Quality-Diversityに基づく多様な構造を持つ最適化問題の研究

整理番号	2025a045
種別	プロジェクト研究-短期共同研究
研究計画題目	Quality-Diversityに基づく多様な構造を持つ最適化問題の研究
研究代表者	田中 彰一郎（福知山公立大学 情報学部・助教）
研究実施期間	2025年8月20日(水) ～ 2025年8月22日(金)
研究分野のキーワード	Reebグラフ、多様体、Quality-Diversity最適化、機械学習
本研究で得られた成果の概要	会期中の集会は、主として最適化問題の構造の多様化について集中的に議論する場を提供し、共同研究の初期的な結果を共有する場として効果的に機能した。本集会には最適化問題の分析や生成、最適化アルゴリズムの開発や応用に従事している専門家だけではなく、最適化の実世界応用に取り組んでいる実務家が参加した。 集会中の招待講演『進化計算が切り拓く産業界の最適化』では、佐藤 寛之教授が進化的アルゴリズムを企業の在庫配置やスケジューリング問題など実世界の問題に適用した事例について紹介した。実世界問題特有の制約やアカデミアと産業界の協働の在り方について議論がなされた。講演『AIとxRが切り拓く未来のゲーム像』では、濱田 直希博士がゲーム業界において活用されている数理的な技術群について紹介した。特異点論・モース理論の観点から、ベンチマーク問題の設計に関する考察がなされた。講演『OptHub株式会社の事例紹介』では最高技術責任者を務める小嶋 健太氏が、同社が開発した最適化AIを産業界の現場に導入した事例について紹介した。Opthub株式会社は、実世界問題を用いたベンチマークコンペティションを運営するなど、アカデミアと産業界の架け橋として注目されている東京科学大学発のベンチャー企業である。 　学生による成果発表である『多目的最適化問題の探索的ランドスケープ分析』および『新規性探索を用いた多様なNKランドスケープの生成』では、最適化問題から特徴量を抽出する研究と特徴量空間において多様な最適化問題を自動生成する研究について成果が共有された。これらは、本プロジェクトに直結した研究テーマであり、集会後、局所解を特定可能かつ多様な特徴量を持つ最適化問題を自動生成する研究へと発展している。研究成果については，国内学会にて2件の発表がなされた。
組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用)	田中 彰一郎（福知山公立大学・助教） 櫻井 大督（富士通株式会社・リサーチ・ディレクター）