Shinya Sekizaki 研究室
主宰者：Shinya Sekizaki
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、社会インフラの効率化と最適化を中心課題として、複数の応用領域にわたる問題解決に取り組んでいます。電力系統の配電網再構成や再生可能エネルギーの統合運用、マイクログリッドのエネルギー管理といった電力システムの最適化から、複数のロボットによる協調輸送やスケジューリング問題の解決まで、多岐にわたる実システムの課題を対象としています。また、学習支援の個別化を目指し、学習履歴データから学生の特性を予測・分類するといった教育分野への応用も進めています。
研究の手法としては、主に進化的アルゴリズムと強化学習を組み合わせたアプローチを採用しています。特に制約条件を含む複雑な最適化問題に対して、多段階・多目的な探索戦略を持つ進化的アルゴリズムを開発し、実運用で求められる厳しい条件下での解の探索を実現しています。同時に、複数のエージェントが相互作用する環境での強化学習において、エージェント間のデータ共有や学習効率の向上に関する研究も展開しています。さらに、不確実性を含む問題に対してロバスト最適化や分布的ロバスト最適化といった数理計画的な手法も活用しています。
これらの研究を通じて、本研究室では変動環境への適応、制約条件の厳密な満足、多目的な評価基準のバランスなど、現実の複雑な問題に対応可能なシステムの構築を目指しています。各手法は理論的な妥当性と実問題への適用可能性の両立を重視しており、電力網の安定化やロボット群の効率的な協調、教育現場での意思決定支援といった形で社会への貢献を目指しています。
※ 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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- DOI: https://doi.org/10.1504/ijor.2021.10044002
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