講座の概要

２１世紀を迎え, 大規模で複雑なシステムを効率的に計画し運用することの必要性がますます高まってきている．本領域では, システムの最適化に関する基礎理論をベースに, この要求に対応するための数理的手法である, 最適化, ゲーム理論, ソフトコンピューティング（サポートベクトルマシン, カオス理論, 群知能, ラフ集合理論）などの基礎理論に関する研究と, それらに基づく新しいシステム計画技法, モデリング技法の開発とその応用に関する研究を行っている．

システム計画において最も基本となるのは， 与えられた条件のもとで最も好ましい解を探索する最適化の考え方です．本講座では， 特に複数の相競合する目的が存在する場合の多目的最適化や， カオス力学系を利用して局所的ではなく真の意味での最適解を探索する大域的最適化， 資源の制約の下での複数のプロジェクトのスケジューリングなどを中心に， 最適化の理論と実際的手法について研究を進めています．

最適化理論と最適化手法

学習に基づく知識発見と利用

複雑なシステムに効率的に対処するためには， コンピュータを利用した知識の発見とその利用が非常に重要です．本講座では， 数理計画法を利用したサポートベクトルマシンによるパターン識別，システムにおける自律的行動決定主体の挙動を解析するマルチエージェント・モデリング， 意思決定支援システムにおける知識の活用を考えるナレッジマネジメントについて研究しています．

多くのシステム計画問題において，問題に関与する意思決定主体が複数存在することがあります．意思決定主体の利害は時には一致し，また時には相反するものであり，その場合それらの主体間の競合や協調を考慮した計画を進めていくには，ゲーム理論を用いることが 有効になります．本講座では，ゲーム理論の数理的基礎理論を基にシステム計画を実行する方法について研究しています．

ゲーム理論によるシステム計画