階再推定法
    田島 友祐; 村田 暁紀; 原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第3回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会,信学技報, MICT2017--34, MI2017-56, 高松,香川県, 国内会議
    発表日 2017年11月06日
  • Toward adaptation to various landscape environment by Artificial Bee Colony Algorithm based on Local Information Sharing
    Takano, R; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 2nd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM 2017), 京都大学, 京都, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年10月30日
  • Transportation Simulator for Disaster Circumstance and Bottleneck Analysis
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe; D. Taro, A; Sato, K
    口頭発表(一般), 英語, The 2nd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM 2017), 京都大学, 京都, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年10月30日
  • SLIM画像照合航法(クレータ検出)
    岡田 怜史; 中浜 優佳; 上原 あかり; 鎌田 弘之; 狩谷 和季; 高玉 圭樹; 田貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第61回宇宙科学技術連合講演会,日本航空宇宙学会, 新潟市,新潟県, 国内会議
    発表日 2017年10月25日
  • SLIM探査機の高度や姿勢の傾きによるクレータ検出位置ずれに対応する自己位置推定法
    石井 晴之; 村田 暁紀; 上野 史; 辰巳 嵩豊; 梅内 裕太; 松本 和馬; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第61回宇宙科学技術連合講演会,日本航空宇宙学会, 国内会議
    発表日 2017年10月25日
  • 適応的局所情報共有範囲に基づくArtificial Bee Colonyアルゴリズムによ る動的多峰性関数最適化
    高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第13回進化計算学会研究会,進化計算学会, 草津市,滋賀県, 国内会議
    発表日 2017年09月01日
  • 進化計算のパラメータランキングに基づく多目的最適化問題群のマッピングに関する検討
    角口 元章; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第13回進化計算学会研究会,進化計算学会, 草津市,滋賀県, 国内会議
    発表日 2017年09月01日
  • 環境変化に向けたPSOとCuckoo Searchに基づく解集団混合進化計算
    梅内 祐太; 上野 史; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第13回進化計算学会研究会,進化計算学会, 草津市,滋賀県, 国内会議
    発表日 2017年09月01日
  • 深層学習による圧縮ルールを復元する学習分類子システムとその精度向上
    松本 和馬; 高野 諒; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第13回進化計算学会研究会,進化計算学会, 草津市,滋賀県, 国内会議
    発表日 2017年09月01日
  • Strategy to Improve Cuckoo Search toward Adapting Randomly Changing Environment
    Umenai, Y; Uwano, F; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The Eighth International Conference on Swarm Intelligence (ICSI 2017), The Eighth International Conference on Swarm Intelligence (ICSI), 博多, 福岡, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年07月27日
  • Theoretical XCS Parameter Settings of Learning Accurate Classifiers
    Nakata, M; Browne, W; Hamagami, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), Berlin, German, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年07月17日
  • Automatic Adjustment of Selection Pressure based on Range of Reward in Learning Classifier System,
    Tatsumi, T; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), Berlin, Germany, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年07月17日
  • A Study of Self-Adaptive Semi-Asynchronous Evolutionary Algorithm on Multi-Objective Optimization Problem,
    Harada, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Workshop on Parallel and Distributed Evolutionary Inspired Method,in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), Workshop on Parallel and Distributed Evolutionary Inspired Method,in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), Berlin, Germany, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年07月17日
  • An Improved MOEA/D Utilizing Variation Angles for Multi-Objective Optimization
    Sato, H; Miyakawa, M; Takadama K
    口頭発表(一般), 英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2017), Berlin, Germany, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年07月17日
  • 快眠音による深睡眠改快眠音による深睡眠改善効果をδパワーで実証
    山木 清志; 管野 智; 川嶋 隆宏; 森島 守人; 高玉 圭樹; 原田 智広
    口頭発表(一般), 日本語, 第42回日本睡眠学会シンポジウム, 日本睡眠学会, 横浜・神奈川, 国内会議
    発表日 2017年06月30日
  • 多目的最適化問題における評価時間の偏りが半非同期進化法に与える影響の分析
    原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第11回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会,計測自動制御学会, 大津市・滋賀県, 国内会議
    発表日 2017年06月26日
  • Simulation model for emergency medical transportation with deployment of floating medical support systems --- The case study of Tokyo inland earthquake,
    Watanabe, D; Majima, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, International symposium on Scheduling 2017 (ISS 2017), 名古屋, 愛知, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年06月25日
  • 人工知能の次は何か? 宇宙システムからヘルスケアまで
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 電気通信大学創立100周年記念公開講座, 電気通信大学, 調布 東京, 国内会議
    発表日 2017年06月17日
  • Performance Comparison of Parallel Asynchronous Multi-Objective Evolutionary Algorithm with Different Asynchrony,
    Harada, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2017), 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2017, Donostia - San Sebastian, Spain, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年06月07日
  • Applying Variance-based Learning Classifier System without Convergence of Reward Estimation into Various Reward Distribution,
    Tatsumi, T; Sato, H; Kovacs, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2017), 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2017), Donostia - San Sebastian, Spain, 国際会議
    発表日 2017年06月07日
  • The Robust Spacecraft Location Estimation Algorithm Toward The Misdetection Crater and The Undetected Crater in SLIM,
    Ishii, H; Murata, A; Uwano, F; Tatsumi, T; Umenai, Y; Matsumoto, K; Takadama, K; Kamata, H; Ishida, T; Fukuda S; Sawai, S; Sakai, S
    口頭発表(一般), 英語, The 31th International Symposium on Space Technology and Science (ISTS2017), 愛媛, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年06月07日
  • 心拍数変動の類似性を考慮したリアルタイム睡眠段階推定
    田島 友祐; 原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 2017年度人工知能学会全国大会(第31回), 人工知能学会, 名古屋, 国内会議
    発表日 2017年05月25日
  • Well-Being Computing: AIで身体的・心理的・社会的健康を得られるか?
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 2017年度人工知能学会全国大会(第31回), 招待, 人工知能学会, ウインク愛知 名古屋, 国内会議
    発表日 2017年05月25日
  • 宇宙機コンピュータシステムの強化に向けたプログラム創発
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第61回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI2017), 招待, システム制御情報学会, 京都テルサ,京都, 国内会議
    発表日 2017年05月24日
  • Towards Guideline for Applying Machine Learning into Care Support Systems,
    Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), The AAAI 2017 Spring Symposia, Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2017年03月29日
  • Improving Accuracy of Real-time Sleep Stage Estimation by Considering Personal Sleep Feature and Rapid Change of Sleep Behavior,
    Harada, T; Kawashima, T; Morishima, M; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2017年03月29日
  • Sleep Stage Estimation using heartrate approximate minimum method,
    Tajima, Y; Harada, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), 国際会議
    発表日 2017年03月29日
  • Visual Impression generation system based on Boids algorithm
    Ishii, M; Kwon, J; Takadama, K; Sakamoto, M
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 査読付, 国際会議
    発表日 2017年03月28日
  • Wellbeing AI Invited Speaker Abstracts,
    Kido, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2017 Spring Symposia, Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence, The AAAI, Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2017年03月27日
  • Affinity Based Search Amount Control in Decomposition Based Evolutionary Multi-Objective Optimization,
    Sato, H; Miyakawa, M; Takadama,K
    口頭発表(一般), 英語, 10th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT 2017), 10th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT 2017), New Jersey, USA, 国際会議
    発表日 2017年03月15日
  • 不活性セルのシナプス更新による大脳新皮質アルゴリズムの予測精度向上に関する一検討
    青木 健; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第44回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会, 東京, 国内会議
    発表日 2017年03月14日
  • 難易度と技術偏差に基づく学習目標生成を促すインタラクティブ学習支援
    福田 千賀; 村田 暁紀; 石井 晴之; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第44回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会, 東京, 国内会議
    発表日 2017年03月14日
  • 覚醒と浅睡眠に着目した圧力センサに基づく非侵襲的睡眠段階推定とその精度向上
    上原 知里; 松本 和馬; 田島 友祐; 小峯 嵩裕; 原田 智広; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第44回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会, 東京, 国内会議
    発表日 2017年03月14日
  • 最適性と多様性のトレードオフを考慮したノベルティサーチに基づく多目的進化計算
    村田 暁紀; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第112回数理モデル化と問題解決研究発表会, 情報処理学会, 岩手, 国内会議
    発表日 2017年02月27日
  • Designing the learning goal space toward acquiring a creative learning skill
    Okudo, T; Yamaguchi, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 22nd International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'17), The 22nd International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'17), Beppu, Oita, 国際会議
    発表日 2017年01月21日
  • 小型月着陸実証機SLIMの開発状況,
    坂井 真一郎; 櫛木 賢一; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 佐藤 英一; 上野 誠也; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 小島 広久; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩; SLIM WG
    口頭発表(一般), 日本語, 第17回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2017), 相模原,神奈川
    発表日 2017年01月15日
  • Automatic adjustment of selection pressure based on range of reward in learning classifier system.
    Takato Tatsumi; Hiroyuki Sato; Keiki Takadama
    Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2017, Berlin, Germany, July 15-19, 2017, ACM, http://doi.acm.org/10.1145/3071178.3080531
    発表日 2017年
    開催期間 2017年- 2017年
  • 限られたデータ数における報酬分散に基づくクラスタリング学習分類子システム:介護プランへの応用
    張 財立; 辰巳 嵩豊; 高玉 圭樹
    日本語, 自動制御連合講演会講演論文集, 自動制御連合講演会, http://ci.nii.ac.jp/naid/130006251472
    発表日 2017年
    開催期間 2017年- 2017年
  • 最適な進化計算パラメータの差異に基づく多目的最適化問題群のマッピングに関する検討
    角口 元章; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第10回進化計算シンポジウム 2016, 進化計算学会, 千葉, 国内会議
    発表日 2016年12月11日
  • MOEA/D における解と重みベクトルの親和性に基づく探索量制御に関する一検討,
    佐藤 寛之; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第10回進化計算シンポジウム 2016, 進化計算学会, 国内会議
    発表日 2016年12月11日
  • カッコウ探索に基づく複数のダイナミズムを含む動的環境への適応
    梅内 祐太; 上野 史; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第10回進化計算シンポジウム 2016, 進化計算学会, 千葉, 国内会議
    発表日 2016年12月10日
  • 学習分類子システムにおける評価回数に基づく分類子の選択圧自動調整
    辰巳 嵩豊; Kovacs Tim; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第10回進化計算シンポジウム 2016, 進化計算学会, 千葉, 国内会議
    発表日 2016年12月10日
  • Random Forests を活用したLCS によるルールの一般化
    土橋 功治; 松本 和馬; 辰巳 嵩豊; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第10回進化計算シンポジウム 2016, 進化計算学会, 千葉, 国内会議
    発表日 2016年12月10日
  • サブゴールの振り返りによる学習者の継続的学習支援
    玉井 雄貴; 山口 智浩; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2016 (SSI2016), 計測自動制御学会, 滋賀 大津, 国内会議
    発表日 2016年12月07日
  • 航空機到着機スケジューリングにおける最適性と多様性のトレードオフを考慮した進化計算
    村田 暁紀; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2016 (SSI2016), 計測自動制御学会), 滋賀 大津, 国内会議
    発表日 2016年12月07日
  • 可変長遺伝子型進化計算に基づく二輪ローバー型惑星探査機のスタック脱出行動最適化,
    上野 史; 村田 暁紀; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2016 (SSI2016), 計測自動制御学会, 滋賀 大津, 国内会議
    発表日 2016年12月07日
  • MOEA/Dにおける連鎖更新法に基づく解集団初期化に関する検討
    佐藤 寛之; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2016 (SSI2016), 計測自動制御学会, 滋賀 大津, 国内会議
    発表日 2016年12月07日
  • 制約付き多目的最適化のための指向性交配における交叉量操作,
    宮川 みなみ; 佐藤 裕二; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2016 (SSI2016), 計測自動制御学会, 滋賀 大津, 国内会議
    発表日 2016年12月07日
  • 可変長遺伝子型進化計算に基づく二輪ローバー型惑星探査機のスタック脱出行動最適化
    上野史; 村田暁紀; 高玉圭樹
    日本語, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM), http://jglobal.jst.go.jp/public/201702256069164760
    発表日 2016年12月06日
    開催期間 2016年12月06日- 2016年12月06日
  • Crater Detection Method using Principle Component Analysis and its Evaluation
    Takino, T; Nomura, I; Irie, J; Nagata, S; Kamata, H; Takadama, K; Fukuda, S; Sawai, S; Sakai, S
    Post- proceeding of the 30th International Symposium on Space Technology and Science: ISTS2015
    発表日 2016年11月
  • 個人の睡眠特徴を考慮したリアルタイム睡眠深度推定の精度向上
    原田 智広; 川嶋 隆宏; 森島 守人; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第3回 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会 (MICT),電子情報通信学会, 招待, 電子情報通信学会, 東京, 国内会議
    発表日 2016年09月26日
  • Effects of Chain-Reaction Initial Solution Arrangement in Decomposition-Based MOEAs
    Sato,H; Miyakawa,M; Takadama,K
    口頭発表(一般), 英語, The 9th Eurosim Congress on Modelling and Simulation, The 9th Eurosim Congress on Modelling and Simulation, Oulu,Finland, 国際会議
    発表日 2016年09月13日
  • 小型月着陸実証機「SLIM」プロジェクトの概要 JSASS-2016-4372
    坂井 真一郎; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 櫛木 賢一; 佐藤 英一; 上野 誠也; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 小島 広久; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 函館, 国内会議
    発表日 2016年09月08日
  • 主成分分析によるクレータ検出、クレータサイズ計測に関する研究 JSASS-2016-4375
    鎌田 弘之; 中浜 優佳; 岡田 怜史; 森部 美沙子; 狩谷 和季; 石田 貴行; 福田 盛介; 高玉 圭樹; 坂井 真一郎; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 函館, 国内会議
    発表日 2016年09月08日
  • SLIM探査機における高度差や回転に対してロバストな自己位置推定アルゴリズム JSASS-2016-4376
    石井 晴之; 村田 暁紀; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 石田 貴行; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 函館, 国内会議
    発表日 2016年09月08日
  • クレータを用いた画像航法アルゴリズムの統合評価 JSASS-2016-4377
    石田 貴行; 福田 盛介; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 狩谷 和季; 坂井 真一郎; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第60回宇宙科学技術連合講演会, 函館, 国内会議
    発表日 2016年09月08日
  • `Evolutionary Algorithmic Parameter Optimization of MOEAs for Multiple Multi-Objective Problems,
    Kakuguchi, M; Miyakawa, M; Takadama, K; and; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2016), 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2016), Sapporo, 国際会議
    発表日 2016年08月26日
  • Extracting Different Abstracted Level Rule with Variance-Based LCS,
    Zhang, C; Tatsumi, T; Nakata, M; Takadama, K; Sato, H; Kovacs, T
    口頭発表(一般), 英語, 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2016), 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2016), Sapporo, 国際会議
    発表日 2016年08月26日
  • Learning Classifier System with Deep Autoencode
    Matsumoto, K; Saito, R; Tajima, Y; Nakata, M; Sato, H; Kovacs T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2016), IEEE, Vancouver, Canada, 国際会議
    発表日 2016年07月29日
  • XCS-DH: Minimal Default Hierarchies in XCS
    Kovacs, T; Rawles, S; Bull, L; Nakata, M; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2016), IEEE, Vancouver, Canada, 国際会議
    発表日 2016年07月29日
  • Enhanced Decomposition-Based Many-Objective Optimization Using Supplemental Weight Vectors
