研究室
Laboratory
Researchの研究テーマはこれまでに主に取り組んできた研究例ですので，実際にはこれらの研究テーマとは別の研究テーマに取り組むことも可能です．むしろ，こういう新しい研究をしたいという意欲がある学生を歓迎します．
学生には大学院に進学して学術的に価値のある研究をしたいと思ってもらえると教員としては嬉しいです．研究成果がでれば国内外での積極的な研究発表を推奨します．
The listed research themes under "Research" reflect past projects and areas of focus; however, students are not limited to these topics. In fact, we welcome students who are motivated to pursue new and original research directions.
We encourage students to consider advancing to graduate studies and engaging in research with academic value. When meaningful results are achieved, we actively support and recommend presenting them at conferences both in Japan and internationally.
メンバー
member
教授 Professor
メタ戦略を探索エンジンとした最適化システムの一般的な問題点として汎用性と拡張性の低さが指摘されています．優れたメタ戦略アルゴリズムを構築するためには問題の性質をうまく取り込んだ設計が必要となるため，メタ戦略の専門家が問題ごとに専用アルゴリズムを考案しているのが現状です．また，実務レベルの複雑性を持った実問題は完全にモデル化すること自体が難しく，メタ戦略の専門家が最適化システムを構築したとしても，システムの運用に伴い新たな制約の追加や目的関数の変更といった要望が出てくるのが普通です．しかし，利用者が変更に応じて適切にアルゴリズムを修正することは容易ではありません．これらの問題点に対処するため，今後の研究では（ある問題クラスの範囲で与えられた）任意の組合せ最適化問題に対し，その問題に適したメタ戦略アルゴリズムを自動的に構成する機能を持つ汎用的な近似最適化法（自動メタ戦略構成システム）を構築していきたいと考えています．
A common issue with optimization systems using meta-strategies as search engines is their lack of generality and scalability. Designing an effective meta-strategy algorithm typically requires incorporating problem-specific characteristics, leading experts to develop custom algorithms for each problem. Moreover, real-world problems are often too complex to be fully modeled, and even when a system is initially built by experts, it is common for new constraints or modifications to the objective function to arise during operation. Adapting the algorithm accordingly is not easy for end users. To address these challenges, future research aims to develop a general-purpose approximation optimization framework—an automatic meta-strategy construction system—that can automatically generate appropriate meta-strategy algorithms for a given class of combinatorial optimization problems.
助教 Assistant Professor
楊海川は，2022年および2023年に富山大学（日本，富山）で修士号と博士号を取得しました．2023年4月から9月まで東北大学にて特任助教を務め，2023年10月より徳島大学知能情報分野の助教に就任しました．彼の研究分野は，メタヒューリスティックアルゴリズム，人工ニューロンモデル，複雑システム，エネルギーシステムの最適化にわたります．現在は，風力発電所のレイアウト最適化，ドローンの経路最適化，およびこれらの最適化課題に関連する複雑ネットワーク理論の分析に焦点を当てています．2020年代，東アジアはエネルギー，高齢化，環境問題といった大きな課題に直面する．彼はこれらの問題解決に向け，人工知能の研究を通じて日本や東アジアのために貢献できると信じている．
Haichuan Yang received his Master’s and Doctoral degrees from the University of Toyama, Japan, in 2022 and 2023, respectively. From April to September 2023, he served as a specially appointed Assistant Professor at Tohoku University. Since October 2023, he has been an Assistant Professor in the field of Intelligent Information at Tokushima University. His research interests include metaheuristic algorithms, artificial neuron models, complex systems, and energy system optimization. His current work focuses on wind farm layout optimization, drone path planning, and the analysis of complex network theory related to these problems. Facing major challenges in energy, aging populations, and environmental issues in East Asia during the 2020s, he is committed to contributing to Japan and the broader East Asian region through research in artificial intelligence.
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