計算知能グループ

生物の知的システムを情報処理に応用しよう！

計算知能グループでは、
・生物の進化機構をモデル化した進化的計算
・脳・神経系をモデル化したニューラルネットワーク
・アリなどの単純な生物の群れとしての行動をモデル化した群知能
などに関する研究を行っています。また、その応用として、各種問題の最適化、機械学習、データからの知識獲得などの研究を進めています。
このように、本研究室では、生物の進化・学習・適応のメカニズムに基づいた知的なシステムモデルの提案、知的な計算アルゴリズムの設計、および提案・設計したモデルやアルゴリズムを応用した知的システムの開発を目的とした研究・教育を行っています。

教員

高濱徹行教授 [E-mail: takahama'at'hiroshima-cu.ac.jp]
原　　章教授 [E-mail: ahara'at'hiroshima-cu.ac.jp]
鎌田　真准教授 [E-mail: kamada'at'hiroshima-cu.ac.jp]

卒業研究テーマ

計算知能グループについては、以下のような卒業研究を行っています

進化的手法を用いた多峰性関数の最適化に関する研究

進化的計算法では、ランダムに生成した問題の解を生物の染色体に見立て、交叉や突然変異を適用することにより、より問題に適した解に進化させます。進化的計算法は関数の最小値探索へも適用できます。上図のように関数の最小値が複数ある場合に、生物の種分化の考え方を用いて複数の最適解を同時に獲得する手法などについて研究します。

遺伝的プログラミングを用いたプログラムの自動生成に関する研究

遺伝的プログラミング(Genetic Programming; GP)はプログラムを進化により自動生成するための手法です。プログラムを木構造やグラフ構造、命令コード列により効率的に表現する方法や、効果的な交叉・突然変異の方法について研究します。上図は命令コード列を自動生成する手法であるLinear GPにより、プログラムが進化する様子を表しています。

生物の群知能を応用した最適化に関する研究

自然界のアリは、フェロモンなどを利用した相互作用により餌場への最短経路を形成するなど、コロニー全体として知的な行動を実現しています。このような生物の群知能を計算機上にモデル化し、組み合わせ最適化問題などへの解法に応用します。左図はデータの分類問題をアリの群れにより解く様子を示しています。

グループ紹介

場所および連絡先

情報科学部棟６Ｆ
６４１室　（高濱教授）
６４０室　（原准教授）
６４３室　（鎌田准教授）

ひと言

大学院進学希望の学生を歓迎します