Xu Jie 研究室

主宰者：Xu Jie
千葉大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Xu Jie研究室は、実際のビジネスや産業の現場で生じる複雑な課題を、計算手法とデータ分析によって解決することを目指しています。主な研究対象は供給チェーン管理における効率性と安定性の向上です。具体的には、製品の需要予測や在庫管理、輸送・生産計画の最適化といった問題に取り組んでいます。 研究手法として、時系列データから複雑なパターンを学習する機械学習モデル（LSTMやTransformerなど）と、複数の条件を同時に最適化する進化計算手法（粒子群最適化など）を組み合わせたアプローチを採用しています。これらの手法を統合することで、従来の方法では達成困難だった高精度な需要予測と効率的なリソース配分の実現を目指しています。また同研究室は、石油掘削時に発生する地層損失の問題に対して、複合材料を用いた新しい充填剤の開発にも取り組んでおり、産業応用を念頭に置いた幅広い課題解決を進めています。

※ 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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