Black-Box Optimization Lab.

ブラックボックス最適化研究室は,筑波大学情報科学類および大学院情報理工学位プログラムの研究室です.進化計算などのブラックボックス最適化技術の設計と解析を中心とし,工学設計や最適制御への応用,強化学習,機械学習などの研究を行っています.機械学習・データマイニング研究室と連携して運営しています.

Staff

  • 秋本 洋平(筑波大学・システム情報系/人工知能科学センター・准教授,理化学研究所・革新知能統合研究センター・客員研究員)[個人ページ

Student

2020年度現在,筑波大学CS専攻と情報科学類の学生が研究しています.

  • (博士課程)阪本 直気

  • (博士課程)大橋 響太郎

  • (博士課程)宮城 充宏

  • (修士課程)森永 大貴

  • (修士課程)佐藤 怜

  • (修士課程)三村 遼

  • (修士課程)童 瑞康

  • (修士課程)王 亜森

  • (卒業研究)田邊 拓実

  • (卒業研究)江戸 陽向

Access

〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1

  • (研究室)総合研究棟B棟1026室

  • (教員室)工学系学系F棟934室

News

2020/09/16: 情報科学類B3向けに研究室説明会&研究室公開を実施します.

詳細は研究室配属希望の方へを見てください.

2020/09/07: 制約付きマルチフィデリティ最適化に関する論文をPPSN2020で発表

計算精度と計算速度の異なる複数のシミュレーターが利用可能な場合に,これらを活用することで高速に高精度な最適化を実現する方法を提案し,トポロジー最適化(もののかたちの最適化)に適用した事例を,本田技術研究所と共同で国際会議PPSN2020にて発表しました.

2020/03/31: B4学生2名が筑波大学情報学群長表彰を受賞

B4の佐藤怜君と森永大貴君が情報学群長表彰に選出されました.

2020/03/24: 深層生成モデルを活用した制約付きブラックボックス最適化に関する論文がGECCO2020に採録決定

非凸で不連続な実行可能領域を持つような制約付き連続最適化問題に対して,連続な空間から実行可能領域への写像を深層生成モデルにより予め学習しておくことで,あたかも制約のない最適化であるように最適化が可能になる進化計算の枠組みを提案しています.

2020/01/14: IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Awardを受賞

進化計算シンポジウム2019において,信州大学所属の千松 英治君(M2)と高橋 碧樹君(M2)がIEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award を受賞しました.

2020/01/14: JSAI2020にてAutoMLのオーガナイズドセッションを開催

人工知能学会全国大会2020(JSAI2020)において,AutoML(自動機械学習)のセッションをオーガナイズしています.関連する研究成果の投稿をお待ちしています.

2019/11/14: 佐藤怜君(B4)が人工知能学会全国大会学生奨励賞を受賞

佐藤怜君が人工知能学会全国大会にて発表した「貢献度分配を導入した方策勾配によるNeural Architecture Searchの高速化」が,人工知能学会の全国大会学生奨励賞(JSAI Annual Conference Student Incentive Award)を受賞しました.

2019/10/01: 研究室説明会を開催(10/02および10/08,18:15-19:30,SB1001)

情報科学類3年生向けに,研究室説明会を開催します.説明会はMDLと合同で開催します.機械学習,強化学習,進化計算,セキュリティ,プライバシーやその融合分野に興味がある方は,ぜひ参加してください.なお,BBOLabの募集人数は情報科学類から2名です.

2019/08/28: (1+1)-ES(ブラックボックス連続最適化)の理論研究に関する論文がFOGA2019 Best Paper Award を受賞

(1+1)-ES with success based step-size adaptation が強凸でリプシッツスムースな関数で一次収束することを,ドリフト理論を用いて世界で初めて証明した成果が,国際会議 FOGA2019 にてBest Paper Awardを受賞しました.

2019/06/28: (1+1)-ES(ブラックボックス連続最適化)の理論研究に関する論文がFOGA2019 Best Paper Award にノミネート

(1+1)-ES with success based step-size adaptation が強凸でリプシッツスムースな関数で一次収束することを,ドリフト理論を用いて世界で初めて証明した成果が,国際会議 FOGA2019 にてBest Paper Awardにノミネートされました.

2019/06/07: CMA-ES(ブラックボックス連続最適化)の制約対処法に関する論文がGECCO2019 ENUM トラックにて Best Paper Award にノミネート

CMA-ESのための新しい制約対処法を提案した国際会議論文が,GECCO2019 ENUM トラック(進化計算による連続最適化トラック)のBest Paper Awardにノミネートされました.

2019/06/07: (1+1)-ES(ブラックボックス連続最適化)の理論研究に関する論文がFOGA2019に採録決定

(1+1)-ES with success based step-size adaptation が強凸でリプシッツスムースな関数で一次収束することを,ドリフト理論を用いて世界で初めて証明しました.この成果が国際会議 FOGA2019 に採録決定しました.

2019/05/15: CMA-ES(ブラックボックス連続最適化)の高速化に関する論文(Dr. Hansen@Inriaとの共同研究)がEvolutionary Computationに採録決定

フランス国立情報学自動制御研究所(Inria)のNikolaus Hansenとの共同研究テーマであるCMA-ESの高速化に関する論文が,国際学術論文誌 Evolutionary Computation (MIT Press) に採録決定しました.

2019/04/22: Neural Architecture Search(ニューラルネットワークの構造最適化)に関する論文(白川先生@横浜国立大学らとの共同研究)がICML 2019に採録決定

横浜国立大学の白川先生らとの共同研究テーマである深層ニューラルネットワークの構造最適化に関する論文が,機械学習研究分野のトップカンファレンスであるICML 2019に採録決定しました.

2019/04/09: 船舶の自動着桟(進化計算による最適制御)に関する論文(牧先生@大阪大学との共同研究)がJMSTに採録決定

大阪大学の牧先生との共同研究テーマである進化計算を用いた最適制御による船舶の自動着桟に関する論文が,Journal of Marine Science and Technologyに採録決定しました.

2019/03/26: トポロジー最適化に関する論文(藤井先生@信州大学との共同研究)が2件採録決定

信州大学の藤井先生との共同研究テーマであるトポロジー最適化に関する論文が,International Journal of Heat and Mass Transfer およびOptics Lettersに採録決定しました.[藤井先生の研究業績ページ]

2019/03/26: GECCO 2019 に論文3件採録決定(期間:2019/07/13-17)

進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2019において,私達のグループから投稿した論文が3件フルペーパーとして採録決定しました.

2019/01/14: GECCO 2019 Student Workshop の開催(期間:2019/07/13-17)

進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2019において,学生のためのワークショップ Student Workshopが,秋本とChristine Zarges (Aberystwyth University, Wales, United Kingdom)の共同オーガナイズで開催されます.BBOLabの秋本がオーガナイザーを努めています.参加・投稿ください.

2019/01/14: GECCO 2019 Tutorial の開催(期間:2019/07/13-17)

進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2019において,最も優れたアルゴリズムの一つとされるCMA-ESに関するチュートリアル(CMA-ES and Advanced Adaptation Mechanisms)を秋本とNikolaus Hansen (Inria, France) とで共同開催します.