Hideaki Ishii 研究室
主宰者：Hideaki Ishii
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室では、複数のエージェント（自律的に動作する主体）が相互に通信しながら協調する「マルチエージェントシステム」の設計と制御を研究しています。特に、悪意のある攻撃者や故障したエージェントが混在する環境で、正常なエージェントが安全に目標を達成できるようにする「耐性」を持ったアルゴリズムの開発に注力しています。通信トポロジーの制約や時間遅延のある現実的な条件下で、どのようなネットワーク構造があれば協調が成立するかを理論的に解析することが中心課題です。
応用先としては、スマートグリッド（電力網）での最適な発電配分の分散計算、産業用制御システムのサイバーセキュリティ対策、センサーネットワークでの パラメータ推定など、安全性が重要な社会インフラが対象となっています。また、感染症の流行と社会的な認識変化の相互作用をネットワーク上でモデル化し、意見に基づく介入策で感染ピークを抑制する方法についても研究を進めています。
さらに、量子化（デジタル信号への変換）による通信制約を考慮した制御設計や、脳ネットワークにおける複数の同期クラスタの形成メカニズムの研究など、理論的な解析手法の応用範囲も広げています。これらの研究を通じて、現実世界の複雑な相互作用システムを数学的に扱い、より堅牢で信頼性の高いシステム設計を実現することを目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（100 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3696839
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcns.2026.3662149
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2026.3680751
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2025.3550065
- DOI: https://doi.org/10.1002/rnc.7891
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2025.112209
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2025.112137
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3538491
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.07.050
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.07.052
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- DOI: https://doi.org/10.23919/acc63710.2025.11107941
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc63710.2025.11107799
- DOI: https://doi.org/10.9746/sicetr.61.77
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13235-025-00686-8
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc63710.2025.11108017
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2025.3621981
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.07.054
- DOI: https://doi.org/10.23919/ecc65951.2025.11187059
- [2024] Asynchronous approximate Byzantine consensus: A multi-hop relay method and tight graph conditionsDOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2024.111908
- DOI: https://doi.org/10.23919/ecc64448.2024.10590774
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2024.3406825
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.54734
- [2024] Mixed self/event-triggered ternary control for resilient consensus against mobile adversarial agentsDOI: https://doi.org/10.1016/j.nahs.2024.101473
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcsys.2024.3458593
- DOI: https://doi.org/10.23919/ecc64448.2024.10591004
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc56724.2024.10886555
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcsys.2024.3508396
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.73480
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2024.3464852
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2024.3426387
- DOI: https://doi.org/10.1109/lcsys.2023.3317029
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.845
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1548
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1899
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc49753.2023.10383573
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc49753.2023.10383288
- [2023] Ensemble Control of a Large Population of Stochastic Oscillators: Periodic-Feedback Control ApproachDOI: https://doi.org/10.1109/cdc49753.2023.10383580
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2023.3338051
- [2023] A Framework for Distributed Estimation With Limited Information and Event-Based CommunicationsDOI: https://doi.org/10.1109/tac.2023.3309373
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcns.2023.3281555
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc55779.2023.10156451
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2023.2168316
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2022.2156058
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2023.3266975
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1335
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1578
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1695
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2022.110180
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2022.3153275
- [2022] Dynamic Quantized Consensus of General Linear Multiagent Systems Under Denial-of-Service AttacksDOI: https://doi.org/10.1109/tcns.2022.3140684
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2022.01.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2022.03.002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.01.108
- [2022] Dynamic Event-triggered Control in Discrete-time Multi-agent Consensus over Directed TopologiesDOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.07.253
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.07.245
- DOI: https://doi.org/10.1109/oajpe.2022.3230905
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9992601
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9993067
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc51059.2022.9992614
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11768-022-00118-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejcon.2022.100693
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc53348.2022.9867187
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2022.3176214
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2022.110302
- DOI: https://doi.org/10.23919/ecc54610.2021.9654936
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2021.3133180
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccta48906.2021.9659182
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpds.2021.3096074
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2021.104879
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nahs.2021.101091
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9683181
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2021.3103295
- DOI: https://doi.org/10.1002/rnc.5815
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9683409
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9683789
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