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永田裕一

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2025年5月16日更新

職名: 教授
電話: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
電子メール: nagata@is.tokushima-u.ac.jp
学歴: 1997年4月1日〜2000年3月1日東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻博士課程
1995年4月1日〜1997年3月1日東京工業大学大学院総合理工学研究科知能科学専攻修士課程
1990年4月1日〜1994年9月1日東京工業大学理学部応用物理学科
学位: 工学博士 (東京工業大学) (2000年3月)
職歴・経歴: 2014/4: 徳島大学准教授, 大学院ソシオテクノサイエンス研究部 (-2016.3.)
2016/4: 徳島大学准教授, 大学院理工学研究部 (-2017.3.)
2017/4: 徳島大学准教授, 大学院社会産業理工学研究部 (-2022.12.)
2023/1: 徳島大学教授, 大学院社会産業理工学研究部

専門分野・研究分野: ソフトコンピューティング
知能情報学
数理情報学

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専門分野・研究分野: ソフトコンピューティング
知能情報学
数理情報学
担当経験のある授業科目: STEM演習 (学部)
人工知能 (学部)
最適化理論 (学部)
知能情報システム特別輪講 (大学院)
知能情報概論 (学部)
自律知能システム (大学院)
自律適応システム工学 (大学院)
指導経験: 30人 (学士), 13人 (修士)

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専門分野・研究分野: ソフトコンピューティング
知能情報学
数理情報学

研究テーマ: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

著書

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論文

Shanxian Lin, Yifei Yang, Yuichi Nagata and Haichuan YANG :
Elite Evolutionary Discrete Particle Swarm Optimization for Recommendation Systems,
Mathematics, 13, 9, 1398, 2025.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/math13091398
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/math13091398

(DOI: 10.3390/math13091398) Yuichi Nagata and Shinji Imahori :
Creation of Dihedral Escher-like Tilings Based on As-Rigid-As-Possible Deformation,
ACM Transactions on Graphics, 43, 2:18, 1-18, 2024.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 2000074
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3638048
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85190554332

(徳島大学機関リポジトリ: 2000074, DOI: 10.1145/3638048, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata and Shinji Imahori :
Escherization with Large Deformations Based on As-Rigid-As-Possible Shape Modeling,
ACM Transactions on Graphics, 41, 2:11, 1-16, 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3487017
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1145/3487017

(DOI: 10.1145/3487017) Yuichi Nagata :
High-Order Entropy-based Population Diversity Measures in the Traveling Salesman Problem,
Evolutionary Computation, 28, 4, 595-619, 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1162/evco_a_00268
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1162/evco_a_00268

(DOI: 10.1162/evco_a_00268) Yuichi Nagata and Shinji Imahori :
An Efficient Exhaustive Search Algorithm for the Escherization Problem,
Algorithmica, 82, 9, 2502-2534, 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s00453-020-00695-6
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85083370991

(DOI: 10.1007/s00453-020-00695-6, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata, Akinori Imamiya and Norihiko Ono :
A genetic algorithm for the picture maze generation problem, Computers & Operations research,
Computers & Operations Research, 115, 313-323, 2020.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 2007902
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.cor.2019.104860
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.cor.2019.104860

(徳島大学機関リポジトリ: 2007902, DOI: 10.1016/j.cor.2019.104860) 沖展彰, 小野典彦, 永田裕一 :
実制約付き車両配送問題に対する即時配送を考慮した動的配送計画システムの提案,
計測自動制御学会論文集, 55, 4, 313-323, 2019年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.9746/sicetr.55.313
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001288129671936; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.9746/sicetr.55.313

(DOI: 10.9746/sicetr.55.313, CiNii: 1390001288129671936) 寺尾圭一郎, 小野典彦, 永田裕一 :
全プロセスによる同一集団を維持したGA-EAXの並列化,
進化計算学会論文誌, 8, 3, 100-110, 2018年.

(要約): One of the most powerful approximation solution methods for the traveling salesman problem (TSP) is a genetic algorithm using edge assembly crossover (GA-EAX), which has found best-known tours to several 100 thousand points scale TSP instances. However, due to the nature of multi-point search, in many cases GAs take more computation time than local search-based algorithms, and it is difficult to fully exercise the capability of GA-EAX for very large TSP instances having more than 1 million points within a reasonable computation time. In this research, we introduce a MPI parallel implementation of GA-EAX. However, in a naive master slave method, the communication costs between the processes are too high to obtain the effect of parallelization sufficiently. So, we introduce a method to reduce the amount of communication between processes to avoid this problem. We also introduce a MPI/thread hybrid parallel implementation of GA-EAX where each MPI process is executed using multiple threads. Experimental results show that the hybrid parallel model achieved up to 29.4 times speedup using 16 PCs, each with 4 cores.
(キーワード): traveling salesman problem / genetic algorithm / EAX / parallel computing
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.8.100
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205364382848; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.8.100

(DOI: 10.11394/tjpnsec.8.100, CiNii: 1390001205364382848) 山吹卓矢, 小野典彦, 永田裕一 :
同卓スケジューリング問題のモデル化とその動的スケジューリング,
計測自動制御学会論文集, 54, 3, 346-356, 2018年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.9746/sicetr.54.346
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679486408320; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.9746/sicetr.54.346

(DOI: 10.9746/sicetr.54.346, CiNii: 1390282679486408320) Yuichi Nagata and Isao Ono :
A Guided Local Search with Iterative Ejections of Bottleneck Operations for the Job Shop Scheduling Problem,
Computers & Operations Research, 90, 60-71, 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.cor.2017.09.017
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85029630823

