電気通信大学 · 情報理工学研究科 · 教授

研究キーワード多目的進化最適化・Paretoフロント推定・動的最適化・マルチモーダル最適化・メタ深層強化学習・群知能最適化・構造トポロジー最適化・分散マルチロボット探索

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• Dominance-Boundary-Based Reference Point Generation for Indicator-Based Multiobjective Optimization Kentaro Matsumoto; Hiroyuki Sato ラスト(シニア)オーサー, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2026), 掲載ページ to appear, 出版日 2026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2026 · 論文
• Simultaneous Approximation of Constraint-Specific Pareto Fronts by Constraint-Decomposed Push and Pull Search Ryo Takamiya; Minami Miyakawa; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato ラスト(シニア)オーサー, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2026), 掲載ページ to appear, 出版日 2026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2026 · 論文
• Adaptive Correction-Aware Multi-layer Cortical Learning Algorithm for Forecasting Real-World Time-Series Data Kazushi Fujino; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato ラスト(シニア)オーサー, The 10th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (ISMSI2026), 掲載ページ to appear, 出版日 2026年04月, 査読付 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語2026 · 論文
• Feature-Aware Probabilistic Partitioning for Distributed Multi-Robot Gaussian Process Exploration Takahiro Watanabe; Keiki Takadama; Hiroyuki Sato ラスト(シニア)オーサー, The 10th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (ISMSI2026), 掲載ページ to appear, 出版日 2026年04月, 査読付 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語2026 · 論文

• 進化計算によるサステナブル転移最適化論の構築 佐藤 寛之 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 基盤研究(B), 研究代表者, 国際共著論文, 25K03193 研究期間 2025年04月 - 2028年03月2025 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 進化計算による最適化問題セットのサイマルテニアス最適化 佐藤 寛之 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 基盤研究(C), 複数の目的関数を同時に最適化する進化計算法について研究した．最適化問題における設計変数値が連続値で表される連続問題と，離散値，とくに0/1の2進数で表される離散問題に対し，目的関数のあいだの類似度を設定できるテスト最適化問題を構築した．これらの問題に対し，最適化の過程で設計変数空間における変数値の分布の違いによって，目的関数の類似度を計測し，交叉という解の組み合わせで新しい解を生成する協調探索を促進，抑制させる方法を構築した．提案法が，最適化中に目的関数の類似度を適切に求めること，類似度を利用する提案法が，従来法より高い同時最適化性能を示すことなどを明らかにした．, 19K12135 研究期間 2019年04月01日 - 2023年03月31日2019 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 多目的進化計算の最適なアルゴリズムマップ構築と未知問題への展開 佐藤 寛之 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 若手研究(B), 研究代表者, 特徴が異なる複数の最適化問題において，それぞれの最適化問題の間の関係性の強弱を視覚的に表現するため，最適化問題群を2次元空間にマッピングする方法を構築した．また同様に，進化計算に基づく複数の最適化アルゴリズムにおいて，それぞれのアルゴリズムの間の関係性の強弱を視覚的に表現するため，アルゴリズム群を2次元空間にマッピングする方法を構築した．さらに，これらをもとに，既存の最適化問題群のマップにおいて，未知の最適化問題の位置を推定する方法を構築した．, 17K12750 研究期間 2017年04月01日 - 2020年03月31日2017 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• マルチレベルのロバスト解探索による進化型多目的設計探査 佐藤 寛之 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 若手研究(B), 工学設計の最適化では，解(設計)の評価値を改悪しても，ノイズの影響が小さいロバストな解を採用したい場合がある．本研究では，ノイズが生じる多目的最適化問題に対して，最終的な解を選ぶ意思決定者が，評価値のみならずノイズの影響の受けやすさも考慮できる進化計算による最適化法の構築に取り組んだ．まず，複数の目的とそれらの評価値に生じるノイズの間に存在する最適なトレードオフを近似する方法を構築した．次に，考慮する目的の増加に伴って最小化すべきノイズも増加するため，多数の目的を同時に最適化できる方法を構築した．さらに，複数の評価値とノイズからなる多次元ベクトルを意思決定者に効果的に提示する方法を構築した．, 26730129 研究期間 2014年04月01日 - 2016年03月31日2014 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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