    Sato, H; Nakagawa, S; Miyakwa, M; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2016), IEEE, Vancouver, Canada, 国際会議
    発表日 2016年07月26日
  • A Modified Cuckoo Search Algorithm for Dynamic Optimization Problem,
    Umenai, Y; Uwano, F; Tajima, Y; Nakata, M; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2016), IEEE, Vancouver, Canada, 国際会議
    発表日 2016年07月26日
  • Variance-based Learning Classifier System without Convergence of Reward Estimation
    Tatsumi, T; Komine, T; Nakata, M; Sato, H; Kovacs, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2016), Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2016), Denver, USA, 国際会議
    発表日 2016年07月22日
  • Crater Detection Method using Principle Component Analysis and Its Evaluation,
    Takino, T; Nomura, I; Irie, J; Nagata, S; Kamata, H; Takadama, K; Fukuda, S; Sawai, S; Sakai, S
    口頭発表(一般), 英語, The 30th International Symposium on Space Technology and Science: ISTS2015, ISTS, Kobe, 国際会議
    発表日 2016年07月10日
  • 生体リズムに連動した音の特徴と睡眠因子との関連について
    山木 清志; 森島 守人; 植屋 夕輝; 高玉 圭樹; 角谷 寛
    口頭発表(一般), 日本語, 第41回日本睡眠学会シンポジウム,日本睡眠学会, 日本睡眠学会, 新宿・東京, 国内会議
    発表日 2016年07月08日
  • Biofeedback; 快眠音による睡眠介入への展開
    森島 守人; 山木 清志; 川嶋 隆宏; 菅野 智; 原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第41回日本睡眠学会シンポジウム,日本睡眠学会,, 日本睡眠学会, 新宿・東京, 国内会議
    発表日 2016年07月08日
  • Adaptive Learning Based on Genetic Algorithm for The Rover in Planetary Exploration,
    Uwano, F; Murata, A; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 13th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2016), Beijing, China, 国際会議
    発表日 2016年06月22日
  • Possibility of Education Project based on Cansat,
    Saito, R; Murata, A; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 13th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2016), Beijing, China, 国際会議
    発表日 2016年06月22日
  • Robust self-position estimation algorithm against displacement of crater detection in the SLIM spacecraft
    Ishii, H; Usui, K; Takadama, K; Kamata, H; Fukuda S; Sawai,S; Sakai, S
    口頭発表(一般), 英語, The 13th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2016), Beijing, China, 国際会議
    発表日 2016年06月21日
  • Robust self-position estimation algorithm against displacement of crater detection in the SLIM spacecraft,
    Ishii, H; Usui, K; Takadama, K; Kamata, H; Fukuda S; Sawai,S; Sakai, S
    口頭発表(一般), 英語, The 13th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS2016), 国際会議
    発表日 2016年06月19日
  • Generation of Public Transportation Network for Commuter Stranded Problem,
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, The 6th International Workshop on Emergent Intelligence on Networked Agents(WEIN'16), at 15h International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-agent Systems (AAMAS2016), Singapore, 国際会議
    発表日 2016年05月10日
  • Generation of Public Transportation Network for Commuter Stranded Problem
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, The 6th International Workshop on Emergent Intelligence on Networked Agents (WEIN'16), at 15h International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-agent Systems (AAMAS 2016), Singapore, 国際会議
    発表日 2016年05月10日
  • Effects on Sleep by “Cradle Sound” Adjusted to Heartbeat and Respiration
    Morishima, M; Sugino, Y; Ueya, Y; Kadotani, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2016 Spring Symposia, AAAI(The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2016年03月22日
  • Real-time Sleep Stage Estimation from Biological Data with Trigonometric Function Regression Model
    Harada, T; Uwano, F; Komine, T; Tajima, Y; Kawashima, T; Morishima, M; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2016 Spring Symposia, AAAI(The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2016年03月22日
  • Human Body Vibration Analysis - Toward the Next Generation Sleep Monitoring/Evaluation
    Komine, T; Takadama, K; Nishino, S
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2016 Spring Symposia, AAAI(The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2016年03月22日
  • Well-being Computing Towards Health and Happiness Improvement: From Sleep Perspective,
    Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2016 Spring Symposia, The Association for the Advancement of Artificial Intelligence, Stanford USA, 国際会議
    発表日 2016年03月21日
  • 半教師あり学習に基づく進化的クラスタリングによる快眠音の個別適応化
    星野 秀彰; 村田 暁紀; 建部 尚紀; 中田 雅也; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第43回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会, 室蘭, 国内会議
    発表日 2016年03月11日
  • 報酬値の分散に基づく学習分類子システムによる一般化度合の異なるルールの同時獲得
    張 財立; 辰巳 嵩豊; 中田 雅也; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第43回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会,, 室蘭, 国内会議
    発表日 2016年03月11日
  • A Study on Directional Repair of Infeasible Solutions for Multi-Objective Knapsack Problems
    Miyakawa, M; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, 2016 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2016), RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, Hawaii, USA, 国際会議
    発表日 2016年03月07日
  • A Study on Evolutionary Multi-level Robust Solution Search for Multi-objective Optimization Involving Multi-dimensional Noise
    Hashimoto, T; Miyakawa, M; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, 2016 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2016), RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, Hawaii, USA, 国際会議
    発表日 2016年03月07日
  • 無拘束センサから取得した日常生活データに基づく認知症判定:パーソナルビッグデータを用いた診療の可能性
    高玉 圭樹; 外村 真悟; 青木 誠
    口頭発表(一般), 日本語, 第12回日本病院総合診療医学会学術総会,日本病院総合診療医学会, 第12回日本病院総合診療医学会学術総会,日本病院総合診療医学会, 神奈川, 国内会議
    発表日 2016年02月26日
  • 小型月着陸実証機SLIMについて
    坂井 真一郎; 櫛木 賢一; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 佐藤 英一; 上野 誠也; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩
    口頭発表(一般), 日本語, 第16回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2016), 第16回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2016), 神奈川, 国内会議
    発表日 2016年01月06日
  • SLIM画像航法の開発進捗報告 ~アルゴリズムとそのハードウェア実装~
    石田 貴行; 福田 盛介; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 狩谷 和季; 野村 出; 滝野; 達也; 森部 美沙子; 臼居 浩太郎; 石井 晴之; 坂井 真一郎; 澤井秀 次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第16回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2016), 第16回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2016), 神奈川, 国内会議
    発表日 2016年01月06日
  • 補助重みベクトル群による多数目的最適化の促進に関する一検討
    中川 智; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 愛知, 国内会議
    発表日 2015年12月20日
  • 多次元ノイズを含む多目的最適化におけるスカラー化関数に基づくロバスト解探索
    橋本 知尚; 宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 愛知, 国内会議
    発表日 2015年12月20日
  • 多峰性関数における局所探索に基づく Cuckoo Search Algorithm
    梅内祐太; 上野史; 中田雅也; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 愛知, 国内会議
    発表日 2015年12月20日
  • 制約付き多目的最適化のための指向性交配における解の選出領域の適応制御に関する一検討
    宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 愛知, 国内会議
    発表日 2015年12月20日
  • 報酬分散の収束に依らない分散に基づく学習分類子システム
    辰巳 嵩豊; 小峯 嵩裕; 中田雅也; Tim Kovacs; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 進化計算学会,第9回進化計算シンポジウム 2015, 愛知, 国内会議
    発表日 2015年12月20日
  • RSSI に基づくSWARM 型ノード群によるモバイルアドホックネットワークの自律構築システム
    建部 尚紀; 服部 聖彦; 加川 敏規; 高玉 圭樹; 大和田 泰伯; 浜口 清
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第16回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, 計測自動制御学会, 名古屋, 国内会議
    発表日 2015年12月14日
  • Control of Variable Exchange Probability for Directed Mating in Evolutionary Constrained Multi-Objective Continuous Optimization
    Miyakawa, M; Takadama, K; Sato H
    口頭発表(一般), 英語, The 3rd International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI 2015), The 3rd International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI 2015), Bali Indonesia, 国際会議
    発表日 2015年12月08日
  • Optimization of Aircraft Landing Route and Order: An approach of Hierarchical Evolutionary Computation
    Murata, A; Nakata, M; Sato, H; Kovacs, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 9th International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT2015), The 9th International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT2015), New York USA, 国際会議
    発表日 2015年12月05日
  • Reinforcement Learning with Internal Reward for Multi-Agent Cooperation: A Theoretical Approach
    Uwano, F; Tatebe, N; Nakata, M; Takadama, K; Kovacs, T
    口頭発表(一般), 英語, The 9th International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT2015), ., New York USA, 国際会議
    発表日 2015年12月03日
  • Wellbeing Technology: 睡眠から健康と幸せを提供するエージェント
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第101回研究開発セミナー,ヘルスケア・イノベーション (pp.51-65), 東京, 国内会議
    発表日 2015年11月30日
  • 学習戦略を考慮した学習分類子システムの設計法の必要性
    中田 雅也; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2015 (SSI2015), 計測自動制御学会, 函館, 国内会議
    発表日 2015年11月19日
  • 振り返りサブタスクを用いた学習者の継続的学習支援
    玉井 雄貴; 山口智浩; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2015 (SSI2015), 計測自動制御学会, 函館, 国内会議
    発表日 2015年11月19日
  • 強化学習環境の規模拡大に対する知識の特殊化による再利用
    臼居 浩太郎; 中田 雅也; Tim Kovacs; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2015 (SSI2015), 計測自動制御学会, 函館, 国内会議
    発表日 2015年11月19日
  • Multi-agent based Bus Route Optimization with Passenger Overflow Cascades Tolerance in Disaster Situations
    Morimoto, S; Takadama, K; Majima, T; Watanabe, D; Katuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM), The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM), Kyoto, 国際会議
    発表日 2015年10月28日
  • Deployment of Wireless Mesh Network Using RSSI-Based Swarm Robots
    Tatebe, N; Hattori; K. Kagawa, T; Owada, Y; Hamaguchi, K; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM), Kyoto, 国際会議
    発表日 2015年10月28日
  • Generating Hub-Spoke Network for Public Transportation
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM), kyoto, 国際会議
    発表日 2015年10月28日
  • 小型・高精度月着陸実証ミッション
    坂井 真一郎; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 佐藤 英一; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第59回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第59回宇宙科学技術連合講演会, 鹿児島, 国内会議
    発表日 2015年10月08日
  • SLIM探査機におけるクレータ検出と自己位置推定アルゴリズムの統合評価およびその改善
    石井 晴之; 臼居 浩太郎; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第59回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第59回宇宙科学技術連合講演会, 鹿児島, 国内会議
    発表日 2015年10月08日
  • 高精度クレータ検出のための主成分分析改善に関する研究
    野村 出; 滝野 達也; 森部 美沙子; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第59回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第59回宇宙科学技術連合講演会, 鹿児島, 国内会議
    発表日 2015年10月08日
  • パーソナルビッグデータからのライフスタイル設計:集合知から究極の個別知へ
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 2015年度ソサエティ大会,電子情報通信学会 pp.425-426, 招待, 電子情報通信学会, 仙台, 国内会議
    発表日 2015年09月09日
  • パーソナルビッグデータからのライフスタイル設計
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 2015年度ソサエティ大会,電子情報通信学会, ソサエティ大会,電子情報通信学会, 仙台, 国内会議
    発表日 2015年09月09日
  • 学習分類子システムにおけるWilsonの一般化仮説への挑戦
    中田 雅也; Will Browne; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第9回進化計算学会研究会, 国内会議
    発表日 2015年09月07日
  • Network Construction for Correct Opinion Sharing by Selecting a Curator Agent,
    Saito, R; Tatebe, N; Takano R; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 34th Chinese Control Conference and SICE Annual Conference 2015 (CCC&SICE2015), SICE, 杭州,中国, 国際会議
    発表日 2015年07月29日
  • Control of Crossed Genes Ratio for Directed Mating in Evolutionary Constrained Multi-Objective Optimization
    Miyakwa, M; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, International Student Workshop on Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2015),, International Student Workshop on Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2015),, Madrid,Spain, 国際会議
    発表日 2015年07月11日
  • A Potential of Evolutionary Rule-based Machine Learning for Real World Applications,
    Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, International Workshop on Evolutionary Rule-based Machine Learning (ERML) in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2015), International Workshop on Evolutionary Rule-based Machine Learning (ERML) in Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2015), Madrid, Spain, 国際会議
    発表日 2015年07月11日
  • Adjusting SLIM Spacecraft Location Estimation to Crater Detection for High Precision and Computational Time Reduction,
    Usui, K; Harada, T; Takadama, K; Kamata, H; Fukuda S; Sawai, S; Sakai, S
    口頭発表(一般), 英語, Adjusting SLIM Spacecraft Location Estimation to Crater Detection for High Precision and Computational Time Reduction,, KOBE, 国際会議
    発表日 2015年07月04日
  • 生体リズムに連動した音と音色の違いによる睡眠に及ぼす影響'
    山木 清志; 植屋 夕輝; 石原 淳; 森島 守人; 原田 智広; 高玉 圭樹; 角谷 寛
    口頭発表(一般), 日本語, 第40回日本睡眠学会シンポジウム,日本睡眠学会, 第40回日本睡眠学会シンポジウム,日本睡眠学会, 宇都宮, 国内会議
    発表日 2015年07月03日
  • パーソナルビッグデータで睡眠を改善する: コンシェルジュサービス介護支援エージェントとその展望
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, ITヘルスケア学会学術大会,ITヘルスケア学会, 招待, ITヘルスケア学会学術大会,ITヘルスケア学会, 熊本, 国内会議
    発表日 2015年06月07日
  • Sightseeing Plan Recommendation System using Sequential Pattern Mining based on Adjacent Activities
    Fujitsuka, T; Harada, T; Takadama, K; Sato, H; Yamaguchi, T
    口頭発表(一般), 英語, The 10th Asian Control Conference 2015 (ASCC 2015, The 10th Asian Control Conference 2015 (ASCC 2015, Malaysia, 国際会議
    発表日 2015年06月03日
  • Analyzing human's continuous learning processes with the reflection subtask,
    Yamaguchi, T; Takemori, K; Tamai, Y; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 10th Asian Control Conference 2015 (ASCC 2015), The 10th Asian Control Conference 2015 (ASCC 2015), Malaysia, 国際会議
    発表日 2015年06月03日
  • Extracting Both Generalized and Specialized Knowledge by XCS using Attribute Tracking and Feedback
    Takadama, K; Nakata, M
    口頭発表(一般), 英語, 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), Sendai, 国際会議
    発表日 2015年05月28日
  • Handling Different Level of Unstable Reward Environment Through an Estimation of Reward Distribution in XCS,
    Tatsumi, T; Komine, T; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), Sendai, 国際会議
    発表日 2015年05月28日
  • Detecting Shoplifting From Customer Behavior Data by Extended XCS-SL: Towards Feature Extraction on Class-Imbalanced Sequence Data
    Sato, M; Usui, K; Nakata, M; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 国際会議
    発表日 2015年05月28日
  • How Should Learning Classifier Systems Cover A State-Action Space?
