研究内容

研究内容の紹介  更新 2018.05.01


複数の意思決定主体が存在する状況におけるシステム計画 には,協力ゲームの理論が有効である.その基本となって いるのはプレイヤー間の提携の概念である が,実際の問題においては提携の形成にいろいろな制限が 加わる.そのような場合のプレイヤー間での利得・コスト の配分法や提携の形成について考察する.

未学習データに対し高い識別性能(汎化性能)を持つパターン識別手法としてサポートベクターマシンが注目されている.この方法をスパムメール識別問題など実用的な問題に適用する際に重要となる追加学習法について検討する.また,このモデルをマルチクラス認識問題へ拡張する方法について考察する.

データ分類の問題では分類結果の理由を示すことも重要であり,そのためには,論理的表現の一種であるIF-THENルールやベクトルデータに対する代表点などの局所的モデルが有効である.本研究では,数理計画の技法を用いて,分類精度とモデルの簡潔さを両立する分類器の学習方法を提案する.

目的関数が非線形で多峰性を有する最適化問題は 大域的最適解を求めることが困難であるため,現実的な時 間内に近似解を探索するメタヒューリスティック解法% が有効である.本研究では, カオスダイナミクスを用いて解の探 索を効率的に行なう最適化手法を考案し,その性能評価を行う.


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