(DOI: 10.1016/j.cor.2017.09.017, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata :
Random Partial Neighborhood Search for the Post-Enrollment Course Timetabling Problem,
Computers & Operations Research, 90, 84-96, 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.cor.2017.09.014
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85029677495

(DOI: 10.1016/j.cor.2017.09.014, Elsevier: Scopus) 山越幸太, 永田裕一, 小野功 :
TSPのためのGA-EAXにおける探索ステージ切換条件とマルチスタート戦略の提案,
計測自動制御学会論文集, 52, 4, 242-248, 2016年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.9746/sicetr.52.242
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679485961088; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.9746/sicetr.52.242

(DOI: 10.9746/sicetr.52.242, CiNii: 1390282679485961088) 益富和之, 永田裕一, 小野功 :
ノイズを有する関数最適化のための進化戦略,
進化計算学会論文誌, 6, 1, 1-12, 2015年.

(要約): This paper proposes a novel evolution strategy for noisy function optimization. We consider minimization of the expectation of a continuous domain function with stochastic parameters. The proposed method is an extended variant of distance-weighted exponential evolution strategy (DX-NES), which is a state-of-the-art algorithm for deterministic function optimization. We name it DX-NES for uncertain environments (DX-NES-UE). DX-NES-UE estimates the objective function by a quadratic surrogate function. In order to make a balance between speed and accuracy, DX-NES-UE uses surrogate function values when the noise is strong; otherwise it uses observed objective function values. We conduct numerical experiments on 20-dimensional benchmark problems to compare the performance of DX-NES-UE and that of uncertainty handling covariance matrix adaptation evolution strategy (UH-CMA-ES). UH-CMA-ES is one of the most promising methods for noisy function optimization. Benchmark problems include a multimodal function, ill-scaled functions and a non-C2 function with additive noise and decision variable perturbation (sometime called actuator noise). The experiments show that DX-NES-UE requires about 1/100 times as many observations as UH-CMA-ES does on well-scaled functions. The performance difference is greater on ill-scaled functions.
(キーワード): DX-NES / UH-CMA-ES / noisy function optimization / surrogate function / stochastic descent / additive noise / decision variable perturbation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.6.1
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282680341421184; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.6.1

(DOI: 10.11394/tjpnsec.6.1, CiNii: 1390282680341421184) 濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功 :
BS-AWA: Adaptive Weighted Aggregationの目的数に対するスケーラビリティの向上,
進化計算学会論文誌, 5, 1, 1-15, 2014年.

(要約): This paper proposes a more scalable variant of Adaptive Weighted Aggregation (AWA) with respect to the number of objectives in continuous multiobjective optimization. AWA is a scalarization-based multi-start strategy for generating finite points that approximate the entire Pareto set and Pareto front, which is especially focused on many-objective problems (having four or more objectives). In our last study, we discussed a reasonable stopping criterion for AWA, the representing iteration, and analyzed the time and space complexity of AWA when the representing iteration is used as a stopping criterion. Theoretical and empirical results showed that the running time and memory consumption of AWA depends on the number of solutions found in the representing iteration, the representing number. Due to the factorial increase of the representing number for objectives, the applicability of AWA is limited to 16-objective problems. In this study, we therefore redesign two central operations in AWA, the subdivision and the relocation, in order to reduce the representing number. The new subdivision is based on the simplicial complex and its barycentric subdivision and the new relocation is based on the simplicial approximation of a mapping and its range, both of which are well-known notions in topology. We theoretically compare the new AWA, named the barycentric subdivision-based AWA (BS-AWA), with the old AWA in terms of their representing iteration, representing number and approximate memory consumption to illustrate the improvement of scalability; the result implies that BS-AWA is applicable to over 20-objective problems. Numerical experiments using 2- to 17-objective benchmark problems show that BS-AWA achieves a better coverage of obtained solutions than conventional multi-start descent methods in both the variable and objective spaces. The running time and the solution distribution of BS-AWA are also discussed.
(キーワード): multi-objective optimization / continuous optimization / scalarization / multi-start search / weight adaptation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.5.1
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282680342337152; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.5.1

(DOI: 10.11394/tjpnsec.5.1, CiNii: 1390282680342337152) 福島信純, 永田裕一, 小林重信, 小野功 :
Distance-weighted Exponential Natural Evolution Strategyの提案と性能評価,
進化計算学会論文誌, 4, 2, 57-73, 2013年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.4.57
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.4.57

(DOI: 10.11394/tjpnsec.4.57) Yuichi Nagata and Shigenobu Kobayashi :
A Powerful Genetic Algorithm using Edge Assembling Crossover for the Traveling Salesman Problem,
INFORMS Journal on Computing, 25, 2, 346-363, 2013.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1287/ijoc.1120.0506
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1287/ijoc.1120.0506

(DOI: 10.1287/ijoc.1120.0506) 濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功 :
多目的連続関数最適化の解法Adaptive Weighted Aggregationの終了条件に関する一考察,
進化計算学会論文誌, 4, 1, 13-27, 2013年.