    Nakata, M; Lanzi, P.L; Kovacs, T; Browne, W.N; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), Sendai, 国際会議
    発表日 2015年05月28日
  • Directed Mating Using Inverted PBI Function for Constrained Multi-Objective Optimization,
    Miyakwa, M; Takadama, K; Sato, H
    口頭発表(一般), 英語, 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), Sendai, 国際会議
    発表日 2015年05月28日
  • Ship Route Evolutionary Optimization of Multiple Ship Companies for Distributed Coordination of Resources
    Takadama, K; Azuma, E; Sato, H; Majima, T; Watanabe, D; Katuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), Sendai, 国際会議
    発表日 2015年05月27日
  • Toward Robustness Against Environmental Change Speed by Artificial Bee Colony Algorithm based on Local Information Sharing
    Takano, R; Harada, T; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015), Sendai, 国際会議
    発表日 2015年05月27日
  • Estimating Surrounding Symptom Level of Dementia Person by Sleep Stage,
    Tomura, S; Harada, T; Sato; H. Takadama, K; Aoki. M
    口頭発表(一般), 英語, The Ninth International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT 2015), Kanagawa, 国際会議
    発表日 2015年03月26日
  • Towards Ambient intelligence System for Good Sleep By Sound Adjusted to Heartbeat and Respiration
    Takadama, K; Tajima, Y; Harada, T; Ishihara, A; Morishima, M
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2015 Spring Symposia}, Ambient Intelligence for Health and Cognitive Enhancement, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), The AAAI 2015 Spring Symposia, Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2015年03月24日
  • Detecting Aged Person's Sliding Feet from Time Series Data of Foot Pressure
    Komine, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The AAAI 2015 Spring Symposia, Ambient Intelligence for Health and Cognitive Enhancement, AAAI (The Association for the Advancement of Artificial Intelligence), The AAAI 2015 Spring Symposia, Stanford, USA, 国際会議
    発表日 2015年03月24日
  • ジレンマ問題におけるマルチエージェント間協調のための内部報酬推算
    上野 史; 建部 尚紀; 中田 雅也; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第42回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会, 神戸, 国内会議
    発表日 2015年03月18日
  • 階層型進化計算を用いた動的航空機着陸経路スケジューリング
    村田 暁紀; 森本 紗矢香; 神馬 隆博; 原田 智広; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第42回知能システムシンポジウム,, 計測自動制御学会,, 神戸, 国内会議
    発表日 2015年03月18日
  • Analyzing human's continuous learning ability toward the intelligent robotics,
    Yamaguchi, T; Takemori, K; Tamai, Y; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 20th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'15), Beppu, Oita, 国際会議
    発表日 2015年01月23日
  • コンシェルジュサービス介護支援: 睡眠からのライフスタイル設計への展開
    高玉 圭樹
    公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等, 日本語, 共同研究カンファレンス, 共同研究カンファレンス, 川崎, 国内会議
    発表日 2015年01月13日
  • SLIM画像航法の研究開発状況 (その2:クレータマッチングアルゴリズム)
    高玉 圭樹; 原田 智広; 臼居 浩太郎; 鎌田 弘之; 小沢 愼治; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第14回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2014)
    発表日 2015年01月
  • 制約付き多数目的最適化のためのリファレンスラインを用いた指向性交配の検討
    宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第8回進化計算シンポジウム 2014, 進化計算学会, 広島, 国内会議
    発表日 2014年12月20日
  • 不安定報酬環境下における学習分類子システム
    辰巳 嵩豊; 小峯 嵩裕; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第8回進化計算シンポジウム 2014, 進化計算学会, 広島, 国内会議
    発表日 2014年12月20日
  • 時変環境における局所的情報共有によるArtificial Bee Colonyアルゴリズム'
    高野 諒; 原田 智広; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第102回数理モデル化と問題解決研究発表会, 奈良, 国内会議
    発表日 2014年12月09日
  • 時系列行動を評価するパターンマイニングによる外出プラン推薦システム
    藤塚 拓馬; 原田; 智広; 佐藤; 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2014, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2014 (SSI2014), 岡山, 国内会議
    発表日 2014年11月21日
  • 災害時におけるボトルネック解消に向けたバス路線網最適化
    森本 紗矢香; 神馬 隆博; 北川 広登; 高玉 圭樹; 間島 隆博; 渡部 大輔; 勝原光次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2014, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会, 岡山, 国内会議
    発表日 2014年11月21日
  • ピンポイント着陸に向けたSLIM探査機の自己位置推定とその展開
    臼居 浩太郎; 原田 智広; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第58回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会,第58回宇宙科学技術連合講演会, 長崎, 国内会議
    発表日 2014年11月13日
  • 主成分分析によるクレータ検出の特性評価と改善について
    野村 出; 滝野 達也; 入江 順也; 永田 心; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 福田 盛介
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第58回宇宙科学技術連合講演会, 国内会議
    発表日 2014年11月13日
  • Artificial Bee Colony Algorithm based on Local Information Sharing in Dynamic Environment,
    Takano,R; Harada,T; Sato,H; Takadama,K
    口頭発表(一般), 英語, IES2014, IES, Singapore, 国際会議
    発表日 2014年11月12日
  • Artificial Bee Colony Algorithm based on Local Information Sharing in Dynamic Environment
    Takano, R; Harada, T; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems(IES2014), 国際会議
    発表日 2014年11月11日
  • Multi-agent based Bus Route Optimization for Restricting Passenger Traffic Bottlenecks in Disaster Situations
    Morimoto, S; Jimba, T; Kitagawa, H; Takadama, K; Majima, T; Watanabe, D; Katuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, The 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems(IES2014), 国際会議
    発表日 2014年11月11日
  • Multi Objective Optimization for Route Planning and FleetAssignment in Regular and Non-regular Flights
    Jimba, T; Harada, T; Sato, H; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2014), 国際会議
    発表日 2014年11月10日
  • 創発現象を工学に結びつけることはできるか? ― マルチエージェントシステムからの可能性
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, システム制御情報学会特別企画,パネル討論「群れを理解し操り創る」, 第57回自動制御連合講演会, 計測自動制御学会, 群馬, 国内会議
    発表日 2014年11月10日
  • Multiagent-based ABC algorithm for Autonomous Rescue Agent Cooperation
    Takano, R; Yamazaki, D; Ichikawa, Y; Hattori, K; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The IEEE 2014 International Conference On Systems, Man and Cybernetics (SMC 2014), 国際会議
    発表日 2014年10月06日
  • Reports of the 2014 AAAI Spring Symposium Series,
    Jain, M; Jiang, A.X; Kido, T; Takadama, K; Mercer, E.G; Rungta, N; Waser, M; Wagner, A; Burke, J; Sofge, D; Lawless,W; Sridharan, M; Hawes, N; Hwang, T
    口頭発表(一般), 英語, AI magazine,, 国際会議
    発表日 2014年09月29日
  • Multi-UAV Path Planning of 3D Virtual Environment Based on Improved Particle Swarm Optimization
    Li, D; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The UEC International Mini-Conference for Exchange Students on Informatics & Engineering and Information Systems, 国内会議
    発表日 2014年08月07日
  • 主成分分析を用いたクレータ検出法の特性評価に関する研究
    野村 出; 滝野 達也; 永田 心; 入江 順也; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 福田 盛介; 澤井 秀次郎; 坂井 真一郎
    口頭発表(一般), 日本語, 主成分分析を用いたクレータ検出法の特性評価に関する研究, 第24回アストロダイナミクスシンポジウム
    発表日 2014年07月29日
  • システム統合におけるシステム間の関係性とその妥当性検証: SLIM(Smart Lander for Investigating Moon)における自己位置推定システムを例として
    高玉 圭樹; 原田 智広; 鎌田 弘之; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門,第7回関係論的システム科学調査研究会
    発表日 2014年07月05日
  • 非同期評価に基づく遺伝的プログラミングによる機械語プログラムの進化
    原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門,第7回関係論的システム科学調査研究会
    発表日 2014年07月04日
  • 呼吸に連動した音が睡眠に及ぼす影響の予備的検討
    石原 淳; 森島 守人; 原田 智広; 田島 友祐; 佐藤 圭二; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第39回日本睡眠学会シンポジウム,日本睡眠学会, 日本睡眠学会, 徳島, 国内会議
    発表日 2014年07月03日
  • ネットワークのトポロジーと規模にロバストな複数エージェント間情報共有
    石井 将文; 高野 諒; 山崎 大地; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,第28回全国大会
    発表日 2014年06月12日
  • invisibleな迷路タスクを用いた人の学習過程の可視化による継続的学習の支援
    山口 智浩; 竹森 孝樹; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,第28回全国大会
    発表日 2014年06月12日
  • パレート報酬を考慮した政策群アーカイブに基づくマルチエージェント強化学習
    市川 嘉裕; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第41回知能システムシンポジウム
    発表日 2014年03月14日
  • 災害時におけるボトルネック解消に向けたバス路線網最適化
    森本 紗矢香; 神馬 隆博; 北川 広登; 間島 隆博; 渡部 大輔; 勝原 光次郎; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第41回知能システムシンポジウム
    発表日 2014年03月14日
  • Invisibleな迷路タスクを用いた人の学習過程の可視化
    山口 智浩; 竹森 孝樹; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第41回知能システムシンポジウム
    発表日 2014年03月14日
  • 健康維持に向けた睡眠改善コンシェルジュ
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第15回日本健康支援学会年次学術大会,日本健康支援学会
    発表日 2014年03月09日
  • 複素数を用いた学習分類子システムによる POMDPs 環境への展開
    山崎 大地; 中田 雅也; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第6回進化計算学会研究会
    発表日 2014年03月07日
  • 動的環境における局所的情報共有による分散型 ABC アルゴリズム
    高野 諒; 市川 嘉裕; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第6回進化計算学会研究会
    発表日 2014年03月07日
  • 定期便と不定期便の同時獲得型多目的路線網最適化
    神馬 隆博; 佐藤 圭二; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第6回進化計算学会研究会
    発表日 2014年03月06日
  • 第三の親個体とそのアーカイブを用いたリファレンス評価による非同期進化
    原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第6回進化計算学会研究会
    発表日 2014年03月06日
  • 動的環境おける頑健な確率モデルの学習:ナップサック問題から実問題まで
    田島 友祐; 中田 雅也; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算学会,第6回進化計算学会研究会
    発表日 2014年03月06日
  • invisibleな迷路タスクを用いた人の学習過程の可視化による継続的学習の支援
    山口 智浩; 竹森 孝樹; 高玉 圭樹
    日本語, 第28回人工知能学会全国大会論文集, 人工知能学会, http://id.ndl.go.jp/bib/025483578
    発表日 2014年03月
    開催期間 2014年03月- 2014年03月
  • 関係性を作る: 内部欲求と外部状況の差に基づくエージェントの目的生成とその可能性
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門,第7回関係論的システム科学調査研究会
    発表日 2014年02月26日
  • リンケージ型学習分類子システムによる類似環境に適応可能な汎用的知識の獲得と活用法の提案および性能評価
    臼居浩太郎; 中田雅也; 髙玉圭樹
    日本語, 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS), 一般社団法人情報処理学会, http://ci.nii.ac.jp/naid/110009673888, 本研究では,類似する環境に適応可能な遺伝的機械学習手法としてリンケージ型学習分類子システム (XCSAM with Linkage-Classifier: XCSL) を提案する.具体的には,行動最適性の高い分類子同士の結びつきを表現したリンケージ型分類子 (Linkage-Classifier) を形成し,行動選択に利用する.提案手法の有効性を検証するために,Multi-step 問題の一般的なベンチマーク問題である Block World 問題を用いて,従来手法 XCS, XCSAM との比較をしたところ,類似する環境に変化する場合において,リンケージ型分類子を活用することで XCS に対しては約 18%,XCSAM に対しては約 25%の学習回数で新しい環境に適応可能であることが明らかとなった.
