Siya Bao 研究室

主宰者：Siya Bao
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

## 研究の問い 本研究室は、実世界の複雑な最適化問題をいかに効率的に解くかを主な関心事としています。具体的には、複数の目的地を訪問する旅行ルート計画、運搬・配送業務における車両経路設計、グラフの頂点を彩色する問題など、組み合わせ爆発により計算負荷が急増する課題群に取り組んでいます。これらの問題は観光地の利便性向上から物流最適化まで、社会的に重要な応用分野を持っています。 ## 手法と技術開発 研究室では、主に二つのアプローチを並行して進めています。一つは量子アニーリング機やイジングマシンといった従来型コンピュータとは異なるアーキテクチャを活用した手法で、大規模問題を二次非制約二値最適化（QUBO）形式に変換し、部分的に小規模化して処理する工夫を施しています。もう一つは機械学習やアリコロニー最適化などの従来型アルゴリズムで、特に移動時間予測やニューラルネットワークを用いた時系列データ分析を組み込んでいます。さらに、スマートフォンや靴に装着したセンサーを活用した屋内測位システムや、日本語テキスト解析を通じた金融予測など、現実のセンサデータや言語情報も対象としています。 ## 主要な知見 研究成果から共通して見出される知見は、大規模な組み合わせ最適化問題においては、問題構造に応じた段階的な分割・縮約戦略が実用的な解の品質と計算時間のバランスを大きく改善する点です。また、旅行計画や配送ルートなどの実世界応用では、時間帯による変動や複数ユーザーの競合する嗜好といった動的・多目的な要素を組み込むことが、サービスの満足度向上に不可欠であることが示されています。

※ 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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