(要約): This paper proposes a reasonable stopping criterion for Adaptive Weighted Aggregation (AWA), which is a scalarization-based multi-start framework developed in our previous study on continuous multiobjective optimization. Our previous study shows that AWA yields good solutions covering the entire Pareto set and front within a small consumption of running time and function evaluation on 2- to 6-objective benchmark problems. The experimental results also indicate, however, that the number of solutions generated by AWA is multiplied every iteration. The rapid increase of solutions requires a careful choice of the stopping criterion: even one iteration of shortage may deteriorate the coverage of solutions into an unsatisfactory level and one of excess gives rise to a significant waste of computational resources. We therefore discuss the minimum iteration that AWA yields an enough solution set to cover the Pareto set and front in the sense that the set contains at least one interior point of each of their non-empty "faces", that is, boundary submanifolds induced from the Pareto sets of subproblems with the same inclusion relation as faces of the simplex. Then, such an iteration, named the representing iteration, is proposed as a stopping criterion for AWA, and the number of solutions found by the representing iteration, named the representing number, is derived to analyze the space complexity of AWA. We also discuss the time complexity of AWA based on numerical experiments. The distribution of obtained solutions and its coverage measure show the usefulness of the proposed stopping criterion.
(キーワード): multi-objective optimization / continuous optimization / scalarization / multi-start search / weight adaptation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.4.13
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282680343138944; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.4.13

(DOI: 10.11394/tjpnsec.4.13, CiNii: 1390282680343138944) Kazuyuki Masutomi, Yuichi Nagata and Isao Ono :
An Evolutionary Algorithm for Black-Box Chance-Constrained Function Optimization,
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 17, 2, 272-282, 2013.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84879329821

(Elsevier: Scopus) 上村健人, 木下峻一, 永田裕一, 小林重信, 小野功 :
大域的多峰性関数最適化のための実数値GAの枠組みBig-valley Explorerの提案,
進化計算学会論文誌, 4, 1, 13-27, 2013年.

(要約): This paper proposes a new framework of real-coded genetic algorithms (RCGAs) for the multi-funnel function optimization. The RCGA is one of the most powerful function optimization methods. Most conventional RCGAs work effectively on the single-funnel function that consists of a single big-valley. However, it is reported that they show poor performance or, sometimes, fail to find the optimum on the multi-funnel function that consists of multiple big-valleys. In order to remedy this deterioration, Innately Split Model (ISM) has been proposed as a framework of RCGAs. ISM initializes an RCGA in a small region and repeats a search with the RCGA as changing the position of the region randomly. ISM outperforms conventional RCGAs on the multi-funnel functions. However, ISM has two problems in terms of the search efficiency and the difficulty of setting parameters. Our proposed method, Big-valley Explorer (BE), is a framework of RCGAs like ISM and it has two novel mechanisms to overcome these problems, the big-valley estimation mechanism and the adaptive initialization mechanism. Once the RCGA finishes a search, the big-valley estimation mechanism estimates a big-valley that the RCGA already explored and removes the region from the search space to prevent the RCGA from searching the same big-valley many times. After that, the adaptive initialization mechanism initializes the RCGA in a wide unexplored region adaptively to find unexplored big-valleys. We evaluate BE through some numerical experiments with both single-funnel and multi-funnel benchmark functions.
(キーワード): function optimization / multi-funnel function / real-coded genetic algorithms / ISM
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.4.1
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205366429312; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.4.1

(DOI: 10.11394/tjpnsec.4.1, CiNii: 1390001205366429312) Y. Akimoto, Yuichi Nagata, Isao Ono and S. Kobayashi :
Theoretical Foundation for CMA-ES from Information Geometry Perspective,
Algorithmica, 64, 4, 698-716, 2012.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s00453-011-9564-8
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84868358714

(DOI: 10.1007/s00453-011-9564-8, Elsevier: Scopus) 濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功 :
被覆度を考慮したマルチスタート法による多目的連続最適化,
進化計算学会論文誌, 3, 2, 31-46, 2012年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.3.31
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.3.31

(DOI: 10.11394/tjpnsec.3.31) Yuichi Nagata and David Soler :
A new genetic algorithm for the asymmetric traveling salesman problem,
Expert Systems with Applications, 39, 10, 8947-8953, 2012.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.eswa.2012.02.029
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.eswa.2012.02.029

(DOI: 10.1016/j.eswa.2012.02.029) 宮前惇, 永田裕一, 小野功, 小林重信 :
多峰性景観下での直接政策探索:重点サンプリングを用いたPopulation-based Policy Gradient法,
進化計算学会論文誌, 2, 1, 1-11, 2011年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11394/tjpnsec.2.1
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11394/tjpnsec.2.1

(DOI: 10.11394/tjpnsec.2.1) A. Maki, Y. Akimoto, Yuichi Nagata, Nagata S. Kobayashi, E. Kobayashi, S. Shiotani, T. Ohsawa and N. Umeda :
A new weather-routing system that accounts for ship stability based on a real-coded genetic algorithm,
Journal of Marine Science and Technology, 16, 3, 311-322, 2011.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s00773-011-0128-z
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s00773-011-0128-z

(DOI: 10.1007/s00773-011-0128-z) O. Bräysy, E. Martinez, Yuichi Nagata and D. Soler :
The mixed capacitated general routing problem with turn penalties,
Expert Systems with Applications, 38, 10, 12954-12966, 2011.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.eswa.2011.04.092
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.eswa.2011.04.092

(DOI: 10.1016/j.eswa.2011.04.092) 藤井宏行, 永田裕一, 小野功, 小林重信 :
光学的情報τを用いた移動ロボットの設計と評価,
日本ロボット学会誌, 28, 10, 1189-1200, 2010年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.7210/jrsj.28.1189
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7210/jrsj.28.1189

(DOI: 10.7210/jrsj.28.1189) Yuichi Nagata, O. Bräysy and W. Dullaert :
A Penalty-based Edge Assembly Memetic Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Time Windows,
Computers & Operations Research, 37, 4, 724-737, 2010.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.cor.2009.06.022
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.cor.2009.06.022

(DOI: 10.1016/j.cor.2009.06.022) 永田裕一, 小林重信, 東条敏 :
効果的な局所探索制限によるMemetic Algorithmの高速化,
人工知能学会論文誌, 25, 2, 299-310, 2010年.