    発表日 2014年02月24日
    開催期間 2014年02月24日- 2014年02月24日
  • Application of Community Detection Method to Generating Public Transport Network
    Majima, T; Takadama, K; Watanabe, D; Katsuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, The 8th International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT2014), Boston, USA, 国際会議
    発表日 2014年02月12日
  • 小型月着陸技術実証機"SLIM"の提案概要
    坂井 真一郎; 澤井 秀次郎; 福田 盛介; 佐藤 英一; 鎌田 弘之; 北薗 幸一; 高玉 圭樹; 能見 公博; 樋口 丈浩
    口頭発表(一般), 日本語, 第15回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2015), 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所, 神奈川県 相模原市, 国内会議
    発表日 2014年01月16日
  • SLIM画像航法の研究開発状況 (その3:ハードウェア実装,その他)
    福田 盛介; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 本田 翔平; 入江 順也; 永田 心; 杉本 悠太; 原田 智広; 金澤 慧; 小沢 愼治; 中谷幸司; 坂井真一郎; 澤井秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第14回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2014)
    発表日 2014年01月09日
  • SLIM画像航法の研究開発状況 (その1:クレータ抽出アルゴリズム)
    永田 心; 入江 順也; 本田 翔平; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 小沢 愼治; 中谷 幸司; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第14回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2014)
    発表日 2014年01月09日
  • SLIMシステム概要
    澤井 秀次郎; 坂井 真一郎; 福田 盛介; 佐藤 英一; 北薗 幸一; 河野 太郎; 佐伯 孝尚; 樋口 丈浩; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第15回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2015), 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所, 神奈川県 相模原市, 国内会議
    発表日 2014年01月06日
  • `SLIM画像航法の検討
    福田 盛介; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 野村 出; 滝野 達也; 入江 順也; 永田 心; 原田 智広; 臼居 浩太郎; 坂井 真一郎; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第15回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2015), JAXA, 神奈川県 相模原, 国内会議
    発表日 2014年01月06日
  • 動的環境におけるアーカイブ型学習分類子システム
    小峯 嵩裕; 佐藤 拳人; 田島 友祐; 中田 雅也; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第7回進化計算シンポジウム 2013,進化計算学会
    発表日 2013年12月15日
  • ピボット型一般化に基づく交叉による一般化能力と解探索性能の向上
    佐藤 圭二; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第7回進化計算シンポジウム 2013,進化計算学会
    発表日 2013年12月15日
  • リファレンス評価による非同期進化:第三の親選択とそのアーカイブ
    原田 智広; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第7回進化計算シンポジウム 2013,進化計算学会
    発表日 2013年12月15日
  • 指向性交配における有用な実行不可能解の選択領域制御に関する検討
    宮川 みなみ; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 第7回進化計算シンポジウム 2013,進化計算学会
    発表日 2013年12月14日
  • 環境変化にロバストなリンケージ型学習分類子システム
    臼居 浩太郎; 中田 雅也; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第7回進化計算シンポジウム 2013,進化計算学会
    発表日 2013年12月14日
  • 災害時における道路寸断に対するバス路線網修正と最適化
    北川 広登; 佐藤 圭二; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第7回進化計算シンポジウム 2013,進化計算学会
    発表日 2013年12月14日
  • 路線網利用者の経路選択傾向と路線網構築法
    間島 隆博; 高玉 圭樹; 渡部 大輔; 勝原 光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2013 (SSI2013)
    発表日 2013年11月18日
  • 水上輸送を活用した災害時医療搬送シミュレーション
    渡部 大輔; 間島 隆博; 高玉 圭樹; 勝原 光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2013 (SSI2013)
    発表日 2013年11月18日
  • invisibleな刺激に基づく,人間の継続的学習の促進
    竹森 孝樹; 山口 智浩; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2013 (SSI2013)
    発表日 2013年11月18日
  • 分解に基づく進化型多目的最適化法の効果的な並列化に関する検討
    佐藤 寛之; 佐藤 圭二; 宮川 みなみ; Elizabeth Perez-Cortes; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2013 (SSI2013)
    発表日 2013年11月18日
  • SLIMにおける実撮影画像のクレータ検出からの自己位置推定 - クレータ誤検出にロバストな自己位置推定アルゴリズムの評価
    原田 智広; 杉本 悠太; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 小沢 愼治; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第57回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2013年10月11日
  • 主成分分析を用いたクレータ検出の高精度化に関する研究
    入江 順也; 永田 心; 本田 翔平; 鎌田 弘之; 金澤 慧; 高玉 圭樹; 小澤 愼治; 中谷 幸司; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第57回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2013年10月11日
  • 複素強化学習を用いた学習分類子システムによるPOMDPs環境への展開
    山崎大地; 中田雅也; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第95回数理モデル化と問題解決研究発表会
    発表日 2013年09月
  • 可変ピボット型一般化による多様性向上と高速化
    佐藤圭二; 佐藤寛之; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第95回数理モデル化と問題解決研究発表会
    発表日 2013年09月
  • エージェントにおける知の設計:人間を超える知を目指して
    高玉圭樹
    口頭発表(基調), 日本語, JAWS2013, 人工知能学会, 国内会議
    発表日 2013年09月
  • 動的環境適応のためのマルチエージェント型ABC アルゴリズム:レスキューエージェント間協調への展開
    高野 諒; 山崎大地; 市川嘉裕; 服部聖彦; 高玉圭樹
    シンポジウム・ワークショップパネル(公募), 日本語, JAWS2013 (Joint Agent Workshops and Symposium), 人工知能学会, 和歌山
    発表日 2013年09月
  • Compact Genetic Algorithmを導入した学習分類子システムによる分類子数の削減
    中田 雅也; Pier Luca Lanzi; 田島 友祐; 高玉 圭樹
    その他, 日本語, 第95回数理モデル化と問題解決研究発表会, 情報処理学会
    発表日 2013年09月
  • ナップサック問題における評価値変動に適応した遺伝的アルゴリズムの提案
    田島友祐; 中田雅也; 高玉圭樹; 佐藤寛之
    その他, 日本語, 第95回数理モデル化と問題解決研究発表会, 情報処理学会
    発表日 2013年09月
  • 複素強化学習を用いた学習分類子システムによるPOMDPs環境への展開
    山崎大地; 中田雅也; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第95回数理モデル化と問題解決研究発表会, 情報処理学会
    発表日 2013年09月
  • 学習進化機能に基づくスパイラル・ケアサポートシステム -睡眠記録の重要性
    高玉圭樹
    シンポジウム・ワークショップパネル(公募), 日本語, 第38回定期学術集会, 日本睡眠学会, 秋田県秋田市
    発表日 2013年06月
  • データマイニング問題を対象とした最適行動獲得のための学習分類子システムにおける個体淘汰法の検討
    中田 雅也; Pier Luca Lanzi; 松島 裕康; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, システム制御情報学会,第57回システム制御学会研究発表講演会 (SCI2013)
    発表日 2013年05月17日
  • レスキューエージェント間協調のための自律分散型ABCアルゴリズム
    高野諒; 山崎大地; 市川嘉裕; 大谷雅之; 服部聖彦; 高玉圭樹
    シンポジウム・ワークショップパネル(公募), 日本語, 第40回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会
    発表日 2013年03月15日
  • 超高密度環境下での複数エージェント協調によるデッドロック回避
    大谷 雅之; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第40回知能システムシンポジウム
    発表日 2013年03月14日
  • 大規模構造物組み立てにおける複数移動ロボットの主従関係交換によるデッドロック回避
    高玉圭樹; 大谷雅之
    日本語, 計測自動制御学会誌、特集号「スワーム:群れの創発的群挙動生成」, 計測自動制御学会, http://id.ndl.go.jp/bib/024577843
    発表日 2013年03月10日
    開催期間 2013年03月10日- 2013年03月10日
  • SLIM画像航法の研究開発状況(その2:クレータマッチングアルゴリズム)
    高玉 圭樹; 杉本 悠太; 原田 智広; 金澤 慧; 小沢 愼治; 鎌田 弘之; 中谷 幸司; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第3回小型科学衛星シンポジウム
    発表日 2013年03月07日
  • リンケージ型学習分類子システムによる類似環境に適応可能な汎用的知識の獲得と活用法の提案および性能評価
    臼居 浩太郎; 中田 雅也; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,第97回数理モデル化と問題解決研究発表会
    発表日 2013年03月04日
  • SLIM画像航法の研究開発状況(その2:クレータマッチングアルゴリズム)
    高玉 圭樹; 杉本 悠太; 原田 智広; 金澤 慧; 小沢 愼治; 鎌田 弘之; 中谷 幸司; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第13回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2013)
    発表日 2013年01月08日
  • SLIM画像航法の研究開発状況(その3:ハードウェア実装,その他)
    福田 盛介; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 本田 翔平; 田名網 敬大; 青山 典史; 武田 好明; 杉本 悠太; 原田 智広; 金澤 慧; 小沢 愼治; 中谷 幸司; 坂井 真一郎; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第13回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2013)
    発表日 2013年01月08日
  • 睡眠段階推定率の変動に対する進化型アルゴリズム
    田島友祐; 中田雅也; 松島裕康; 高玉圭樹
    シンポジウム・ワークショップパネル(公募), 日本語, 第40回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会
    発表日 2013年
  • 学習進化機能に基づくスパイラル・ケアサポートシステムー睡眠記録の重要性
    高玉 圭樹
    シンポジウム・ワークショップパネル(公募), 日本語, 第38回日本睡眠学会シンポジウム, 日本睡眠学会
    発表日 2013年
  • 異文化ゲームにおける好意情報の提示とその影響
    森有紗美; 市川嘉裕; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,人工知能学会第27回全国大会
    発表日 2013年
  • 超過密環境下での複数エージェント協調によるデッドロック回避
    大谷雅之; 佐藤寛之; 服部聖彦; 高玉圭樹
    シンポジウム・ワークショップパネル(公募), 日本語, 第40回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会
    発表日 2013年
  • 睡眠段階推定率の変動に対する進化型アルゴリズム
    田島友祐; 中田雅也; 松島裕康; 高玉圭樹
    シンポジウム・ワークショップパネル(公募), 日本語, 第40回知能システムシンポジウム, 計測自動制御学会
    発表日 2013年
  • コンシェルジュサービス介護支援:あなただけのライフスタイル設計に向けて
    高玉圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第2回総合コミュニケーション科学シンポジウム
    発表日 2013年
  • 学習進化機能に基づくスパイラル・ケアサポートしすてむー睡眠記録の重要性
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本睡眠学会,第38回日本睡眠学会シンポジウム
    発表日 2013年
  • Tierra型オンボードコンピュータにおけるプログラム進化とその可能性
    高玉 圭樹; 原田 智弘
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第6回関係論的システム科学調査研究会
    発表日 2013年
  • 評価値変動に対応した進化型アルゴリズム
    田島 友祐; 中田 雅也; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第6回関係論的システム科学調査研究会
    発表日 2013年
  • 多目的空間のピボット型一般化による解析
    佐藤 圭二; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第6回関係論的システム科学調査研究会
    発表日 2013年
  • あたりまえのモデル化から生じる問題に頑強なマルチエージェント教科学習の設計に向けて
    市川 嘉裕; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第6回関係論的システム科学調査研究会
    発表日 2013年
  • 介護福祉施設における快眠支援:あなただけのライフスタイル設計に向けて
    高玉圭樹
    その他, 日本語, 第2回シンポジウム 情報学が拓くヘルス&ウェルネス
    発表日 2013年
  • 学習分類子システムにおける最適行動獲得のための個体選択法
    中田 雅也; Pier Luca Lanzi; 松島 裕康; 髙玉 圭樹
    日本語, 進化計算シンポジウム2012
    発表日 2012年12月
    開催期間 2012年12月- 2012年12月
  • マルチステップジレンマ問題における競合解消強化学習エージェントの設計
    市川 嘉裕; 佐藤 圭二; 大谷 雅之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2012 (SSI2012),
    発表日 2012年11月23日
  • 環境変化に適応するのためのスワップ型一般化
    佐藤 圭二; 高玉 圭樹; 大谷 雅之; 松島 裕康; 市川 嘉裕; 原田 智広; 中田; 雅也; 佐藤 寛之; 服部 聖彦
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2012 (SSI2012)
    発表日 2012年11月21日
  • SLIMプロジェクトに焦点を当てた月面縦穴探査のための複数ローバ協調ナビゲーション手法の提案と評価
    本間恵理; 服部聖彦; 加川敏規; 中田雅也; 原田智弘; 市川嘉裕; 佐藤圭二; 大谷雅之; 松島裕康; 高玉圭樹; 中嶋信生
    その他, 日本語, 第56回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会
    発表日 2012年11月
  • 撮影画像特性に依存しないクレータ識別器に関する研究
    鎌田 弘之; 田名網 敬大; 武田 好明; 青山 典史; 水見 翔人; 金澤 慧; 高玉 圭樹; 小澤 愼治; 中谷 幸司; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 宇宙科学シンポジウム,第12回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2012)
    発表日 2012年
  • 正確性に基づく学習分類子システムにおける最大個体数の自動調整'
    松本 隆; 中田 雅也; 佐藤 史盟; 佐藤 圭二; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • 内部欲求と外部状況の差に基づく目的生成アーキテクチャの設計
    金丸 彩乃; 佐藤 圭二; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • 対話的プラン推薦システムにおける閲覧効率化機能がユ ーザに与える影響の分析
    山口 智浩; 山口 浩基; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • 異文化体験ゲームにおける集団適応エージェントモデルとインタラクション設計
    牛田 裕也; 大谷 雅之; 市川 嘉裕; 佐藤 圭二; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • SLIM小型探査機における着陸時の自己位置推定: 進化計算の宇宙への適用
    高玉 圭樹; 宇佐美 理絵; 原田 智広; 岡村 怜奈; 鎌田 弘之; 小沢 愼治; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第12回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2012)
    発表日 2012年
  • コンセルジェサービス介護支援: そっと見守るあなただけのエージェント
    髙玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,システム・情報部門,第5回関係論的システム科学調査研究会,2012
    発表日 2012年
  • SLIM探査機の自己位置推定手法オンボード化とクレータ誤検出分析
    杉本悠太; 原田 智広; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 小沢 愼治; 福田 盛介; 澤井秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,日本航空宇宙学会,第56回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2012年
  • 未学習画像に対する高精度月面クレータ検出器の実現に関する研究
    田翔平; 田名網敬大; 青山典史; 武田好明; 鎌田弘之; 金澤慧; 高玉圭樹; 小沢愼治; 中谷幸司; 福田盛介; 澤井秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,日本航空宇宙学会,第56回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2012年
  • 異文化体験ゲームにおける集団適応エージェントモデルとインタラクション設計
    牛田 裕也; 大谷 雅之; 市川 嘉裕; 佐藤 圭二; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • 対話的プラン推薦システムにおける閲覧効率化機能がユ ーザに与える影響の分析
    山口 智浩; 山口 浩基; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • 内部欲求と外部状況の差に基づく目的生成アーキテクチャの設計
    金丸 彩乃; 佐藤 圭二; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • 正確性に基づく学習分類子システムにおける最大個体数の自動調整
    松本 隆; 中田 雅也; 佐藤 史盟; 佐藤 圭二; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第39回知能システムシンポジウム
    発表日 2012年
  • 撮影画像特性に依存しないクレータ識別器に関する研究
    鎌田 弘之; 田名網 敬大; 武田 好明; 青山 典史; 水見 翔人; 金澤 慧; 高玉 圭樹; 小澤 愼治; 中谷 幸司; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 宇宙科学シンポジウム,第12回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2012)
    発表日 2012年
  • コンセルジェサービス介護支援: あなたの健康を把握・改善するエージェント
    高玉圭樹
    口頭発表(基調), 日本語, 千葉労災病院リハビリテーション科研究会, 千葉労災病院リハビリテーション科研究会, 国内会議
    発表日 2012年
  • エージェントは自律的に目的を生成できるか? - 内部欲求と外部状況の差に基づく目的生成エージェントの提案
    高玉圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第35回 社会的知能発生学研究会, 第35回 社会的知能発生学研究会
    発表日 2012年
  • Towards Next-generation Care Support: Your Own Agent imporves Your Health
    Takadama, K
    口頭発表(招待・特別), 英語, International Conference on Humanized System 2012 (ICHS 2012), ICHS
    発表日 2012年
  • コンセルジェサービス介護支援: そっと見守るあなただけのエージェント
    髙玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,システム・情報部門,第5回関係論的システム科学調査研究会,2012, 計測自動制御学会
    発表日 2012年
  • 未学習画像に対する高精度月面クレータ検出器の実現に関する研究
    田翔平; 田名網敬大; 青山典史; 武田好明; 鎌田弘之; 金澤慧; 高玉圭樹; 小沢愼治; 中谷幸司; 福田盛介; 澤井秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,日本航空宇宙学会,第56回宇宙科学技術連合講演会, 日本航空宇宙学会
    発表日 2012年
  • 個別化による学習分類子システムの雑音耐性の解析
    中田 雅也; 大谷 雅之; 松島 裕康; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第5回進化計算シンポジウム 2011, 進化計算シンポジウム
    発表日 2011年12月
  • 実行可能及び実行不可能解の並列評価による進化型多目的最適化
    島田 智大; 松島 裕康; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化計算シンポジウム,第5回進化計算シンポジウム 2011
    発表日 2011年12月
  • Tierra型オンボードコンピュータにおけるマルチビットアップセットへの耐性
    原田 智広; 大谷 雅之; 市川 嘉裕; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,日本航空宇宙学会,第55回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2011年11月30日
  • 2台のローバを用いた逐次位置推定による直進移動性の評価'
    本間 恵理; 服部 聖彦; 中田 雅也; 市川 嘉裕; 大谷 雅之; 松島 裕康; 佐藤 圭二; 高玉 圭樹; 中嶋 信生
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,日本航空宇宙学会,第55回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2011年11月
  • 画像処理を用いたローバの崖淵自動認識性能の評価
    服部 聖彦; 本間 恵理; 中田 雅也; 市川 嘉裕; 大谷 雅之; 松島 裕康; 佐藤 圭二; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,日本航空宇宙学会,第55回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2011年11月
  • m目的kナップザック問題における実行不可能解の修復法の検討
    宮川 みなみ; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    日本語, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 一般社団法人電子情報通信学会
    発表日 2011年02月28日
    開催期間 2011年02月28日- 2011年02月28日
  • SLIM画像航法系の検討
    福田 盛介; 鎌田 弘之; 小沢 愼治; 高玉 圭樹; 金澤 慧; 水見 翔人; 中谷 幸司; 澤井秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, JAXA,第11回 宇宙科学シンポジウム (SSS 2011)
    発表日 2011年
  • 集約関数を用いる多目的EAの性能向上に関する一検討
    堀野 将晴; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 電子情報通信学会,電子情報通信学会,総合大会, 学生ポスターセッション
    発表日 2011年
  • ニュースサイト挿入型広告の相反する3目的に着目した最適デザイン
    村松 憲征; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹; 坂本 真樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本認知科学会,日本認知科学会,第28回大会
    発表日 2011年
  • 解の支配領域制御法を用いたMOEAによる制約付き多目的最適化問題の解法 に関する一検討
    宮川 みなみ; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 電子情報通信学会,平成23年度電子情報通信学会信越支部大会
    発表日 2011年
  • 不確定環境下におけるマルチエージェント意志決定と協調行動
    大谷 雅之; 崔 暁巍; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,人工知能学会,JAWS2011 (Joint Agent Workshops and Symposium),
    発表日 2011年
  • 多目的設計問題におけるパレート解理解支援システム
    沢田石 祐弥; 牛田 裕也; 大谷 雅之; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,人工知能学会,JAWS2011 (Joint Agent Workshops and Symposium),2011.
    発表日 2011年
  • 別カテゴリ商品提示による好みの明確化を促す推薦システムの設計と評価
    佐藤 史盟; 大谷 雅之; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹; 山口 智浩
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2011 (SSI2011)
    発表日 2011年
  • 好みのユーザプロファイリングにおける,好み変化のモデル化
    山口 智浩; 足立 麻衣子; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2011 (SSI2011)
    発表日 2011年
  • SLIMにおける進化的三角形相似マッチングを用いた自己位置推定
    岡村 怜奈; 原田 智広; 宇佐美 理絵; 高玉 圭樹; 鎌田 弘之; 小沢 愼治; 福田 盛介; 澤井 秀次郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,,日本航空宇宙学会,第55回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2011年
  • 関係性を意識させる交渉エージェントの設計
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,システム・情報部門,第3回関係論的システム科学調査研究会,2011., 計測自動制御学会、システム・情報部門
    発表日 2011年
  • 個別化による学習分類子システムのマルチステップへの展開
    中田 雅也; 市川 嘉裕; 松島 裕康; 佐藤 寛之; 髙玉 圭樹
    日本語, 進化計算シンポジウム2010
    発表日 2010年12月
    開催期間 2010年12月- 2010年12月
  • 超小型ローバー2台の協調による月面探査の検討
    服部 聖彦; 中田 雅也; 市川 嘉裕; 大谷 雅之; 松島 裕康; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第54回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2010年11月
  • スマートフォンを基にした高性能小型ローバーの開発
    佐藤 史盟; 中澤 賢人; 大谷 雅之; 松島 裕康; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第54回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2010年11月
  • 個別化による学習分類子システムの一般化促進
    中田 雅也; 島田 智大; 廣瀬 壱行; 市川 嘉裕; 松島 裕康; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, システム・情報部門 学術講演会 2010 (SSI2010) (CDROM),システム・情報部門 学術講演会
    発表日 2010年11月
  • 燃料価格の変動による国内航空貨物運賃への影響とその特性に関する国際比較
    渡部 大輔; 間島 隆博; 高玉 圭樹; 勝原 光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本物流学会誌, 第26回日本物流学会全国大会
    発表日 2010年05月31日
  • Towards Spiral Care Support System: Evaluating Sleep Stage for Care Plan Optimization
    Takadama, K
    口頭発表(招待・特別), 英語, The Fourth International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT 2010), ISMICT, Taipei, Taiwan, 国際会議
    発表日 2010年03月
  • 学習進化機能に基づくスパイラル・ケアサポートシステム: 睡眠中にそっと見守る自分だけのパートナー
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報処理学会,創立50周年記念全国大会
    発表日 2010年
  • セレンディピティに基づく推薦システム
    佐藤 史盟; 大瀧 篤; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,人工知能学会第24回全国大会
    発表日 2010年
  • 推薦空間の可視化によるユーザの好みの決定支援
    西村 卓馬; 高玉 圭樹; 山口 智浩
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第37回知能システムシンポジウム
    発表日 2010年
  • 相反する目的を満たすニュースサイト広告のレイアウト最適化
    村岡 和彦; 坂本 真樹; 高玉 圭樹; 佐藤 寛之
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第37回知能システムシンポジウム
    発表日 2010年
  • 月小型実験機SLIMの画像航法
    福田 盛介; 小林 大輔; 澤井 秀次郎; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹; 小沢 愼治
    口頭発表(一般), 日本語, 機械学会,第宇宙工学部門,18回スペース・エンジニアリング・コンファレ ンス (SEC'09)
    発表日 2010年
  • 月小型実験機SLIMのピンポイント着陸誘導のための画像処理技術
    福田 盛介; 鎌田 弘之; 小沢 愼治; 高玉 圭樹; 中谷 幸司
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第54回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2010年
  • Haar-Like特徴を用いたクレータ検出とその評価について
    水見 翔人; 鎌田 弘之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第54回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2010年
  • 情報エントロピーを用いたマルチエージェント競合回避手法の提案
    市川 嘉裕; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会, JAWS2010 (Joint Agent Workshops and Symposium) (CDROM),JAWS2010 (Joint Agent Workshops and Symposium)
    発表日 2010年
  • Analysis of Air Cargo Hub Location in East Asia using Weber model
    Watanabe, D; Majima, T; Takadama, K; Katsuhara, M
    口頭発表(一般), 英語, 第27回日本物流学会全国大会
    発表日 2010年
  • 進化型アルゴリズムによる指向性多目的最適化: IBEAの拡張
    島田 智大; 松島 裕康; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 髙玉 圭樹
    日本語, 進化計算シンポジウム2009
    発表日 2009年12月
    開催期間 2009年12月- 2009年12月
  • Tierra型非同期GA:プログラム進化と維持
    原田 智広; 大谷 雅之; 松島 裕康; 服部 聖彦; 佐藤 寛之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化的計算シンポジウム 2009
    発表日 2009年12月
  • Exemplarに基づく学習分類子システムにおける動的一般化
    松島裕康; 服部聖彦; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2009 (SSI2009),計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2009 (SSI2009)
    発表日 2009年11月
  • Tierra型宇宙機CPUにおける耐ビット反転とプログラム進化
    原田智広; 大谷雅之; 松島裕康; 服部聖彦; 高玉圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第53回宇宙科学技術連合講演会,日本航空宇宙学会,第53回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2009年09月
  • 社会シミュレーションにおけるエージェントの役割: 強化学習エージェントをどう活用するのか? - 人間挙動再現か人材育成か
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第53回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI09), システム制御情報学会
    発表日 2009年
  • 交渉力を上げるエージェントの設計:強化学習エージェ ントからの展開
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, システムデザイン学セミナー, 東京大学
    発表日 2009年
  • 人間挙動再現に向けたエージェント設計と人材育成への展開
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 社会・組織・経済へのエージェントベースアプローチ研究部会, 経営情報学会
    発表日 2009年
  • エージェントに基づく社会シミュレーションにおける妥 当性検証:人間挙動再現に向けたエージェント設計を目指して
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第2回一橋大学イノベーションフォーラム, 一橋大学
    発表日 2009年
  • エージェントに基づく社会シミュレーションの人材育成への展開
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第13回「スキルと組織」研究会, 財団法人 国際高等研究所
    発表日 2009年
  • 動的環境におけるロバストな複数移動ロボット間協調:大規模構造物組み立てにおけるデッドロック回避と効率化
    大谷 雅之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,JAWS'09 (Joint Agent Workshops and Symposium),人工知能学会,JAWS'09 (Joint Agent Workshops and Symposium)
    発表日 2009年
  • バルンガゲームにおける集団適応エージェントの設計とその分析
    牛田 裕也; 佐藤 圭二; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第36回知能システムシンポジウム,計測自動制御学会,第36回知能システムシンポジウム
    発表日 2009年
  • 主従関係に着目した複数移動ロボットにおけるデッドロック回避手法
    大谷 雅之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第21回自律分散システムシンポジウム,計測自動制御学会,第21回自律分散システムシンポジウム
    発表日 2009年
  • 学習進化機能に基づくスパイラル・ケアサポートシステム
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,JAWS'09 (Joint Agent Workshops and Symposium)
    発表日 2009年
  • 進化型アルゴリズムによる指向性多目的最適化:IBEAの拡張
    島田 智大; 松島 裕康; 佐藤 寛之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化的計算シンポジウム 2009
    発表日 2009年
  • 交渉力を上げるエージェントの設計:強化学習エージェントからの展開
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 東京大学 システムデザイン学セミナー, 東京大学
    発表日 2009年
  • 人間挙動再現に向けたエージェント設計と人材育成への展開'', 経営情報学会
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 社会・組織・経済へのエージェントベースアプローチ研究部会, 経営情報学会
    発表日 2009年
  • 社会シミュレーションにおけるエージェントの役割: 強化学習エージェントをどう活用するのか? - 人間挙動再現か人材育成か
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第53回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI09)
    発表日 2009年
  • エージェントに基づく社会シミュレーションにおける妥当性検証:人間挙動再現に向けたエージェント設計を目指して
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第2回一橋大学イノベーションフォーラム, 一橋大学
    発表日 2009年
  • エージェントに基づく社会シミュレーションの人材育成 への展開
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第13回「スキルと組織」研究会, 財団法人 国際高等研究所
    発表日 2009年
  • ネットワーク成長,修正モデルによる公共交通機関の路線網構築法
    間島 隆博; 高玉 圭樹; 渡部大輔; 勝原光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 第66回 数理モデル化と問題解決研究会 (2008-MPS-71),情報処理学会
    発表日 2008年09月11日
  • 一般化ウェーバー問題による航空貨物ハブ空港立地の分析
    渡部大輔; 間島隆博; 高玉圭樹; 勝原光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2008年春季研究発表会,日本オペレーションズ・リサーチ学会
    発表日 2008年03月
  • 主従関係に着目した複数移動ロボットにおけるデッドロック回避手法
    大谷 雅之; 服部 聖彦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第21回自律分散システムシンポジウム
    発表日 2008年
  • 正確性に基づくピッツバーグ型学習分類子システム: 環境変化にロバストな路線網の構築
    佐藤 圭二; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 進化的計算シンポジウム 2008
    発表日 2008年
  • 国際排出権取引の参加国モデルと経済予測
    仲田知弘; 高玉圭樹; 渡辺成良
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,JAWS'08 (Joint Agent Workshops and Symposium)
    発表日 2008年
  • 人間挙動の再現に向けたエージェントモデル:学習回数削減の観点から
    八町 康世; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, JAWS'08 (Joint Agent Workshops and Symposium),人工知能学会
    発表日 2008年
  • 東アジアにおける航空貨物ハブ空港立地の分析
    渡部大輔; 間島隆博; 高玉圭樹; 勝原光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2008年秋季研究発表会,日本オペレーションズ・リサーチ学会
    発表日 2008年
  • 人間挙動再現に向けたエージェント設計:社会シミュレーションにおけるミクロマクロレベル妥当性検証
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第3回社会デザイン調査研究会, NPO 横断型基幹科学技術研究団体連合,
    発表日 2008年
  • 燃料高騰によるトラック運賃への影響とその特性に関する国際比較
    渡部大輔; 間島隆博; 高玉圭樹; 勝原光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 日本物流学会誌,第25回日本物流学会全国大会
    発表日 2008年
  • 期待報酬推定型Profit Sharingにおけるロバスト性解析: 無効ルール抑制条件における理論的考察と局所解問題への展開
    根橋 壮; 宮崎和光; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会 自律分散システムシンポジウム,計測自動制御学会,第19回自律分散システムシンポジウム