(要約): Applications of memetic algorithms (MAs) are usually computationally expensive. In this paper we suggest efficient search limiting strategies for local search used in MAs because local search is the most time consuming part of MAs. The suggested strategies are applied to a recently proposed powerful MA for the capacitated vehicle routing problem (CVRP). Experimental results on the well-known benchmarks show a significant speed-up of 80% in running time without worsening the solution quality. Moreover, the MA dominates state-of-the-art heuristics for the CVRP with respect to both the computation time and the solution quality.
(キーワード): memetic algorithm / genetic local search / vehicle routing / local search
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.25.299
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205109070848; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77955969553

(DOI: 10.1527/tjsai.25.299, CiNii: 1390001205109070848, Elsevier: Scopus) 大嶋彈, 宮前惇, 永田裕一, 小林重信, 小野功, 佐久間淳 :
UV構造を考慮した適応的複製選択による実数値GAの提案,
人工知能学会論文誌, 25, 2, 290-298, 2010年.

(要約): The purpose of this paper is to propose a new real-coded genetic algorithm (RCGA) named Networked Genetic Algorithm (NGA) that intends to find multiple optima simultaneously in deceptive globally multimodal landscapes. Most current techniques such as niching for finding multiple optima take into account big valley landscapes or non-deceptive globally multimodal landscapes but not deceptive ones called UV-landscapes. Adaptive Neighboring Search (ANS) is a promising approach for finding multiple optima in UV-landscapes. ANS utilizes a restricted mating scheme with a crossover-like mutation in order to find optima in deceptive globally multimodal landscapes. However, ANS has a fundamental problem that it does not find all the optima simultaneously in many cases. NGA overcomes the problem by an adaptive parent-selection scheme and an improved crossover-like mutation. We show the effectiveness of NGA over ANS in terms of the number of detected optima in a single run on Fletcher and Powell functions as benchmark problems that are known to have multiple optima, ill-scaledness, and UV-landscapes.
(キーワード): 遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm) / function optimization / UV-structure / global multimodality / networked genetic algorithm / deceptive problem
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.25.290
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282680085783680; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77955985682

(DOI: 10.1527/tjsai.25.290, CiNii: 1390282680085783680, Elsevier: Scopus) 秋本洋平, 永田裕一, 佐久間淳, 小野功, 小林重信 :
実数値GAにおける生存選択モデルとしてのMGGとJGGの挙動解析,
人工知能学会論文誌, 25, 2, 281-289, 2010年.

(要約): In this paper, we focus on analyzing the behavior of the selection models for real-coded genetic algorithms. Recent studies show that Just Generation Gap (JGG) selection model outperforms Minimal Generation Gap (MGG) model when a multi-parental crossover operator based on the hypothesis of the preservation of the statistics of parents is used. However, the validation of JGG selection model is not done yet. To validate the selection method of JGG, we analyze the differences of the behavior of JGG selection model and that of MGG selection model.
(キーワード): function optimization / minimal generation gap / just generation gap
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.25.281
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205109072384; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77955938081

(DOI: 10.1527/tjsai.25.281, CiNii: 1390001205109072384, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata and Olli Bräysy :
Edge Assembly based Memetic Algorithm for the Capacitated Vehicle Routing Problem,
Networks, 54, 4, 205-215, 2009.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/net.20333
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-71949088204

(DOI: 10.1002/net.20333, Elsevier: Scopus) 秋本洋平, 永田裕一, 佐久間淳, 小野功, 小林重信 :
適応的実数値交叉 AREX の提案と評価,
人工知能学会論文誌, 24, 6, 446-458, 2009年.

(要約): Since once premature convergence happens evolutionary algorithms for function optimization can no longer explore areas of the search space and fail to find the optimum, it is required to handle the notorious drawback. This paper proposes two novel approaches to overcome premature convergence of real-coded genetic algorithms (RCGAs). The first idea is to control the sampling region of crossover by adaptation of expansion rate. The second idea is to cause the acceleration of the movement of population by descending the mean of crossover. Finally, we propose a crossover that combines the adaptation of expansion rate technique and the crossover mean descent technique, called AREX (adaptive real-coded ensemble crossover). The performance of the real-coded GA using AREX is evaluated on several benchmark functions including functions whose landscape forms ridge structure or multi-peak structure, both of which are likely to lead to the miserable convergence phenomenon. The experimental results show not only that the proposed method can locate the global optima of functions on which it is difficult for the existing GAs to discover it but also that our approach outperforms the existing one in number of function evaluations on all functions. Our approach enlarges the classes of functions that real-coded GAs can solve.
(キーワード): function optimization / adaptation of expansion rate / crossover mean descent / adaptive real-coded ensemble crossover
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.24.446
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205108974592; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-70350128255

(DOI: 10.1527/tjsai.24.446, CiNii: 1390001205108974592, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata and Olli Bräysy :
A Powerful Route Minimization heuristic for the Vehicle Routing Problem with Time Windows,
Operations Research Letters, 37, 5, 333-338, 2009.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.orl.2009.04.006
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-69549111047

(DOI: 10.1016/j.orl.2009.04.006, Elsevier: Scopus) 永田裕一 :
均等に個体を分散化する適応的ニッチングGAの提案,
人工知能学会論文誌, 24, 1, 92-103, 2009年.