    発表日 2007年
  • 社会シミュレーションにおけるエージェント設計:妥当性検証と知的エージェントへの展開
    高玉 圭樹
    その他, 日本語, 人工知能学会,第79回知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS)
    発表日 2007年
  • サービスサイエンスのためのエージェント設計と評価の定量化に向けて- バーゲニングゲームを例として -
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 「サービスサイエンスのためのモデリング・シミュレーション技術 」の調査研究会,「サービスサイエンスのためのモデリング・シミュレーション技術 」の調査研究会
    発表日 2007年
  • ネットワーク成長モデルによる公共交通機関の路線網構築法
    間島隆博; 高玉圭樹; 渡部大輔; 勝原光治郎
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,JAWS(Joint Agent Workshops and Symposium),人工知能学会,JAWS'07 (Joint Agent Workshops and Symposium)
    発表日 2007年
  • Hierarchical Importance Sampling as Generalized Population Convergence
    比護 貴之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 英語, 情報処理学会,第66回 数理モデル化と問題解決研究会 (2007-MPS-66),情報処理学会,数理モデル化と問題解決研究会 (MPS-66)
    発表日 2007年
  • Maintaining Population with Resampling for Optimization Methods based on Probability Models
    比護 貴之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 英語, 人工知能学会,第4回研究会 データマイニングと統計数理研究会,人工知能学会,データマイニングと統計数理研究会
    発表日 2007年
  • 実数値学習分類子システムに関する研究: 超楕円体表現における一般性比較演算の改善
    岩崎 靖; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第34回知能システムシンポジウム
    発表日 2007年
  • 隠れマルコフモデルに基づく時系列確率モデルのサンプリングによる最適化
    高橋 一彰; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,計測自動制御学会,第19回自律分散システムシンポジウム
    発表日 2007年
  • 期待報酬推定型Profit Sharingにおけるロバスト性解析: 無効ルール抑制条件における理論的考察と局所解問題への展開
    根橋 壮; 宮崎和光; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会 自律分散システムシンポジウム,計測自動制御学会,第19回自律分散システムシンポジウム
    発表日 2007年
  • 社会シミュレーションにおけるエージェント設計:妥当性検証と知的エージェントへの展開
    高玉 圭樹
    その他, 日本語, 第79回知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS), 人工知能学会,第79回知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS)
    発表日 2007年
  • 自己組織化サンプリングの提案とその最適化手法 : 多峰性関数への適用
    比護 貴之; 高玉 圭樹
    日本語, 第19回人工知能学会全国大会, 人工知能学会, http://id.ndl.go.jp/bib/025848980
    発表日 2006年10月
    開催期間 2006年10月- 2006年10月
  • 複雑ネットワークからみた河川舟運輸送網の役割
    間島 隆博; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 平成18年 日本船舶海洋工学会 春季講演会
    発表日 2006年05月
  • ``Analyzing Robustness in Multiagent Reinforcement Learning - A comparison between Profit Sharing and Q-Learning -,''
    Nehashi, T; Takadama, K; Miyazaki, K
    口頭発表(一般), 英語, The 11th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'06),
    発表日 2006年
  • ``Comparison between Self-organization with Sampling and Genetic Algorithms in multi-modal function,''
    Higo, T; Takadama, K; Katuhara, M; Majima, T
    口頭発表(一般), 英語, The 11th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB'06)
    発表日 2006年
  • エージェントに基づくモデリングによる理論とケーススタディの統合
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本機械学会研究分科会,日本機械学会研究分科会 RC223
    発表日 2006年
  • A Multi-Agent Learning Mechanism Based On Collective Knowledge Exchange
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Nawa, N; Shimohara K; Katai, O
    口頭発表(一般), 英語, 計測自動制御学会,第18回自律分散システムシンポジウム
    発表日 2006年
  • HTVによる宇宙宅配便構想
    本多健二; 小林拓恵; 徳永富士雄; 木村順一; Jeremy Bradford; Robert Carlson; 高玉圭樹; 山本和治
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,,日本航空宇宙学会,第50回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2006年
  • マルチセルインフレータブルチューブを用いたテンセグリティ構造モデルの試作
    中原 麻希子; 古谷 寛; 村田智; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第50回宇宙科学技術連合講演,日本航空宇宙学会,第50回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2006年
  • 多点探索型の最適化計算における収束問題のための階層型インポータンスサンプリング
    比護 貴之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS),2006年情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2006)
    発表日 2006年
  • 文献情報に基づく分野間ネットワーク分析
    片上 大輔; 田中 貴紘; 新田 克己; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,人工知能学会第20回全国大会,3G1-4,
    発表日 2006年
  • Increasing Reality in Agent-based Simulation: From Experimental Economics to Gaming Simulation
    Takadama, K; Yamada, Y
    口頭発表(一般), 英語, NAACSOS (North American Association for Computational Social and Organizational Science) Conference 2005,
    発表日 2005年09月
  • Increasing reality in agent-based simulation : From experimental economics to gaming simulation
    TAKADAMA K.
    North American Association for Computational Social and Organizational Science (NAACSOS), 2005
    発表日 2005年
    開催期間 2005年- 2005年
  • ``マルチエージェントに基づくシミュレーション:理論と現実をつなぐかけ橋''
    高玉 圭樹
    その他, 日本語, 第49回人工知能セミナー,「HAI:ヒューマンエージェントインタラクション-人のよきパートナーとしてのエージェントを設計する
    発表日 2005年
  • ``Cargo Layout Optimization in Spacecraft: Exploring Heuristics for Branch-and-Bound Method,''
    Takadama, K; Shimomura, K
    口頭発表(一般), 英語, The 8th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space (i-SAIRAS'05),
    発表日 2005年
  • 進化・学習するマルチエージェントシステムの設計指針を目指して- 複数クラシファイアシステムからの展開 -
    高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第7回進化学会大会
    発表日 2005年
  • ``Effects of Initial Configuration on Large Deformation Analysis for One-Dimensional Deployable Membrane,''
    Miyazaki, Y; Furuya, H; Murata, S; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 46th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics Materials Conference (SDM'05)
    発表日 2005年
  • `Conceptual Study on Inflatable Tensegrity Module for Large Scale Space Structures and its Robotic Assembly,''
    Murata, S; Furuya, H; Jodoi, D; Takadama, K; Terada, Y
    口頭発表(一般), 英語, The 56th International Astronautical Congress (IAC'05)
    発表日 2005年
  • ``Modeling Sequential-Bargaining-Game Agents by Switching Learning mechanisms and Action Selections,''
    Kawai, T; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The 4th International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'05),
    発表日 2005年
  • ``Modeling Sequential Bargaining Game Agents towards Human-like Behaviors: Reproduction of the Decreasing Trend in Negotiation,''
    Kawai, T; Koyama, Y; Takadama, K
    口頭発表(一般), 英語, The First International Workshop on Artificial Computational Economics Social Simulation (ACESS'05)
    発表日 2005年
  • ``X-MAS: Validation tool based on meta-programming,''
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    口頭発表(一般), 英語, The 4th International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'05),
    発表日 2005年
  • `` X-MAS: Supporting the Tedious Work of Validation in Agent-Based Simulation,''
    Suematsu, Y. L; Takadama, K; Shimohara, K; Katai, O
    口頭発表(一般), 英語, Agent 2005 Conference,
    発表日 2005年
  • ``Exploring XCS in Multiagent Environments,''
    Inoue, H; Takadama, K; Shimohara, K
    口頭発表(一般), 英語, The 8th International Workshop on Learning Classifier Systems(IWLCS'05)
    発表日 2005年
  • ``Counter Example for Q-Bucket-Brigade under Prediction Problem,''
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K
    口頭発表(一般), 英語, The 8th International Workshop on Learning Classifier Systems(IWLCS'05),
    発表日 2005年
  • ``Learning Classifier System Equivalent with Reinforcement Learning with Function Approximation,''
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K
    口頭発表(一般), 英語, The 8th International Workshop on Learning Classifier Systems(IWLCS'05),
    発表日 2005年
  • ``Analyzing Strength-based Classifier System from Reinforcement Learning Perspective,''
    Wada, A; Takadama, K; Shimohara, K
    口頭発表(一般), 英語, The 7th International Conference on Artificial Evolution (EA'05)
    発表日 2005年
  • Multi-Agent Learning Mechanizm Based on Diversity of Rules: From the View Point of LCS
    H.Inoue; Y.I.Leon; K.Takadama; K.Shimohara; O.Katai
    口頭発表(一般), 英語, The 10th International Symposium on Artificial Life and Robotics(AROB'05)
    発表日 2005年
  • インフレータブル・テンセグリティの構造特性
    古谷 寛; 村田 智; 上土井 大助; 寺田 弦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第47回構造強度に関する講演会
    発表日 2005年
  • インフレータブル・テンセグリティの構造モジュールによる展開構造物の試作
    古谷 寛; 中原 麻希子; 村田 智; 上土井 大助; 寺田 弦; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第49回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2005年
  • ``エージェント間コミュニケーションにおけるシンボル理解と記憶の関係''
    能島 秀宜; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会,第61回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
    発表日 2005年
  • ``遷移確率を用いた類似エージェントの期待値推定''
    菅崎 大地; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2005
    発表日 2005年
  • `パーティクルフィルタを用いた宇宙機故障判定に関する研究''
    村上 拓磨; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2005
    発表日 2005年
  • ``自己組織化サンプリングの提案とその最適化 手法-多峰性関数への適用-''
    比護 貴之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 人工知能学会第19回全国大会
    発表日 2005年
  • ``高次元多峰性関数最適化手法の提案'',
    比護 貴之; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2005
    発表日 2005年
  • ``ニッチリーダーが音楽市場に与える効果 ~マニアは市場を動かすか?~,''
    服部 聖彦; 大隈 慎吾; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,第35回システム工学部会研究会
    発表日 2005年
  • ``宇宙太陽発電衛星における自律分散型故障診断システム -実 規模に向けたスケーラビリティ解析-,''
    服部 聖彦; 高玉圭樹; 村田 智; 古谷 寛; 上野浩史; 稲場典康; 小田光茂
    口頭発表(一般), 日本語, 日本航空宇宙学会,第49回宇宙科学技術連合講演会
    発表日 2005年
  • ``動的主従関係による自律分散型故障診断アルゴリズム -間欠故障を含む非オブザーブ型診断を目指して-,''
    服部 聖彦; 高玉圭樹; 村田 智; 古谷 寛; 上野浩史; 小田光茂; 稲場典康
    口頭発表(一般), 日本語, JAWS'05 (Joint Agent Workshops and Symposium),
    発表日 2005年
  • ``行動価値に着目した学習分類子システムの改善: マルチエージェント強化学習への接近,''
    井上 寛康; 高玉 圭樹; 下原 勝憲
    口頭発表(一般), 日本語, JAWS'05 (Joint Agent Workshops and Symposium)
    発表日 2005年
  • 進化型強化学習システムとしての学習分類子システムの分析
    和田 充史; 高玉 圭樹; 下原 勝憲
    口頭発表(一般), 日本語, 電気学会,進化技術調査専門委員会 第2回研究発表会 「進化技術と情報システム」
    発表日 2005年
  • エージェントの協調関係と状態一般化に関する考察
    和田 充史; 井上 寛康; 高玉 圭樹; 下原 勝憲
    口頭発表(一般), 日本語, 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2005
    発表日 2005年
  • インフレータブル・テンセグリティ構造モデルの展開特性
    中原 麻希子; 古谷 寛; 村田 智; 高玉 圭樹
    口頭発表(一般), 日本語, 第21回宇宙構造・材料シンポジウム,第21回宇宙構造・材料シンポジウム
    発表日 2005年
  • マルチエージェントに基づくシミュレーション:理論と現実をつなぐかけ橋
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第49回人工知能セミナー,「HAI:ヒューマンエージェントインタラクション-人のよきパートナーとしてのエージェントを設計する」
    発表日 2005年
  • マルチエージェントシステムにおける知識の均質性と取得できる情報の関係
    井上 寛康; 高玉 圭樹; 下原 勝憲; 片井 修
    日本語, 情報科学技術フォーラム一般講演, FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会
    発表日 2004年08月20日
    開催期間 2004年08月20日- 2004年08月20日
  • AIと笑い -笑いのコンテンツに含まれる構造の解析へ-
    井上寛康; 高玉圭樹; 下原勝憲; 片井修
    人工知能学会, MYCOM 2003, ベストプレゼンテーション賞受賞
    発表日 2003年10月
    開催期間 2003年10月- 2003年10月
  • 社会科学におけるバーゲニングの感度分析とその展開:Q学習からの接近
    杉本徳和; 髙玉圭樹; N.E.Nawa; 下原勝憲
    ATR Technical Report, TR-HIS-0011
    発表日 2003年
    開催期間 2003年- 2003年
  • あなたは名監督になれるか? - マルチエージェントを操作する鍵を求めて
    高玉圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第2回 AI知識交流研究会
    発表日 2003年
  • あなたはトルシエ監督を越えられるか? マルチエージェントの相互作用を操作する
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 平成14年度SICE関西支部講習会「最適化から適応・学習,そして創発へ - より柔軟かつ効果的な問題解決を目指して」, SICE
    発表日 2002年
  • 望みの組織/システムはどう作る? マルチエージェントからビジネス展開への可能性
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 野村総合研究所研究会「マルチエージェントの将来像とNRI-MAビジネスのあり方」, 野村総合研究所
    発表日 2002年
  • あなたがトルシエ監督になったら,どうする? - エージェント指向アプローチからの示唆
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, マルチエージェント研究会(SIG-MA), サイバーアシストコンソーシアム
    発表日 2002年
  • 入門:計算組織理論とは何か? -社会シミュレーションの基礎から最近の研究まで -
    高玉 圭樹
    口頭発表(招待・特別), 日本語, 第25回システム工学部会研究会「人工社会・組織・経済の基礎理論と応用」, 計測自動制御学会
    発表日 2002年
  • Toward Cumulative Progress in Agent-Based Simulation
    TAKADAMA K.