(要約): Niching GAs have been widely investigated to apply genetic algorithms (GAs) to multimodal function optimization problems. In this paper, we suggest a new niching GA that attempts to form niches, each consisting of an equal number of individuals. The proposed GA can be applied also to combinatorial optimization problems by defining a distance metric in the search space. We apply the proposed GA to the job-shop scheduling problem (JSP) and demonstrate that the proposed niching method enhances the ability to maintain niches and improve the performance of GAs.
(キーワード): genetic algorithm / deceptive problem / niching method / job-shop scheduling problem
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.24.92
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282680083022592; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-59349089864

(DOI: 10.1527/tjsai.24.92, CiNii: 1390282680083022592, Elsevier: Scopus) 永田裕一 :
局所的な交叉EAXを用いたGAの高速化とTSPへの適用,
人工知能学会論文誌, 22, 5, 524-552, 2007年.

(要約): We propose an genetic algorithm (GA) that applies to the traveling salesman problem (TSP). The GA uses edge assembly crossover (EAX), which is known to be effective for solving the TSP. We first propose a fast implementation of a localized EAX where localized edge exchanges are used in the EAX procedure. We also propose a selection model with an effective combination of the localized EAX that can maintain population diversity at negligible computational costs. Edge entropy measure is used to evaluate population diversity. We demonstrate that the proposed GA is comparable to state-of-the-art heuristics for the TSP. Especially, the GA is superior to them on large instances more than 10,000 cities. For example, the GA found an optimal solution of brd14051 (14,051 cities instance) with a reasonable computational cost. The results are quite impressive because the GA does not use Lin-Kernighan local search (LKLS) even though almost all existing state-of-the-art heuristics for the TSP based on LKLS and its variants.
(キーワード): genetic algorithm / TSP / EAX / localized crossover / population diversity
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.22.542
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001205108326656; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1527/tjsai.22.542

(DOI: 10.1527/tjsai.22.542, CiNii: 1390001205108326656) 永田裕一 :
局所的多様性の損失を考慮した評価関数を用いたGAのTSPへの適用,,
人工知能学会論文誌, 21, 2, 195-204, 2006年.

(要約): The edge assembly crossover (EAX) is considered the best available crossover for traveling salesman problems (TSPs). In this paper, a modified EAX algorithm is proposed. The key idea is to maintain population diversity by eliminating any exchanges of edges by the crossover that does not contribute to an improved evaluation value. For this, a new evaluation function is designed considering local diversity loss of the population. The proposed method is applied to several benchmark instances with up to 4461 cities. Experimental results show that the proposed method works better than other genetic algorithms using other improvements of the EAX. The proposed method can reach optimal solutions for most benchmark instances with up to 2392 cities with probabilities higher than 90%. For an instance called fnl4461, this method can reach an optimal solution with probability 60% when the population size is set to 300 -- an extremely small population compared to that needed in previous studies.
(キーワード): genetic algorithm / EAX / local diversity loss / evaluation function / evaluation function
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.21.195
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282680083497216; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-32044441664

(DOI: 10.1527/tjsai.21.195, CiNii: 1390282680083497216, Elsevier: Scopus) 永田裕一, 小林重信 :
巡回セールスマン問題に対する交叉:枝組み立て交叉の提案と評価,
人工知能学会誌(-2013), 14, 5, 848-859, 1999年.

MISC

Yang Yifei, Zhang Chaofeng, Wang Wenbin, Haichuan YANG and Yuichi Nagata :
A classification and improvement method of metaheuristic algorithms based on complex networks,
Bulletin of Advanced Institute of Industrial Technology, 17, 94-99, 2024.

総説・解説

永田裕一 :
多点探索アルゴリズムの基礎と最前線,
オペレーションズ・リサーチ, 58, 12, 708-715, 2013年12月.

講演・発表

Haichuan YANG, Yang Yifei, Zhang Yuxin, Tang Cheng, Hashimoto Koichi and Yuichi Nagata :
Chaotic Map-Coded Evolutionary Algorithms for Dendritic Neuron Model Optimization,
2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 1-8, Aug. 2024.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CEC60901.2024.10612087
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CEC60901.2024.10612087

(DOI: 10.1109/CEC60901.2024.10612087) Yuichi Nagata :
Research on automatic generation of artistic paintings called Escher tiling,
The 9th international forum on Advanced Technologies (IFAT 2023), Mar. 2023. Yuichi Nagata :
Escherization with a Distance Function Focusing on the Similarity of Local Structure,
Proceedings of the 15th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2018), LNCS 11101, 108-120, Sep. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-99253-2_9
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85053597397

(DOI: 10.1007/978-3-319-99253-2_9, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata :
Population Diversity Measures Based on Variable-Order Markov Models for the Traveling Salesman Problem,
Proceedings of the 14th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2016), 973-983, Sep. 2016.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-45823-6_91
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84988490266

(DOI: 10.1007/978-3-319-45823-6_91, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata and Isao Ono :
Random Partial Neighborhood Search for University Course Timetabling Problem,
Proceedings of the 13th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, 782-791, Sep. 2014.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-10762-2_77
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84921809493

(DOI: 10.1007/978-3-319-10762-2_77, Elsevier: Scopus) T. Sasaki, Yuichi Nagata and Isao Ono :
Improving Estimation Accuracy of Particle Filter by Efficient Interpolation Based on Crossover,
Proceedings of the SICE Annual Conference 2014, 1216-1221, Sep. 2014.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SICE.2014.6935258
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84911893442

(DOI: 10.1109/SICE.2014.6935258, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata and Isao Ono :
High-Order Sequence Entropies for Measuring Population Diversity in the Traveling Salesman Problem,
Proceedings of the 13th European Conference on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization (EvoCOP 2013), LNCS 7832, 179-190, Sep. 2013.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-642-37198-1_16
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84875106757