    JSAI 2001 International Workshop on Agent-Based Approaches in Economic and Social Complex Systems
    発表日 2001年12月
    開催期間 2001年- 2001年
  • Interpretation by Implementation : マルチエージェント設計への試み
    高玉 圭樹; 寺野 隆雄; 下原 勝憲
    日本語, 第14回人工知能学会全国大会, 人工知能学会, http://ci.nii.ac.jp/naid/10009929683
    発表日 2000年07月03日
    開催期間 2000年07月03日- 2000年07月03日

担当経験のある科目_授業

  • 進化計算論
    2018年04月 - 現在
    電気通信大学
  • コンピュータリテラシー
    2012年04月 - 現在
    電気通信大学
  • メディア情報学プログラミング演習
    2012年04月 - 現在
    電気通信大学
  • 大学院技術英語
    2010年04月 - 現在
    電気通信大学
  • マルチエージェントシステム特論
    2006年04月 - 現在
    電気通信大学
  • 知的情報処理システム
    2012年04月 - 2018年03月
    電気通信大学, 大学院専門科目
  • 総合情報学基礎
    2012年04月 - 2017年03月
    電気通信大学
  • 総合コミュニケーション科学
    2011年04月 - 2015年03月
    電気通信大学
  • 総合情報学基礎(課程)
    2012年04月 - 2013年03月
    電気通信大学
  • 総合情報学基礎(学部)
    2011年04月 - 2012年03月
    電気通信大学
  • 基礎プログラミング演習
    2010年04月 - 2012年03月
    電気通信大学
  • 人間コミュニケーション学科実験
    2006年04月 - 2012年03月
    電気通信大学
  • 数理モデル概論
    2006年04月 - 2012年03月
    電気通信大学
  • 基礎セミナー
    2006年04月 - 2011年03月
    電気通信大学
  • アルゴリズムとデータ構造
    2006年04月 - 2011年03月
    電気通信大学
  • 人工知能基礎
    2006年04月 - 2010年03月
    電気通信大学
  • メディアコミュニケーション学基礎論 (大学院)
    2006年04月 - 2010年03月
    電気通信大学, 大学院専門科目
  • 自律協調システム
    2000年11月 - 2009年11月
    会津大学, 学部専門科目
  • アカディミックリーディング
    2007年04月 - 2008年03月
    電気通信大学
  • 知能システム基礎 (大学院)
    2003年04月 - 2006年03月
    東京工業大学, 大学院専門科目
  • 知能システム論 (大学院)
    2003年04月 - 2006年03月
    東京工業大学, 大学院専門科目
  • 情報ネットワークシステム論(大学院)
    2003年04月 - 2006年03月
    東京工業大学, 大学院専門科目
  • プログラミング演習
    1999年09月 - 2002年03月
    立命館大学, 学部専門科目
  • 情報学実験II
    1999年09月 - 2002年03月
    立命館大学, 学部専門科目
  • ソフトウェア工学
    1999年09月 - 2002年03月
    立命館大学, 学部専門科目
  • シミュレーション工学
    1999年09月 - 2002年03月
    立命館大学, 学部専門科目

所属学協会

  • 日本病院総合診療医学会
  • 日本睡眠学会
  • 情報処理学会
  • 人工知能学会
  • 計測自動制御学会
  • 日本ロボット学会
  • IEEE
  • 組織学会
  • 社会・経済システム学会
  • 日本シミュレーション&ゲーミング学会
  • 日本航空宇宙学会
  • 大学宇宙コンソーシアム
  • 電子情報通信学会

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 継続的な生体・行動データに基づく認知症の初期症状検出と進行予防支援システム
    高玉 圭樹; 沼尾 雅之; 田中 健次; 廣瀬 雅宣; 白石 真
    科学研究費補助金,基盤研究(A), 研究代表者
    研究期間 2022年04月 - 2027年03月
  • 解集合アグリゲーションによる多目的進化計算
    佐藤 寛之; 髙玉 圭樹
    科学研究費補助金,基盤研究(B), 研究分担者
    研究期間 2022年04月 - 2026年03月
  • 睡眠時と日中の生体振動データに基づく無拘束型睡眠時無呼吸症候群判定
    髙玉圭樹
    科学研究費補助金,挑戦的研究(萌芽), 研究代表者
    研究期間 2022年07月 - 2024年03月
  • 生体振動データを用いた簡易睡眠段階推定法の確立
    髙玉 圭樹
    株式会社ブレインスリープ, 株式会社ブレインスリープ, 研究代表者
    研究期間 2023年04月 - 2023年10月
  • 日中の仮眠 (20~30分) におけ る最適温熱制御
    高玉 圭樹
    ダイキン工業株式会社, 共同研究, ダイキン工業株式会社, 研究代表者
    研究期間 2022年11月 - 2023年03月
  • 日常生活行動オントロジーに基づく高齢者の自立度評価システム
    沼尾 雅之; 髙玉圭樹
    科学研究費補助金,基盤研究(B), 研究分担者
    研究期間 2020年04月 - 2023年03月
  • 日中の仮眠 (20~30分) における最適温熱制御
    髙玉圭樹
    ダイキン工業株式会社, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2021年08月 - 2022年03月
  • ベッドセンサから得られるバイタルデータの解析方法の共同開発
    髙玉圭樹
    株式会社フューチャーインク, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2021年04月 - 2022年03月
  • 睡眠段階の覚醒に着目した無拘束型睡眠時無呼吸症候群判定
    髙玉圭樹
    科学研究費補助金,挑戦的研究(萌芽), 研究代表者
    研究期間 2020年07月 - 2022年03月
  • 多目的強化学習の学習結果全ての分布を可視化する報酬生起確率ベクトル空間の構築
    山口 智浩; 髙玉圭樹; 市川 嘉裕
    科学研究費補助金,基盤研究(C), 研究分担者
    研究期間 2020年04月 - 2022年03月
  • 説明可能なAIによる複数他船の避航操船アルゴリズム
    間島隆博; 福戸 淳司; 高玉 圭樹; 佐藤 圭二; 澤田 涼平
    科学研究費補助金,基盤研究(B), 研究分担者
    研究期間 2019年04月 - 2022年03月
  • リアルタイム睡眠深度測定による仮眠空間制御
    髙玉圭樹
    ダイキン工業株式会社, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2020年08月 - 2021年03月
  • 介護施設向け見守りビックデータ利活用システム
    WCL, 沼尾 雅之、髙玉圭樹
    平成31年度中小企業のIoT 化支援事業,公募型共同研究, 研究分担者
    研究期間 2019年10月 - 2020年09月
  • 介護施設向け見守りビックデータ利活用システム
    WCL; 沼尾 雅之; 高玉 圭樹
    平成30年度中小企業のIoT 化支援事業,公募型共同研究, 研究分担者
    研究期間 2018年10月 - 2020年09月
  • 生活習慣改善指導システムに関する研究
    株式会社村田製作所, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2019年05月 - 2020年04月
  • リアルタイム睡眠深度測定による仮眠空間制御
    髙玉圭樹
    ダイキン工業株式会社, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2019年09月 - 2020年03月
  • 意図共有と言語階層化に向けた集団適応に基づく人とエージェントのインタラクション
    髙玉 圭樹
    科学研究費補助金,新学術領域研究(研究領域提案型)(公募研究), 研究代表者
    研究期間 2018年04月 - 2020年03月
  • コミュニティの再構築を可能とするトラストとしての関係資産の可視化・運用システム
    下原; 勝憲; 高玉 圭樹; 真栄城 哲也; TANEV Ivan; 塩津 ゆりか
    科学研究費補助金,基盤研究(B), 研究分担者
    研究期間 2017年08月 - 2020年03月
  • 無負荷センサ統合による見守りシステムの構築法
    沼尾; 雅之; 高玉 圭樹; 森本 康彦
    科学研究費補助金,基盤研究(B), 研究分担者
    研究期間 2017年04月 - 2020年03月
  • 生活習慣改善指導システムに関する研究
    株式会社村田製作所, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2018年05月 - 2019年04月
  • The Next Generation Asynchronous Evolutionary Computation and its Applications
    高玉 圭樹
    日本学術振興会, 外国人招聘研究者(短期), 研究代表者
    研究期間 2018年07月 - 2018年07月
  • 生活習慣改善指導システムに関する研究
    髙玉圭樹
    株式会社村田製作所, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2017年05月 - 2018年04月
  • ビット反転を用いた宇宙機コンピュータシステム強化:プログラム進化による持続可能性
    髙玉 圭樹; 原田 智広
    科学研究費補助金,基盤研究(B), 研究代表者
    研究期間 2016年07月 - 2018年03月
  • 災害時救援物資輸送ネットワークシステムのボトルネック解析
    間島隆博; 高玉 圭樹; 渡部 大輔
    科学研究費補助金,基盤研究(B), 研究分担者
    研究期間 2016年04月 - 2018年03月
  • 継続的強化学習エージェントとコーチ役による自律学習システムの設計
    山口智浩; 髙玉圭樹
    科学研究費補助金,基盤研究(C), 研究分担者
    研究期間 2016年04月 - 2018年03月
  • 生体情報に連動した音が睡眠に及ぼす影響に関する研究
    髙玉圭樹
    ヤマハ株式会社, 共同研究
    研究期間 2016年11月 - 2017年10月
  • マルチエージェントモデルに基づく持続可能な言語サービス基盤の世界展開
    石田 亨; 松原 繁夫; 村上 陽平; 林 冬惠; 井佐原 均; 吉野 孝; 菱山 玲子; 服部 宏充; 稲葉 利江子; 中島 悠; 髙玉 圭樹; 森 由美子; 高崎 俊之
    日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 京都大学, 基盤研究(S), 持続可能な世界規模の多言語サービス基盤の確立に向け、(1)継続的に不誠実な提供者の参加を抑制し高品質なサービス提供を促すインセンティブ維持メカニズムの考案、(2)世界各地の運営組織が集積した言語サービスを共有し利用目的に応じて言語サービスを自己組織的に合成する手法の考案、(3)アジア4拠点(京都、バンコク、ジャカルタ、ウルムチ)の運営センターの相互接続および欧米の主要大学・研究機関が開発する言語サービス基盤との世界的な連携体制の整備、を行った。本研究の成果をオープンソースとして公開するとともに、サービス基盤の運営を行うNPO法人を発足させ、プロジェクト終了後も継続して社会貢献を行っている。, 24220002
    研究期間 2012年05月31日 - 2017年03月31日
  • 生活習慣改善指導システムに関する研究
    株式会社村田製作所, 共同研究, 研究代表者
    研究期間 2016年04月 - 2017年03月
  • 年齢を考慮した無拘束型睡眠段階推定手法の開発と応用
    髙玉圭樹
    JST, 研究助成
    研究期間 2011年 - 2012年
  • 学習進化機能に基づくスパイラル・ケアサポートシステム
    髙玉圭樹
    JST, 研究助成
    研究期間 2009年 - 2012年
  • 耐ビット反転とプログラム進化を可能にする宇宙機用CPUの開発と応用
    髙玉 圭樹
    科学技術振興機構, シーズ発掘支援, 研究代表者
    研究期間 2007年06月 - 2008年03月

産業財産権

  • 睡眠時無呼吸症候群判定装置、睡眠時無呼吸症候群判定方法および 睡眠時無呼吸症候群判定プログラム
    特許権, 高玉圭樹, 中理 怡恒, 特願2019-055132, 出願日: 2019年03月22日, 特許第7216408号, 登録日: 2023年01月24日
  • 環境制御内容決定装置、及び環境制御内容決定方法
    特許権, 高玉 圭樹, 足利 朋義, 大賀 隆寛, 中井 美希, 武内 敏文, PCT/JP2023/001929, 出願日: 2023年01月23日, ダイキン工業株式会社・電気通信大学
  • 深層学習モデルの複数判断ルール獲得システム及び深層学習モデルの複数 判断ルール獲得方法
    特許権, 高玉 圭樹, 新谷 大樹, 特願2022-200597, 出願日: 2022年12月15日, 電気通信大学
  • 協調行動導出システム及び協調行動導出方法
    特許権, 高玉 圭樹, 福本 有季子, 特願2022-185269, 出願日: 2022年11月18日, 電気通信大学
  • 環境制御内容決定装置、及び環境制御内容決定方法
    特許権, 高玉 圭樹, 足利 朋義, 大賀 隆寛, 中井 美希, 武内 敏文, 特願2022-159006, 出願日: 2022年09月30日, ダイキン工業株式会社・電気通信大学
  • 仮眠環境決定システム
    特許権, 高玉 圭樹, 足利 朋義, 大賀 隆寛, 辻本 祐加子, 桶間 千遥, 飯田 光, 川畑 莉恵子, 澤田 龍之介, 特願2022-140746, 出願日: 2022年09月05日, ダイキン工業株式会社・電気通信大学, PCT/JP2021/038515(出願番号),2021.10.19(出願日),申請中
  • 睡眠段階推定装置、睡眠段階推定方法および睡眠段階推定プログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 桃原 明里, 特願2018-57505, 出願日: 2018年03月26日, 電気通信大学, 特許第7125087号, 登録日: 2022年08月16日
  • 点群マッチング装置,点群マッチング方法及びプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 石井 晴之, 上野 史, 特願2018-106820, 出願日: 2018年06月04日, 電気通信大学, 特許第7086386号, 登録日: 2022年06月10日
  • 睡眠段階推定システム、睡眠段階推定方法およびプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 千住 太希, 中理 怡恒, 特願2022-034655, 出願日: 2022年03月07日, 電気通信大学
  • 解析システム及び解析方法
    特許権, 高玉 圭樹,高野 諒, 志牟田 亨, PCT/2020/08/20, 出願日: 2022年03月04日, 村田製作所・電気通信大学, 17/750,847,2022.5.23(移行日),申請中
  • 覚醒とNon-REM睡眠の影響を除去した体動の出現頻度に基づく非拘束型REM睡眠推定
    特許権, 高玉 圭樹, 嘉村 魁人, 中理 怡恒, 特願2023-032971, 出願日: 2022年03月03日, 電気通信大学, 外国, US仮出願: 63/316,421
    2022.3.4(出願日),申請中
  • アルツハイマー型認知症判定装置、アルツハイマー型認知症判定方法およびプログラム
    特許権, K. Takadama, N. Matsuda, 特願PCT/JP2022/008871(米、中、独), 出願日: 2022年03月02日, 電気通信大学, 外国, 米国、中国、ドイツ
  • 環境制御内容決定装置、及び環境制御内容決定方法
    特許権, 高玉 圭樹, 足利 朋義, 大賀 隆寛, 中井 美希, 武内 敏文, 特願2022-008305, 出願日: 2022年01月21日, ダイキン工業株式会社・電気通信大学, ダイキン工業株式会社・電気通信大学, PCT/JP2023/001929, 2023.01.23,申請中