(DOI: 10.1007/978-3-642-37198-1_16, Elsevier: Scopus) Yuichi Nagata and Isao Ono :
An Enhancement of Edge Assembly Crossover for the Capacitated Vehicle Routing Problem,
Proceedings of the 10th Metaheuristics International Conference (MIC 2013), 243-245, Aug. 2013. Kazuma Honda, Yuichi Nagata and Isao Ono :
A Parallel Genetic Algorithm with Edge Assembly Crossover for 100,000-City Scale TSPs,
Proceedings of the 2013 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013), 1278-1285, Jun. 2013.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CEC.2013.6557712
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84881562348

(DOI: 10.1109/CEC.2013.6557712, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Masutomi, Yuichi Nagata and Isao Ono :
Extending Distance-weighted Exponential Natural Evolution Strategy for Function Optimization in Uncertain Environments,
Proceedings of the 2013 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013), 2122-2129, Jun. 2013.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CEC.2013.6557820
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84881578454

(DOI: 10.1109/CEC.2013.6557820, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Masutomi, Yuichi Nagata and Isao Ono :
Extending Distance-weighted Exponential Natural Evolution Strategy for Function Optimization in Uncertain Environments,
Proceedings of the 2013 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013), 2122-2129, Jun. 2013.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CEC.2013.6557820
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84881578454

(DOI: 10.1109/CEC.2013.6557820, Elsevier: Scopus) Kento Uemura, Naotoshi Nakashima, Yuichi Nagata and Isao Ono :
A New Real-coded Genetic Algorithm for Implicit Constrained Black-box Function Optimization,
Proceedings of the 2013 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013), 2887-2894, Jun. 2013.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CEC.2013.6557920
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84881578201

(DOI: 10.1109/CEC.2013.6557920, Elsevier: Scopus) Ryo Miyazaki, Naoki Hamada, Yuichi Nagata and Isao Ono :
A New Pareto Frontier Covering Strategy in FS-MOGA for Multi-Objective Function Optimization,
Proceedings of the 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, 1-6, Nov. 2012.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SCIS-ISIS.2012.6505313
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84876977686

(DOI: 10.1109/SCIS-ISIS.2012.6505313, Elsevier: Scopus) Kazuma Masutomi, Yuichi Nagata and Isao Ono :
An Evolutionary Algorithm for Chance-Constrained Function Optimization with Implicit Constraints,
Proceedings of the International Symposium on Soft Computing sponsored by ASPIRE LEAGUE, 1-6, 2012. Yuichi Nagata, Isao Ono and Shigenobu Kobayashi :
Memetic Algorithm using Selective Route Exchange Crossover for the Capacitated Vehicle Routing Problem,
Proceedings of the 9th Metaheuristics International Conference (MIC 2011), 329-338, Jul. 2011. Kento Uemura, Shunichi Kinoshita, Yuichi Nagata, Shigenobu Kobayashi and Isao Ono :
A New Framework taking account of Multi-funnel Functions for Real-coded Genetic Algorithms,
Proceedings of the 2011 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2011), 2091-2098, Jun. 2011.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CEC.2011.5949873
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80051994819

(DOI: 10.1109/CEC.2011.5949873, Elsevier: Scopus) Nobusumi Fukushima, Yuichi Nagata, Shigenobu Kobayashi and Isao Ono :
Proposal of Distance-weighted Exponential Natural Evolution Strategies,
Proceedings of the 2011 Congress on Evolutionary Computation (CEC 2011), 164-171, Jun. 2011.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CEC.2011.5949614
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80051980110

(DOI: 10.1109/CEC.2011.5949614, Elsevier: Scopus) 細川丈留, 永田裕一 :
格闘ゲームAIにおける深層強化学習を用いた段階的行動選択,
進化計算シンポジウム2023, 2023年12月. 平岡直大, 永田裕一 :
時間枠付きPickup and Delivery問題に対する車両数削減ヒューリスティクスの性能評価,
進化計算シンポジウム2023, 2023年12月. 永見和幹, 永田裕一 :
仮想点を用いたエッシャータイリング問題の改善手法,
令和5年度 SICE 四国支部学術講演会, 2023年12月. 永田裕一 :
巡回セールスマン問題に対する最強遺伝的アルゴリズムの設計思想,
日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会&シンポジウム, 2023年3月. 朽木浩綱, 永田裕一 :
深層強化学習を用いたシューティングゲーム AI の開発及び改善手法,
進化計算シンポジウム 2022, 2022年12月. 本間天譲, 永田裕一 :
Sim-to-Real 学習に向けた強化学習による四足ロボットの歩行動作獲得の実験と考察,
進化計算シンポジウム 2022, 2022年12月. 西久保雅人, 永田裕一 :
多変量混合正規分布を用いたCMA-ESの提案とその性能評価,
第21回進化計算学会研究会, 2022年3月. 84. 岡田直也, 永田裕一 :
AlphaZeroを用いた自己対戦による七並べゲームプレイヤの作成,
第21回進化計算学会研究会, 2022年3月. 83. 亘海都, 永田裕一 :
層学習エージェントを用いた自己対戦によるコンピュータ大貧民の学習,
進化計算シンポジウム 2021, 2021年12月. 82. 居村亮治, 永田裕一 :
バネモデルを用いた目標図形の自然な変形によるエッシャータイリングの生成法,
ICE四国支部学術講演会, 2021年12月. 81. 米田和弘, 永田裕一 :
深層強化学習を用いたロボット制御法の内発的報酬による学習改善,
ICE四国支部学術講演会, 2021年12月. 松本稔, 永田裕一 :
GAによる強い宝くじ仮説に基づいたNNの枝刈りに関する実験的考察,
電気学会C部門大会2021, 2021年9月. 永田裕一 :
局所的な類似性に着目したエッシャータイリング問題へのアプローチ,
電気学会システム研究会, 2021年6月. 永田裕一 :
遺伝的アルゴリズムによる絵画的迷路作成迷路の作成,
電気学会システム研究会, 2020年3月. 山見悠太, 永田裕一, 小野典彦 :
個別的な突然変異による進化型深層強化学習,
2019年度計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会シンポジウム, 2020年1月. 松本稔, 永田裕一, 小野典彦 :
ガウスベルヌーイ制限付きボルツマンマシンのエネルギー関数による最適化に関する考察,
2019年度計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会シンポジウム, 2020年1月. 石川卓実, 永田裕一, 小野典彦 :
CMA-ESを用いたリカレントニューラルネットの構造と重みの同時最適化に関する実験的考察,
第46回知能システムシンポジウム資料, 2019年3月. 川岸成輝, 岡田直也, 永田裕一, 小野典彦 :
モンテカルロ大貧民プレイヤの自己対戦を用いた良好な棋譜データの抽出とシミュレーション方策の学習,
第46回知能システムシンポジウム資料, 2019年3月. 安部昌俊, 永田裕一, 小野典彦 :
ゲーム木上の最善手に着目したシミュレーション方策の効果的な強化のための質の高い訓練データ生成手法の提案,
第31回自律分散システム・シンポジウム資料, 2019年1月. 下村亮太, 永田裕一, 小野典彦 :
共進化的なCMA-ESによる対戦型ゲーム戦略の学習,
第31回自律分散システム・シンポジウム資料, 2019年1月. 永田裕一, 今宮明則, 小野典彦 :
絵画的迷路生成問題に対する遺伝的アルゴリズムの開発と最長経路問題への適用,
2018進化計算シンポジウム, 2018年12月. 下田平真輝, 永田裕一, 小野典彦 :
構造進化型リカレントニューラルネットANS-TWEANNとその追跡問題への適用,
平成29年度計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会若手研究発表会, 2018年1月. 芳賀俊秀, 永田裕一, 小野典彦 :
ボナンザメソッドによるシミュレーション方策の学習とそのモンテカルロ大貧民への応用,
平成29年度計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会若手研究発表会, 2018年1月. 富田健市, 永田裕一, 小野典彦 :
共進化的ニッチング世代交代モデルによる対戦型ゲーム戦略の獲得,
平成29年度計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会若手研究発表会, 2018年1月. 横井拓矢, 下村亮太, 永田裕一, 小野典彦 :
進化型ニューラルネットへの適用を考慮したニッチングGAに関する実験的考察,
平成29年度計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会若手研究発表会, 2018年1月. 織田雄大, 小野典彦, 永田裕一 :
車両配送問題における追加注文を考慮した配送計画システムの提案,
第12回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, 2017年12月. 今宮明則, 小野典彦, 永田裕一 :
MAを用いた絵画的迷路の自動生成,
第12回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, 2017年12月. 永田裕一 :
一般化距離尺度を用いたエッシャー風タイリング問題の網羅的解法,
計算学会進化計算シンポジウム2017, 2017年12月. 山吹卓也, 小野典彦, 永田裕一 :
同卓スケジューリング問題のモデル化とメタ戦略を用いた近似解法の開発,
第29回自律分散システム・シンポジウム, 2017年1月. 田浦拓, 小野典彦, 永田裕一 :
進化計算を用いた非球面カメラレンズ設計,
第29回自律分散システム・シンポジウム, 2017年1月. 永田裕一 :
可変長マルコフモデルに基づく巡回セールスマン問題に対する GA の多様性指標の提案,
進化計算学会進化計算シンポジウム2016, 2016年12月. 寺尾圭一郎, 小野典彦, 永田裕一 :
差分データを用いた巡回セールスマン問題のための GA-EAX の効率的並列化,
進化計算学会進化計算シンポジウム2016, 2016年12月. 西村悠哉, 小野典彦, 永田裕一 :
解構造のシームレスな変異と集団の多様性維持に基づくリカレントニューラルネットの進化的設計,
進化計算学会進化計算シンポジウム2016, 2016年12月. 今宮明則, 小野典彦, 永田裕一 :
GA を用いた絵画的迷路の自動生成,
進化計算学会進化計算シンポジウム2016, 2016年12月. 沖展彰, 小野典彦, 永田裕一 :
実問題制約付き車両配送問題に対する配送計画システムの提案,
進化計算学会進化計算シンポジウム2016, 2016年12月. 齋藤誠, 小野典彦, 永田裕一 :
騙し構造をもつ最適化問題への適用を考慮したニッチングGAの提案,
計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2016, 2016年12月. 寺尾圭一郎, 小野典彦, 永田裕一 :
大規模巡回セールスマン問題に対する交叉EAXを用いた遺伝的アルゴリズムの並列化,
計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2015, 2015年11月. 永田裕一 :
高次の依存関係を考慮したエントロピー指標による遺伝的アルゴリズムの多様性維持,
計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2015, 2015年11月. 西野弘将, 小野典彦, 永田裕一 :
多親型子個体生成手法による型付き遺伝的プログラミングの提案,
計測自動制御学会第42回知能システムシンポジウム資料, 2015年3月. 堀田駿仁, 西村悠哉, 小野典彦, 永田裕一 :
構造と重みのシームレスな変異と解の多様性維持に基づくリカレントニューラルネットの進化的設計,
計測自動制御学会第42回知能システムシンポジウム資料, 2015年3月. 上村健人, 永田裕一, 小野功 :
非明示アクティブ制約と稜構造を考慮した実数値 GA の提案,
進化計算学会進化計算シンポジウム2014, 2014年12月. 永田裕一 :
部分ランダム近傍を用いた大学時間割作成問題の解法,
進化計算学会進化計算シンポジウム2014, 2014年12月. 山越幸太, 永田裕一, 小野功 :
TSP のためのGA-EAX における探索ステージ切換条件に関する一検討,
計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2014, 2014年11月. 永田裕一 :
Memetic Algorithmを用いたVehicle Routing Problemの効率的近似解法,
第11回OR学会中部支部シンポジウム, 2014年9月. 永田裕一 :
多点探索の最前線,
日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014年秋季シンポジウム, 2014年8月.