  • 誤分類出力検知・訂正システム、誤分類出力検知・訂正方法及びプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 白石 洋輝, 特願2021-205164, 出願日: 2021年12月17日
  • 睡眠段階推定システム、睡眠段階推定方法およびプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 千住 太希, 中理 怡恒, 特願2021-187955, 出願日: 2021年11月18日
  • 睡眠時無呼吸症候群判定装置、睡眠時無呼吸症候群判定方法および睡眠時無呼吸症候群判定プログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 中理 怡恒, 特願2021-177771, 出願日: 2021年10月29日, 電気通信大学
  • アルツハイマー型認知症判定装置、アルツハイマー型認知症判定方法およびプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 松田 尚也, 特願2021-178089, 出願日: 2021年10月29日, 電気通信大学, 国内
  • 仮眠環境決定システム
    特許権, 高玉 圭樹, 足利 朋義, 大賀 隆寛, 辻本 祐加子, 桶間 千遥, 飯田 光, 川畑 莉恵子, 澤田 龍之介, PCT/JP2021/038515, 出願日: 2021年10月19日, ダイキン工業株式会社、電気通信大学
  • 睡眠段階判定装置,睡眠段階判定方法及びプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 上原 知里, 特願2017-173562, 出願日: 2017年09月08日, 電気通信大学, 特許第6957011, 発行日: 2021年10月08日
  • 睡眠時無呼吸症候群判定装置、睡眠時無呼吸症候群判定方法および睡眠時無呼吸症候群判定プログラム
    特許権, 高玉圭樹, 中理怡恒, 特願2021-154796, 出願日: 2021年09月22日, 電気通信大学
  • 睡眠段階判定装置,睡眠段階判定方法及びプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 上原 知里, 原田 智広, 特願2017-173563, 出願日: 2017年09月08日, 電気通信大学・立命館大学, 特許第6932351, 発行日: 2021年08月20日
  • 睡眠段階推定方法、睡眠段階判定装置、及び睡眠段階判定プログラム
    特許権, 髙玉圭樹, 外村真悟, 特願2020-019989, 出願日: 2016年03月18日, 特許第6925056, 発行日: 2021年08月
  • 睡眠段階判定方法,睡眠段階判定装置,及び睡眠段階判定プログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 外村 真悟, 特願2016-054723, 出願日: 2016年03月18日, 電気通信大学, 特開2017-164397, 公開日: 2017年09月21日, 特許第6845404, 発行日: 2021年03月02日
  • 睡眠段階推定装置,生体データ推定装置,睡眠段階推定方法,生体データ推定方法,睡眠段階推定プログラムおよび生体データ推定プログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 原田 智広, PCT/JP2016/050831, 出願日: 2016年03月14日, 電気通信大学, 特許第6652764, 発行日: 2020年01月28日
  • 解析システム及び解析方法
    特許権, 高玉 圭樹, 高野 諒, 志牟田 亨, 特願2019-212476, 出願日: 2019年11月25日, 村田製作所・電気通信大学, PCT/2020/08/20(出願番号),2022.3.4(移行日),申請中
    (17/750,847,2022.5.23(移行日),申請中)
  • データマイニングによる,ルール生成装置,方法,及び,プログラム,並びに,介護支援システム
    特許権, 髙玉圭樹, 中田雅也, 特願2014-08943, 出願日: 2014年04月16日, 特許第6369974号, 発行日: 2018年07月20日
  • 睡眠状態からの疲労度合の推定と生活行動改善支援システム
    特許権, 高玉 圭樹, 梅内 祐太, 志牟田 亨, PCT/2018/011287, 出願日: 2018年03月22日, 村田製作所・電気通信大学
  • 睡眠段階推定装置および方法並びにプログラム
    特許権, 髙玉圭樹, 田島友祐, 中田雅也, 特願2013-123257, 出願日: 2013年06月11日, 高玉 圭樹,田島 友祐,中田 雅也, 特開2014-239789, 公開日: 2014年12月25日, 特許第6213983号, 登録日: 2017年09月29日
  • 睡眠段階推定装置,生体データ推定装置,睡眠段階推定方法,生体データ 推定方法,睡眠段階推定プログラムおよび生体データ推定プログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 原田 智広, PCT/JP2016/050831(出願番号), 出願日: 2016年03月14日, 電気通信大学
  • Sleep Stage Estimating Apparatus, Biological Data Estimating Apparatus, Sleep Stage Estimating Method, Biological Data Estimating Method, Sleep Stage Estimating Program, Biological Data Estimating Program
    特許権, 高玉 圭樹, 原田 智広, PCT/JP2016/050831, 出願日: 2016年03月14日, 電気通信大学
  • 歩行評価方法及び歩行評価装置
    特許権, 高玉 圭樹, 佐藤 圭二, 小峯 嵩裕, 宮田 清蔵, 特願2015-058177, 出願日: 2015年03月20日
  • 学習分類子システム,学習分類子生成方法及びプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 中田 雅也, 特願2014-186625, 出願日: 2014年09月12日
  • コンピュータに実行させるためのプログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
    特許権, 髙玉圭樹, 下原勝憲, 特願2001-340270, 出願日: 2001年11月06日, 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 特許第4183938号, 発行日: 2008年
  • プログラムの維持・改良システム,及びコンピュータ読み取り可能なプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 野並 顕, 特願2007-209617, 出願日: 2007年08月10日, 電気通信大学
  • コンピュータに実行させるためのプログラムおよび宇宙へ貨物を運搬するときの貨物の配置をコンピュータに実行させるためのプログラム
    特許権, 高玉 圭樹, 下原 勝憲, -, 出願日: 2003年10月, 国際電気通信基礎技術研究所, 特許 第401 4559, 発行日: 2007年
  • 文献情報からの研究分野間知識管理装置、方法、プログラム及び記録媒体
    特許権, 片上 大輔, 田中 貴紘, 高玉 圭樹, 新田 克己, 特願2006-357218, 出願日: 2006年12月23日, 東京工業大学
  • コンピュータに実行させるためのプログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
    特許権, 高玉 圭樹, 下原 勝憲, 特願2006-097319, 出願日: 2006年03月31日, 国際電気通信基礎技術研究所
  • コンピュータに進化を実行させるためのプログラムおよび中央演算処理装置
    特許権, 高玉 圭樹, 高橋 一彰, 下原 勝憲, 特願2006-089868, 出願日: 2006年03月29日, 国際電気通信基礎技術研究所
  • Program to be Executed on a Computer to Determine Arrangement of a Plurality of Objects and Program to be Executed on a Computer to Determine Cargo Arrangement for Transporting Cargo to Cosmic Space
    特許権, Takadama, K, Shimohara, K, -, 出願日: 2004年, 国際電気通信基礎技術研究所, 10/859295, 発行日: 2004年05月26日
  • セクショナリズム評価システム
    特許権, 湯田 聴夫, 相馬 亘, 藤原 義久, 高玉 圭樹, 下原 勝憲, 特願2003-274120, 出願日: 2003年07月14日, 国際電気通信基礎技術研究所
  • 行動シミュレーション装置,行動シミュレーション方法,行動シミュレーションプログラム及び同プログラムを記録した記録媒体
    特許権, 真栄城 哲也, 高玉 圭樹, 下原 勝憲, 特願2002-156009, 出願日: 2002年05月29日, 国際電気通信基礎技術研究所

メディア報道

  • 目覚めスッキリ術
    本人, NHK放送局, バリューの真実, テレビ・ラジオ番組
    公開日 2023年04月25日
  • 国際福祉機器展(東京ビッグサイト青海展示会場)11/10-12,2021 ホスペックスジャパン(東京ビッグサイト西展示場)11/24-26, 2021
    フューチャインク, その他
    公開日 2022年11月
  • 睡眠医学を基に開発、高性能な解析で睡眠をパーソナライズ化,睡眠計測ウェアラブルデバイス「ブレインスリープ コイン」発売
    ブレインスリープ, 新聞・雑誌
    公開日 2022年10月
  • SLIMの月面ピンポイント着陸技術
    JAXA, ISAS News, No. 496, 会誌・広報誌
    公開日 2022年09月
  • 仮眠空間の温熱コントロール
    本人, point 0, annual report 2021-2022, その他
    公開日 2022年09月
  • ダイキングループ サステナビリティレポート2022
    ダイキン, その他
    公開日 2022年07月
  • 高齢者の健康,そっと見守る:電通大や東大,センター応用
    日経産業新聞, 新聞・雑誌
    公開日 2022年05月
  • 30分の睡眠で脳の記憶力と処理速度の改善効果が得られる室内の温熱制御を確認実際のオフィス環境での有用性を検証する実証実験を『point 0 marunouchi』で開始
    ダイキン, その他, プレスリリース
    公開日 2022年01月
  • 未来の起源「若き研究者たちの挑戦」
    TBS 放送局, テレビ・ラジオ番組
    公開日 2019年08月18日
  • 介護施設に導入を目指す眠りの深さリアルタイム解析
    日経産業新聞, 新聞・雑誌
    公開日 2019年07月10日
  • 今年から開発スタート「世界に先駆け高精度 技術目指す」
    産経新聞, 新聞・雑誌
    公開日 2016年01月

学術貢献活動

  • [Co-chair] Socially Responsible AI for Well-being
    学会・研究会等, 企画立案・運営等, AAAI 2023 Spring Symposium, 実施期間 2022年09月 - 2023年03月
  • [Co-organizer] 強化学習とそのハイブリッド手法の最前線(Organized Session)
    学会・研究会等, 企画立案・運営等, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2022, SSI 2022), 実施期間 2022年07月 - 2022年11月
  • [Co-chair] How Fair is Fair? Achieving Wellbeing AI
    学会・研究会等, 企画立案・運営等, AAAI 2022 Spring Symposium, 実施期間 2021年09月 - 2022年03月
  • [Co-organizer] 強化学習とそのハイブリッド手法の最前線 (Organized Session)
    学会・研究会等, 企画立案・運営等, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2021 (SSI2021), 実施期間 2021年07月 - 2021年11月
  • [Co-organizer] 強化学習とそのハイブリッド手法の最前線 (Organized Session)
    学会・研究会等, 企画立案・運営等, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2020, 実施期間 2020年07月 - 2020年11月
  • [Co-organizer] 強化学習とそのハイブリッド手法の最前線 (Organized Session)
    学会・研究会等, 企画立案・運営等, 計測自動制御学会,システム・情報部門 学術講演会 2019 (SSI2019), 実施期間 2019年07月 - 2019年11月
  • [Co-chair] Interpretable AI for Well-being: Understanding Cognitive Bias and Social Embeddedness
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, AAAI 2019 Spring Symposium, 実施期間 2018年09月 - 2019年03月
  • [General Chair]
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, Genetic and Evolutionary Computation Conference 2018 (GECCO 2018), 実施期間 2016年11月 - 2018年07月
  • [Co-chair] Beyond Machine Intelligence: Understanding Cognitive Bias and Humanity for Well-being AI
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, AAAI 2018 Spring Symposium, 実施期間 2017年09月 - 2018年03月
  • [Organizer] Well-being Computing (Organized Session)
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, 第31回人工知能学会全国大会, 実施期間 2016年11月 - 2017年05月
  • [Co-chair] Wellbeing AI: From Machine Learning to Subjectivity Oriented Computing
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, AAAI 2017 Spring Symposium, 実施期間 2016年09月 - 2017年03月
  • [Organizer] New Directions in Evolutionary Machine Learning (Special Session)
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, IEEE World Congress on Computational Intelligence 2016 (WCCI 2016), 実施期間 2016年01月 - 2016年07月
  • [Co-chair] Well-Being Computing: AI Meets Health and Happiness Science
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, AAAI 2016 Spring Symposium, 実施期間 2015年09月 - 2016年03月
  • [Organizer] New Directions in Evolutionary Machine Learning (Special Session)
    大会・シンポジウム等, 企画立案・運営等, IEEE Congress on Evolutionary Computation 2015 (CEC2015), 実施期間 2014年11月 - 2015年05月

その他

  • 国際宇宙ステーション(ISS)に物資を運搬する宇宙輸送機(HTV)のカーゴレイアウト計算に,高玉准教授が開発したシステムが採用されました.HTVはスペースシャトルの代わりに物資を運搬できる輸送機です.
    2009年 - 2009年