研究会・報告書: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

特許: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
作品: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
補助金・競争的資金: 計算に基づくエッシャータイリングの深化 (研究課題/領域番号: 24K14842 )
プロクラステス距離の一般化を軸としたエッシャータイリング自動生成法の深化 (研究課題/領域番号: 20K11695 )
配送計画問題に対する制約指向メタ戦略システムの開発 (研究課題/領域番号: 17K00342 )
多様な配送計画問題に対する自動的なメタ戦略アルゴリズム構成法の開発 (研究課題/領域番号: 25330284 )
組合せ最適化問題に対する新しいメタ戦略の枠組み・逐次制約充足法の開発 (研究課題/領域番号: 22700231 )
超大規模巡回セールスマン問題に対する遺伝的アルゴリズムの適用と実問題への応用 (研究課題/領域番号: 19700134 )
遺伝的アルゴリズムを用いた近似最適化手法の一般的設計指針と応用のための基礎的研究 (研究課題/領域番号: 14780266 )
研究者番号（70334795）による検索

その他: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

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2025年5月16日更新

専門分野・研究分野: ソフトコンピューティング
知能情報学
数理情報学
所属学会・所属協会: 計測自動制御学会
進化計算学会
委員歴・役員歴: 計測自動制御学会 (ステム・情報部門学術講演会 2014,プログラム委員長 [2014年4月〜2015年3月])
進化計算学会 (論文誌編集委員 [2012年4月〜2015年9月])
進化計算学会 (進化計算学会シンポジウム2019実行委員長 [2018年12月〜2019年12月])
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2025年5月18日更新

2025年5月17日更新

Ｊグローバル

Jグローバル最終確認日: 2025/5/17 01:17
氏名（漢字）: 永田裕一
氏名（フリガナ）: ナガタユウイチ
氏名（英字）: Nagata Yuichi
所属機関: 徳島大学教授

リサーチマップ

researchmap最終確認日: 2025/5/18 02:28
氏名（漢字）: 永田裕一
氏名（フリガナ）: ナガタユウイチ
氏名（英字）: Nagata Yuichi
プロフィール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
登録日時: 2010/11/19 00:00
更新日時: 2024/8/24 13:00
アバター画像URI: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
ハンドル: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
eメール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
eメール（その他）: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
携帯メール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
性別: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
没年月日: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
所属ID: 0344000000
所属: 徳島大学
部署: 大学院社会産業理工学研究部
職名: 教授
学位: 修士（工学）
学位授与機関: 東京工業大学
URL: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
科研費研究者番号: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Google Analytics ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
ORCID ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属名: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属部署: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属職名: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
最近のエントリー: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Read会員ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
経歴
受賞
Misc
論文
講演・口頭発表等: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
書籍等出版物: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
研究キーワード: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
研究分野
所属学協会: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
担当経験のある科目: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Works: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
特許: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
学歴
委員歴: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
社会貢献活動: リサーチマップAPIで取得できませんでした。

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2025年5月17日更新

研究者番号: 70334795

所属（現在）: 2025/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授

所属（過去の研究課題 情報に基づく）*注記: 2022/4/1 – 2024/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授
2017/4/1 – 2021/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授
2016/4/1 : 徳島大学, 大学院理工学研究部, 准教授
2014/4/1 – 2015/4/1 : 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 准教授
2012/4/1 – 2013/4/1 : 東京工業大学, 情報生命博士教育院, 特任准教授
2009/4/1 – 2011/4/1 : 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教
2007/4/1 – 2008/4/1 : 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教
2002/4/1 – 2004/4/1 : 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手

審査区分/研究分野: 研究代表者

複合領域 / 情報科学 / 知能情報学
総合・新領域系 / 総合領域 / 情報学 / 知能情報学
総合・新領域系 / 総合領域 / 情報学 / 感性情報学・ソフトコンピューティング
総合系 / 情報学 / 人間情報学 / ソフトコンピューティング
小区分60020:数理情報学関連

キーワード: 研究代表者

遺伝的アルゴリズム / 集団の多様性 / 巡回セールスマン問題 / 交叉設計 / ジョブショップスケジューリング問題 / クラスタリング / Evolution Strategy / 交叉 / 実数値関数最適化 / カメラレンズ設計 / 車両配送問題 / メメティックアルゴリズム / memetic algorithm / 組合せ最適化 / メタヒューリスティクス / メタ戦略 / 制約充足 / vehicle routing / timetabling / 制約充足問題 / スケジューリング問題 / 配送計画問題 / タプ探索 / 制約指向 / 巡回セールマン問題 / タブ探索 / ３Dパッキング / 絵画的迷路作成問題 / 最適化システム / 3Dパッキング / 3次元パッキング / 動的スケジューリング / エッシャータイリング / ARAP変形 / タイリング / プロクラステス距離 / As-rigid-as possible 変形

研究課題研究成果共同研究者

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